一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法及装置，用以解决由于陀螺仪噪声过大和陀螺仪本身容易受温度影响的特性产生漂移所造成的检测精度较低，影响云台控制精度，最终影响采集的图像的清晰度的问题。所述方法包括：根据当前采集的图像信息，确定第一角速度；根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度，并根据所述第三角速度，对云台进行控制。

A control method and device for cloud platform based on vision and gyroscope

The invention discloses a PTZ vision and gyro control method and device based on the characteristics of the gyroscope is used to solve due to excessive noise and the gyro itself is easily affected by temperature to produce low detection precision drift caused by the influence of tilt control precision, and ultimately affect the clarity of the image collection problem. The method comprises the following steps: according to the current image information acquisition, first determine the angular velocity; according to the first and second angular velocity gyroscope angular velocity, preset measurement noise and pre Calman filtering algorithm to determine the velocity triangle, and the triangle according to the speed control of ptz.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法及装置
本专利技术涉及云台控制
，特别涉及一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法及装置。
技术介绍
随着科学的发展进步，无人机获得了飞速的发展，现在无人机已经广泛的应用到了火险侦查、防恐救生、航拍摄影、环境监测、灾情侦查等很多方面，并且无人机在跟踪动物迁徙、反恐追踪、野外救援、实时通信等方面发挥着巨大的作用。有效的克服了有人驾驶飞机成本高、适应性差、操作复杂、维护成本高的缺陷。然而由于无人机飞行本身会引起结构震动，以及外界干扰也会引起结构震动，为了保证位于无人机云台上的图像采集设备采集的图像的清晰度及画面的稳定性，现有云台控制系统，根据云台自身陀螺仪获取的图像采集设备的角速度，对云台进行控制，减弱无人机结构震动对图像采集设备造成的影响。然而现有云台所使用的微机电系统(Micro-Electro-MechanicalSystem，MEMS)陀螺仪存在以下缺点：1、陀螺仪本身存在检测噪声，这种噪声影响对云台控制的精度影响云台图像采集设备的成像效果，在长焦图像采集设备上影响更大。2、MEMS陀螺仪由于本身容易受温度影响的特性，在温度变化时会产生不同的漂移量影响云台控制的效果，导致对云台控制的精度不高，影响云台图像采集设备采集的图像的清晰度。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法及装置，用以解决现有技术中存在的MEMS陀螺仪噪声较大精度不高，以及存在温度漂移现象，导致对云台控制的精度不高，影响云台图像采集设备采集的图像的清晰度的问题。本专利技术公开了一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法，所述方法包括：根据当前采集的图像信息，确定第一角速度；根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度，并根据所述第三角速度，对云台进行控制。进一步地，所述根据当前采集的图像信息，确定第一角速度包括：获取当前帧图像中的至少四个第一特征点，并针对当前帧图像中的每个第一特征点，在当前帧图像的上一帧图像中识别与该第一特征点对应的第二特征点；根据每个第一特征点和每个第二特征点在世界坐标系中的投影坐标，确定当前帧图像对应的单应矩阵，并根据所述单应矩阵，确定第一角速度。进一步地，所述获取当前帧图像中的至少四个第一特征点之前，所述方法还包括：将当前帧图像转换为灰度图像并进行高斯滤波。进一步地，所述确定当前帧图像对应的单应矩阵之后，根据所述单应矩阵，确定第一角速度之前，所述方法还包括：根据当前帧图像对应的单应矩阵中的每个元素及所述每个元素对应的阈值范围，判断每个元素的值是否均在所述每个元素对应的阈值范围内；如果是，进行后续步骤。进一步地，所述方法还包括：根据当前帧图像之前设定数量的图像对应的单应矩阵，对当前帧图像对应的单应矩阵进行平滑处理，并根据平滑处理后的单应矩阵对当前帧图像对应的单应矩阵进行更新。进一步地，所述确定第一角速度之后，根据所述第三角速度，对云台进行控制之前，所述方法还包括：根据当前采集的图像信息，确定第一航向角；根据所述第一航向角、陀螺仪获取的第二航向角、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三航向角；所述根据所述第三角速度，对云台进行控制包括：根据所述第三角速度和第三航向角，对云台进行控制。进一步地，所述根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度之前，所述方法还包括：根据云台图像采集设备焦距的一次函数，确定当前帧图像的量测噪声，并根据当前帧图像的量测噪声对预设的量测噪声进行更新。一种基于视觉和陀螺仪的云台控制装置，所述装置包括：确定模块，用于根据当前采集的图像信息，确定第一角速度；控制模块，用于根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度，并根据所述第三角速度，对云台进行控制。