云台摄像机的自动校正方法、装置、云台设备及存储介质

技术领域

本申请涉及监控技术领域，特别涉及一种云台摄像机的自动校正方法、装置、云台设备及存储介质。

背景技术

云台摄像机是视频系统中的重要组成部分，广泛应用在安全监控、智能交通、无人机航拍等应用场景中。为了确保摄像机的稳定性和操作的精确性，云台摄像机通常配备有较大扭矩的减速电机作为驱动源。然而，电机自身存在的结构间隙会导致云台操作精度较低，从而直接影响到摄像机监控的可靠性。

目前的一些云台产品中，通常设置有预置点作为基准。云台摄像机通过内置的电机驱动进行旋转以实现对监控区域的全方位覆盖，而由于制造误差、安装误差以及使用环境等因素的影响云台的精度误差会逐渐增大，导致云台摄像机无法准确回归到预置点，进而使得拍摄画面出现大幅的偏移，大大降低了产品的可靠性。相关技术中，通常通过软件对电机间隙进行补偿，以克服上述精度误差。

然而，由于云台在每个方向角度上存在的结构间隙都可能不同，软件上通常只能使用某个固定的角度值进行补偿，补偿效果十分有限，精度误差仍会逐渐增大。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提供了一种云台摄像机的自动校正方法、装置、云台设备及存储介质，能够快速、稳定地进行对云台摄像机的位置误差进行校正，提升云台摄像机的操作精度和可靠性。

第一方面，本申请提供了一种云台摄像机的自动校正方法，该方法包括：

S1、检测到云台摄像机的云台向目标预置点转动完成，通过所述云台摄像机的磁角度传感器实时采集云台当前的第一角度信息；

S2、将所述目标预置点对应的第二角度信息和所述第一角度信息之间的误差量作为模糊PID算法的输入，输出针对所述云台的角度控制信息，所述第二角度信息指示所述目标预置点的实际位置；

S3、根据所述角度控制信息调整所述云台的电机参数，以控制所述云台转动至所述目标预置点的实际位置。

在一种可能实施方式中，所述步骤S2包括：

S21、将所述第二角度信息作为模糊PID算法的期望状态，将所述第一角度信息作为所述模糊PID算法在当前时刻的实际状态，计算所述第二角度信息和所述第一角度信息之间的误差量和在所述当前时刻的误差变化率，所述误差量至少包括角度偏移量和偏移方向；

S22、对所述误差量和误差变化率依次进行模糊化、模糊推理和去模糊，得到所述角度控制信息，所述角度控制信息指示所述电机参数的调整量。

在一种可能实施方式中，所述步骤S22包括：

A、模糊化：将所述误差量e(t)和误差变化率(de(t))/dt分别映射为输入模糊集合的第一隶属度和第二隶属度，(de(t))/dt表示t时刻的误差量e(t)对时间t求导数；

B、模糊推理：采用给定的模糊规则，将所述第一隶属度和所述第二隶属度分别推理为输出模糊集合的目标隶属度函数，所述目标隶属度函数指示目标参数区间，所述模糊规则指示误差量和误差变化率与各种参数区间之间的映射关系；

C、去模糊化：采用给定的去模糊化算法，将所述目标隶属度函数对应的目标参数区间转换为比例系数调整量ΔKp、积分时间常数调整量ΔKi和微分时间常数调整量ΔKd，ΔKp、ΔKi和ΔKd用于调整所述电机参数。

在一种可能实施方式中，所述步骤S3包括：

根据所述ΔKp、ΔKi和ΔKd，输出电机控制指令，所述电机控制指令至少用于调整所述云台的电机转速。

在一种可能实施方式中，所述方法还包括：

步骤一、在所述云台摄像机停止转动的情况下，记录云台当前的第三角度信息；

步骤二、在所述云台摄像机未驱动云台电机的情况下，通过所述磁角度传感器实时采集所述云台当前的第四角度信息；

步骤三、若在预设时长内，采集到的第四角度信息和所述第三角度信息之间的误差从大于第一预设阈值变化为小于第二预设阈值，则将所述第三角度信息和所述第四角度信息作为所述模糊PID算法输入，通过所述步骤S2和步骤S3对所述云台摄像机进行位置校正，所述第一预设阈值大于或等于第二预设阈值。

在一种可能实施方式中，所述步骤三包括：

针对任一次采集到的第四角度信息，若第四角度信息和所述第三角度信息之间的误差大于第二预设阈值，则判定存在外力因素导致的角度偏差；

在判定存在外力因素导致的角度偏差的情况下，若在所述预设时长内，连续多次采集到的第四角度信息和所述第三角度信息之间的误差均小于所述第二预设阈值，则基于所述第三角度信息和最新时刻采集的第四角度信息进行位置校正。