进一步地，所述确定模块，具体用于获取当前帧图像中的至少四个第一特征点，并针对当前帧图像中的每个第一特征点，在当前帧图像的上一帧图像中识别与该第一特征点对应的第二特征点；根据每个第一特征点和每个第二特征点在世界坐标系中的投影坐标，确定当前帧图像对应的单应矩阵，并根据所述单应矩阵，确定第一角速度。进一步地，所述装置还包括：处理模块，用于将当前帧图像转换为灰度图像并进行高斯滤波。进一步地，所述确定模块，还用于针对当前帧图像对应的单应矩阵中的每个元素，判断每个元素对应的值是否均在该元素对应的阈值范围内，如果是，根据所述单应矩阵，确定第一角速度。进一步地，所述确定模块，还用于根据当前帧图像之前设定数量的图像对应的单应矩阵，对当前帧图像对应的单应矩阵进行平滑处理，并根据平滑处理后的单应矩阵对当前帧图像对应的单应矩阵进行更新。进一步地，所述确定模块，还用于根据当前采集的图像信息，确定第一航向角；所述控制模块，还用于根据所述第一航向角、陀螺仪获取的第二航向角、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三航向角；根据所述第三角速度和第三航向角，对云台进行控制。进一步地，所述装置还包括：更新模块，用于根据云台图像采集设备焦距的一次函数，确定当前帧图像的量测噪声，并根据当前帧图像的量测噪声对预设的量测噪声进行更新。本专利技术公开了一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法及装置，所述方法包括：根据当前采集的图像信息，确定第一角速度；根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度，并根据所述第三角速度，对云台进行控制。由于在本专利技术实施例中，根据当前采集的图像信息，确定第一角速度，并根据预设的量测噪声使用预设的卡尔曼滤波算法，对所述第一角速度和陀螺仪获取的第二角速度进行融合，确定第三角速度，提高了对云台角速度获取的准确性，保证了根据云台角速度对云台进行控制的精度，提高了无人机图像采集设备采集的图像的清晰度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例1提供的一种基于视觉和陀螺仪的云台控制过程示意图；图2为本专利技术实施例1提供的一种基于视觉和陀螺仪的云台控制过程示意图；图3为本专利技术实施例3提供的一种基于视觉和陀螺仪的云台控制过程示意图；图4为本专利技术实施例4提供的一种基于视觉和陀螺仪的云台控制过程示意图；图5为本专利技术实施例5提供的一种基于视觉和陀螺仪的云台控制装置结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1：图1为本专利技术实施例提供的一种基于视觉和陀螺仪的云台增控制程示意图，该过程包括：S101：根据当前采集的图像信息，确定第一角速度。本专利技术实施例提供的基于视觉和陀螺仪的云台控制方法应用于无人机，所述无人机上带有云台图像采集设备，可以通过云台图像采集设备在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前采集的图像信息，确定第一角速度；根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度，并根据所述第三角速度，对云台进行控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉和陀螺仪的云台控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前采集的图像信息，确定第一角速度；根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度，并根据所述第三角速度，对云台进行控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前采集的图像信息，确定第一角速度包括：获取当前帧图像中的至少四个第一特征点，并针对当前帧图像中的每个第一特征点，在当前帧图像的上一帧图像中识别与该第一特征点对应的第二特征点；根据每个第一特征点和每个第二特征点在世界坐标系中的投影坐标，确定当前帧图像对应的单应矩阵，并根据所述单应矩阵，确定第一角速度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取当前帧图像中的至少四个第一特征点之前，所述方法还包括：将当前帧图像转换为灰度图像并进行高斯滤波。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定当前帧图像对应的单应矩阵之后，根据所述单应矩阵，确定第一角速度之前，所述方法还包括：根据当前帧图像对应的单应矩阵中的每个元素及所述每个元素对应的阈值范围，判断每个元素的值是否均在所述每个元素对应的阈值范围内；如果是，进行后续步骤。5.如权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据当前帧图像之前设定数量的图像对应的单应矩阵，对当前帧图像对应的单应矩阵进行平滑处理，并根据平滑处理后的单应矩阵对当前帧图像对应的单应矩阵进行更新。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一角速度之后，根据所述第三角速度，对云台进行控制之前，所述方法还包括：根据当前采集的图像信息，确定第一航向角；根据所述第一航向角、陀螺仪获取的第二航向角、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三航向角；所述根据所述第三角速度，对云台进行控制包括：根据所述第三角速度和第三航向角，对云台进行控制。7.如权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一角速度、陀螺仪获取的第二角速度、预设的量测噪声及预设的卡尔曼滤波算法，确定第三角速度...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡庆枫，程晔，
申请(专利权)人：浙江华飞智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33