第二方面，提供一种云台摄像机的自动校正装置，该装置包括多个功能模块，用于执行如第一方面所提供的云台摄像机的自动校正方法中的对应步骤。

第三方面，提供一种云台设备，包括控制器和磁角度传感器，控制器包括存储器和处理器，存储器存储有至少一段程序，至少一段程序由处理器执行以实现如第一方面提供的云台摄像机的自动校正方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一段程序，至少一段程序由处理器执行以实现如第一方面提供的云台摄像机的自动校正方法。

本申请提供的技术方案至少包括如下技术效果：

1、使用外部磁角度传感器实时检测云台的角度位置法，可实时检测和纠正云台的精度误差。通过实时监测误差，并采取相应的补偿措施，可以大大提高云台操作的精度。

2、使用磁角度传感器可方便快速的部署在现有云台上，且不受外界高低温环境的影响，无需考虑类似陀螺仪的温漂补偿问题，大大减少软件标定兼容等工作。

3、对于户外摄像头容易受到振动、大风等外力导致机身偏移的情况，通过磁角度传感器的角度对比进行抖动检测，可从软件上实现此类外力偏移的自动恢复，提高监控可靠性。

4、校正过程使用模糊PID闭环控制思想，相比传统PID控制，模糊PID控制能够根据系统状态和输入进行调节，无需手动调整PID参数，能够更快地响应系统变化，具有可自适应调节且易于实现和调试的特点；使云台矫正补偿系统更加快速且稳定准确地执行。

综上，本申请通过磁角度传感器实时检测云台的角度位置，大大提高云台校正的精度；采用模糊PID闭环控制思想能够更快地响应系统变化，从而能够快速、稳定地进行对云台摄像机的位置误差进行校正，提升云台摄像机的操作精度和可靠性。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种云台摄像机的自动校正流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种云台摄像机的自动校正流程图；

图3是本申请实施例提供的又一种云台摄像机的自动校正流程图；

图4是本申请实施例提供的一种针对外力因素的自动校正流程图；

图5是本申请实施例提供的一种云台摄像机的自动校正装置的示意图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本申请提供有附图。这些附图为本申请揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本申请的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。本申请中术语“至少一个”的含义是指一个或多个，本申请中术语“多个”的含义是指两个或两个以上。

现结合附图和具体实施方式对本申请进一步说明。

首先对本申请涉及的一些相关概念进行介绍。

云台是指安装、固定手机、相机、摄像机等设备的支撑设备，包括固定和电动云台。本申请所涉及的云台是指电动云台，电动云台适用于对大范围进行扫描监视，可以扩大摄像机的监视范围，甚至可以360°连续旋转监控。电动云台靠电机的转动来带动云台转动轴的旋转，通过接收外部的控制指令来执行转动任务，具有实时控制能力且观测范围更广、智能性更强。

云台摄像机是指带有云台的摄像机。云台摄像机带有承载摄像机进行水平和垂直两个方向转动的装置——云台。摄像机装在云台上可使摄像机从多个角度进行摄像。

云台摄像机的预置点对应于事先设置好的监控目标/监控视角/监控区域。预置点将云台的水平角度、倾斜角度和摄像机镜头焦距等位置参数存储到设备中。当需要快速监视某个特定的目标区域时，可以通过调用这些预置点，迅速将云台和摄像头调整到该位置，从而提高监控效率和准确性。预置点在安防监控领域有广泛应用，例如，在商场的监控系统中，可以将各个重要的出入口、走廊、货架等位置设置为预置点。当发生异常情况时，监控人员可以迅速调用相应的预置点，查看这些区域的实时画面。可选地，预置点可以被赋予一个编号，方便用户进行索引和调用。

比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative，PID)控制算法用于调节系统输出以匹配期望的设定值。PID算法通过计算误差(期望值与实际值之间的差)并根据该误差来调整系统输出，从而减小误差并尝试使系统输出达到或接近期望的设定值。

本申请实施例提供了一种云台设备，用于执行本申请实施例提供的云台摄像机的自动校正方法。下面先对云台设备的硬件构造进行示例性说明。

本申请实施例提供了一种云台设备，该云台设备包括控制器和磁角度传感器。控制器和磁角度传感器之间通过串行接口通信连接。

示例性地，云台设备的主控制器是微控制器(MCU)，MCU和磁角度传感器之间采用串行外设接口(Serial Peripheral Interface，SPI)通信连接。

示例性地，磁角度传感器是一种测量物体角度的传感器，通过磁场感应原理来测量物体相对于外部参考方向的旋转角度。可选地，磁角度传感器包括霍尔效应传感器、各向异性磁阻效应(AMR)传感器、巨磁阻效应(GMR)传感器等类型，可根据不同应用场景就行选择。

具体地，霍尔效应传感器具有灵敏度高、线性度好、抗干扰能力强等特点，广泛应用于位置检测、转速测量、电流检测等领域。AMR传感器具有灵敏度高、响应速度快、功耗低等优点，适用于高速、高精度的角度测量。GMR传感器具有高灵敏度、高分辨率、低功耗等优点，适用于高精度的角度测量和微弱磁场检测。

本申请实施例中，MCU通过SPI接口实时采集磁角度传感器的数据，并转换为以云台坐标系为基准的角度信息进行存储，当用户转动到某个方位的预置点时，则同步保存传感器采集的角度信息。当下一次用户调用该预置点时，待云台向该预置点转动完成，通过对比当前角度信息与预先保存的角度信息之间的差，即可确定角度偏移，从而进行快速补偿。

本申请使用外部磁角度传感器实时检测云台的角度位置法，可实时检测和纠正云台的精度误差。通过实时监测误差，并采取相应的补偿措施，可以大大提高云台操作的精度。并且，使用磁角度传感器可方便快速的部署在现有云台上，且不受外界高低温环境的影响，无需考虑类似陀螺仪的温漂补偿问题，大大减少软件标定兼容等工作。

下面对本申请实施例提供的云台摄像机的自动校正方法进行介绍。图1是本申请实施例提供的一种云台摄像机的自动校正流程图，参见图1，该方法包括步骤S1至步骤S3，可由云台设备的控制器执行。

S1、检测到云台摄像机的云台向目标预置点转动完成，通过云台摄像机的磁角度传感器实时采集云台当前的第一角度信息。

本申请实施例中，目标预置点是预先设置好的多个预置点中的任一个。具体地，控制器通过串行通信接口实时采集磁角度传感器的数据，并按照预先标定的变换关系，将采集到的传感器数据转换为以云台坐标系为基准的角度信息。

在一种可能实施方式中，在步骤S1之前，预先通过磁角度传感器采集每个预置点对应的角度信息。在设置预置点过程中，当云台转动到指定方位的预置点时，同步保存磁角度传感器采集并转换得到的角度信息。在后续过程中，调用该预置点并等待云台转动到该预置点对应的指定位置后，即可通过对比当前角度信息与设置时保存的角度信息来得到角度偏移，从而进行补偿。

本申请实施例中的角度信息例如是在云台坐标系中的坐标，云台坐标系例如是以云台的旋转中心为原点。

S2、将目标预置点对应的第二角度信息和第一角度信息之间的误差量作为模糊PID算法的输入，输出针对云台的角度控制信息。

其中，第二角度信息指示目标预置点的实际位置。第二角度信息是预先设置该目标预置点时存储的角度信息，可以从数据库中读取。在一种可能实施方式中，控制器将通过磁角度传感器采集的各个预置点的角度信息保存到数据库中以供后续的调用。

为了便于理解上述各种可能实施方式之间的逻辑关联，本申请实施例提供了另一种云台摄像机的自动校正流程图，参见图2，在设置预置点时，保存预置点实际位置对应的角度信息(记为X1)，设置完成后云台即可随机转动；当调用预置点后，云台到达预置点，通过比较预先保存的X1和当前采集的角度信息X2即可得到误差量，基于误差量即可进行云台位置的校正。

本申请实施例中的模糊PID算法是一种将模糊控制理论与PID控制算法相结合的控制方法。具体地，利用模糊逻辑来优化PID控制器的参数调整，以更好地适应非线性、大惯性或复杂系统的控制需求。

在模糊PID算法中，误差量和误差变化率作为输入变量，输出是用于调整系统输出的控制量。通过将输入变量模糊化，也即是，将输入变量转换为模糊集合的隶属度函数，以反映系统的模糊特性。进而根据给定模糊规则库中的预定义规则进行模糊推理。再对推理得到的隶属度函数进行去模糊化处理，将其转换为一个具体的控制量。最后，这个控制量即可用于调整系统的输出，以减小误差并使其接近期望的设定值。可选地，根据系统响应的实际情况，可以对模糊PID控制器的参数进行在线调整，以进一步提高控制性能。

下面结合模糊PID的原理对步骤S2的一种可能实施方式进行具体介绍，本步骤S2包括：

S21、将第二角度信息作为模糊PID算法的期望状态，将第一角度信息作为模糊PID算法在当前时刻的实际状态，计算第二角度信息和第一角度信息之间的误差量和在当前时刻的误差变化率。

其中，误差量至少包括角度偏移量和偏移方向。

S22、对误差量和误差变化率依次进行模糊化、模糊推理和去模糊，得到角度控制信息，角度控制信息指示电机参数的调整量。

在一种可能实施方式中，本步骤S22包括：

A、模糊化：将误差量e(t)和误差变化率

其中，

B、模糊推理：采用给定的模糊规则，将第一隶属度和第二隶属度分别推理为输出模糊集合的目标隶属度函数。

其中，目标隶属度函数指示目标参数区间，模糊规则指示误差量和误差变化率与各种参数区间之间的映射关系。

示例性地，模糊规则用于描述误差量和误差变化率与参数的调整量之间的模糊关系。模糊规则通常基于专家的知识或经验，并根据系统的动态特性来设计。模糊推理的结果是一个模糊输出隶属度函数，表示控制量的可能取值范围。。例如，一条模糊规则可能是：“如果误差量(角度误差)大于给定阈值并且误差变化率(角度误差随着时间的变化速度)是正的，则参数调整量应该处于预设的第二参数区间(对应于中等调整速度)内，以便以中等的调整速度减小误差”。

可以理解地，模糊规则是根据系统的特性和控制需求来制定的，并且可以根据实际情况进行调整和优化。在模糊PID控制器中，模糊规则的数量和具体内容取决于控制系统的复杂性和控制要求。

C、去模糊化：采用给定的去模糊化算法，将目标隶属度函数对应的目标参数区间转换为比例系数调整量ΔKp、积分时间常数调整量ΔKi和微分时间常数调整量ΔKd。

在一种可能实施方式中，给定的去模糊化算法包括：最大隶属度法、平均法、加权平均法中任一项。

其中，ΔKp、ΔKi和ΔKd用于调整电机参数。比例系数Kp、积分时间常数Ki和微分时间常数Kd是PID(比例-积分-微分)控制算法中用于调节电机或其他被控对象性能的参数。

具体地，比例系数Kp用于调节控制系统输出与输入差值时的调整量。它决定了控制系统对误差的响应速度。增大Kp可以提高系统的响应速度和调节精度。积分时间常数Ki主要影响积分作用的强弱，主要用于消除稳态误差。当系统的输出存在偏差时，积分作用会逐渐累积并调整输出，以减小偏差。微分时间常数Kd用于调节控制系统对误差变化率的响应，有助于提高系统的稳定性和抗干扰能力。适当地调整Kd可以改善系统的动态性能。

本申请实施例采用的模糊PID算法能够根据系统的动态特性进行自适应调整，从而更好地处理非线性、大惯性或复杂系统的控制问题。

需要说明的是，上述的“系统”是指将对云台的控制过程视作一个控制系统，将云台的电机参数视作可以被调整的系统参数。

本申请实施例中的校正过程使用模糊PID闭环控制思想，相比传统PID控制，模糊PID控制能够根据系统状态和输入进行调节，无需手动调整PID参数，能够更快地响应系统变化，具有可自适应调节且易于实现和调试的特点；使云台矫正补偿系统更加快速且稳定准确地执行。

S3、根据角度控制信息调整云台的电机参数，以控制云台转动至目标预置点的实际位置。

本申请实施例中涉及的电机参数是影响云台位置的各种参数。示例性地，决定云台位置的主要电机参数包括电机的转速、扭矩和控制精度。

其中，电机的转速决定了云台旋转的速度，从而影响了云台定位到特定位置所需的时间。一般来说，转速越快的电机，云台定位到指定位置所需的时间就越短。电机的扭矩决定了云台能够承载的最大负载以及抵抗外部干扰的能力。扭矩越大的电机，云台在承载较大负载或受到外力干扰时，位置稳定性越好。电机的控制精度决定了云台定位的准确度。控制精度越高的电机，云台定位到指定位置的准确性就越高。

在一种可能实施方式中，本步骤S3包括：根据步骤S22中计算得到的ΔKp、ΔKi和ΔKd，输出电机控制指令，电机控制指令至少用于调整云台的电机转速。也即是，将去模糊化后得到的控制指令输出应用于云台驱动源，即可实现针对云台位置的校正动作。

进一步地，通过磁角度传感器持续监测云台的角度信息并作为反馈值输入给模糊PID控制器，即可不断地更新和调整控制策略，使云台能够保持稳定且精确地校正到目标位置(目标预置点)。

图3是本申请实施例提供的又一种云台摄像机的自动校正流程图，参见图3，目标预置点对应的第二角度信息和当前采集的第一角度信息分别作为模糊PID控制算法的期望值和反馈值。首先计算出第一角度信息和第二角度信息之间的误差量e(t)和误差变化率

经过上述过程，模糊PID控制器能够根据误差量自适应地输出控制信号，配合电机驱动实现云台的偏移矫正。

本申请实施例基于上述基本过程，还提供了一种可解决外力因素引起的云台角度偏移的方法。对于外力影响导致的云台坐标偏移，本申请结合电机驱动程序与磁角度传感器进行读值判断，若未执行电机驱动但磁角度传感器读值却出现了一定幅度的抖动，则可判断当前机身收到外力出现了坐标偏移，从而进行校正。

在一种可能实施方式中，考虑外力因素的云台摄像机的自动校正方法流程包括下述步骤一至步骤三：

步骤一、在任一次转动后，云台摄像机停止转动的情况下，记录云台当前的第三角度信息。此时的第三角度信息可认为是尚没有外力影响的标准角度坐标。

步骤二、在云台摄像机未驱动云台电机的情况下，通过磁角度传感器实时采集云台当前的第四角度信息。具体地，可以按照预设的频率，每隔一定间隔采集一次角度信息，一定间隔例如是0.5s、1s等，本申请对此不作限定。

步骤三、若在预设时长内，采集到的第四角度信息和第三角度信息之间的误差从大于第一预设阈值Smax变化为小于第二预设阈值Smin，则将第三角度信息和第四角度信息作为模糊PID算法输入，通过步骤S2和步骤S3对云台摄像机进行位置校正。

其中，第一预设阈值Smax大于或等于第二预设阈值Smin。

步骤三具体包括：针对任一次采集到的第四角度信息，若第四角度信息和第三角度信息之间的误差大于第二预设阈值，则判定存在外力因素导致的角度偏差；在判定存在外力因素导致的角度偏差的情况下，若在预设时长内，连续多次采集到的第四角度信息和第三角度信息之间的误差均小于第二预设阈值，则基于第三角度信息和最新时刻采集的第四角度信息进行位置校正(参考步骤S2和S3的原理)。

本申请实施例中，对于外力影响导致的云台偏移情况，若未执行电机驱动但磁角度传感器检测出了一定幅度的抖动，则判断是出现外力因素导致的机身抖动偏移，从而进行校正。

本申请实施例提供了一种针对外力因素的自动校正流程图，参见图4，该流程包括：云台在停止转动状态下(静止状态)，先保存此刻的角度信息(记为X3)；并开始循环流程，实时获取此刻角度信息(记为X4)并和X3进行对比，若X4和X3之间差值超过第一预设阈值Smax，则继续在下一时刻获取角度信息X4并和相邻时刻计算差值；若在预设时长内计算出的差值均保持小于第二预设阈值Smin，则判断外力抖动停止，基于X4和X3之间的误差执行校正。

本申请针对户外摄像头容易受到振动、大风等外力导致机身偏移的情况，通过磁角度传感器的角度对比进行抖动检测，可从软件上实现此类外力偏移的自动恢复，提高监控可靠性。

综上，本申请通过磁角度传感器实时检测云台的角度位置，大大提高云台校正的精度；采用模糊PID闭环控制思想能够更快地响应系统变化，从而能够快速、稳定地进行对云台摄像机的位置误差进行校正，提升云台摄像机的操作精度和可靠性。

本申请还提供了一种云台摄像机的自动校正装置的示意图，参考图5，该装置包括：

采集模块，用于：检测到云台摄像机的云台向目标预置点转动完成，通过所述云台摄像机的磁角度传感器实时采集云台当前的第一角度信息；

校正模块，用于：将所述目标预置点对应的第二角度信息和所述第一角度信息之间的误差量作为模糊PID算法的输入，输出针对所述云台的角度控制信息，所述第二角度信息指示所述目标预置点的实际位置；

所述校正模块，用于：根据所述角度控制信息调整所述云台的电机参数，以控制所述云台转动至所述目标预置点的实际位置。

上述装置还可以包括更多功能模块，用于实现上述方法实施例中的任一种可能实施方式，在此不赘述。

需要说明的是，上述实施例提供的云台摄像机的自动校正装置在实现相应步骤时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的云台摄像机的自动校正装置与上述的云台摄像机的自动校正方法属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例上述云台摄像机的自动校正方法的步骤。

所述计算机单元集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本申请，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本申请的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本申请做出各种变化，均为本申请的保护范围。