CN104811588B - 一种基于陀螺仪的船载稳像控制方法 - Google Patents
一种基于陀螺仪的船载稳像控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于陀螺仪的船载稳像控制方法，使用具有俯仰轴与方位轴的基于步进电机的二自由度船载安防云台作为稳像平台，将获得的这两种不同的俯仰轴上的数据αx与ωy进行对运算量以及内存优化的卡尔曼数据融合滤波，进而获得云台的精确俯仰角θpitch以及俯仰角速度ωpitch，云台的翻滚角θroll。采用求得的θpitch输入改进的PD控制器中，得到控制云台的俯仰轴电机的输出角速度速度，解算稳像***在非平衡状态下，船体出现翻滚运动对稳像平台航向角的影响。通过控制方位角补偿该影响，最后将计算得到的输出角速度ωout通过串行总线RS232传输到底层步进电机驱动器中执行。本发明能对船载摄像***的运动扰动被补偿消除与抑制，从而达到抑制船载摄像时图像晃动的目的。
Description
技术领域
本发明应用于自稳定的摄像控制***领域，涉及一种适用于基于惯性传感器陀螺仪的船载稳像***的实时控制方法。
背景技术
船载稳定摄像技术是稳像技术的一个衍生领域，涉及传感器数据采集、数据滤波融合、运动控制、电机驱动等多个相关的各类学科。
随着近几年安防监控行业的迅速发展，摄像机不仅在道路，楼宇等固定平台上大量使用，而且广泛的应用于船只、汽车和飞行器等多种运动的载体中。与此同时，应用于这些不稳定载体的摄像机监控都存在一个问题：由于安装的载体存在摇晃，无法保证摄像机视角持续瞄准载体以外的监控目标，并且这个问题在船舰上尤为突出。正是因为船舰监控及安全存在的问题，民用、商用的船舰对装备具有自稳定功能的监控云台的需求越来越强烈。
船舰上稳像技术实现一般有两种方式，其中一种是依靠将船载云台安装在额外添加的稳像平台上隔离船体运动干扰，以达到稳定摄像的效果。另外一种就是利用驱动摄像云台本身的电机以及对图像的处理消除船舰摇晃带来的图像摇晃问题。外加稳像平台的方式相对于直接控制云台电机的方式来说具有安装繁琐、体积庞大、增加成本等弊端。而通过处理图像来达到稳像目的的方式不适用于大角度摇晃的船舰上使用。并且处理方法复杂，对处理器要求很高，设备往往昂贵。一般采用电机运动补偿的控制处理方法太过简单，使用的稳像云台不是具有俯仰轴与方位轴的通用云台。扩展性较差。例如在授权公告号为CN203037261 U，发明名称是“一种小型陀螺仪稳像***”的实用新型专利中，使用具有俯仰轴与翻滚轴的云台作为控制对象。并且处理方式过于简单，并没有对加速度计与陀螺仪的数据进行进一步处理，会导致精度不足。在步进电机控制方面，步进电机的运动方式是以步进角为最小运动单位θu运行的，也就是说，***具有一个高频的噪声，这对于控制器的微分量u(D)是一个很强的干扰对造成***的自激扰动。由于没有对步进电机加减速控制方式的优化，很容易造成步进电机的失步越步导致***不稳定。
发明内容
为了克服现有的船载摄像技术的安装复杂、通用性差、精度不足、稳定性不够以及成本过高的不足，本发明提供了一种基于陀螺仪的船载稳像控制方法，在保证稳像控制的精度和***稳定性性的同时，又具有体积小、通用性好、低成本等特点。
本发明解决上述技术问题是通过以下技术方案实现的：
一种基于陀螺仪的船载稳像控制方法，所述方法包括如下步骤：
1)使用具有俯仰轴与方位轴的基于步进电机的二自由度船载安防云台作为稳像平台；
2)利用加速度计和陀螺仪两种传感器分别获得云台的三轴加速度αx，αy，αz及其三轴角速度ωx、ωy、ωz；
3)将获得的这两种不同的俯仰轴上的数据αx与ωy进行对运算量以及内存优化的卡尔曼数据融合滤波，进而获得云台的精确俯仰角θpitch以及俯仰角速度ωpitch，同样的方式求得云台的翻滚角θroll；
4)利用得到的俯仰角θpitch输入改进的PD控制器中，输出控制云台的俯仰轴电机的期望角速度值；
所述改进的PD控制器中，PD算法根据稳像云台的***特点进行如下的改进步骤：
error(k)＝θpitch-θtarget (6)
将式(6)得到的采样序号为k时刻的偏差数据error(k)代入式(7)离散PD控制器中得到控制量输出值u(k)
式中，error(k-1)是采样序号为k-1时刻的偏差数据；
控制器限幅输出：
当PD控制器输出大于Max_U(k)时，***输出Max_U(k)，同理当PD控制器输出大于Min_U(k)时，***输出Min_U(k)；
根据不同的error(k)对kp参数作出改变，对kp与error(k)建立基于指数函数的变化关系，实时改变***的增益如下式(9)所示：
使用不完全微分的PD算法，在原来的微分量ud(k)项中引入一阶低通滤波器，如式(10)所示：
ud(k)＝kd(1-α)(error(k)-error(k-1))+αud(k-1) (10)
同时结合了目标角改变微分消除算法对θtarget改变时带来的微分量不代入计算，如式(11)所示：
ud(k)＝ud(k)-kd*[θtarget(k)-θtarget(k-1)] (11)
5)解算稳像***在非平衡状态下，船体出现翻滚运动对稳像平台航向角的影响，通过控制方位角补偿该影响；如式(14)所示：
式中，是k时刻云台方位角，为k-1时刻云台方位角，θpitch(k)为k时刻的俯仰角，θroll(k)为k时刻的翻滚角，sin()为正弦运算，asin()为反正弦运算；
6)最后将计算结果传输到底层步进电机驱动器。
进一步，所述步骤4)中，在PD控制器的后级加上步进电机非线性加减速控制器；步进电机的功率、扭矩和转速是相关联的，具体关系为：
P＝α*Torque*ω (12)
式中P为步进电机功率，α为转换系数，Torque是电机的扭矩，ω是电机转速；
当前允许最大加速度值与当前速度呈线性相关的关系：
PD控制器的输出角速度结果经过与后级的步进电机加减速控制相比较，选择以后输出到步进电机上，检验过程中***对比PD算法获得的速度与步进电机加减速控制算法计算得出的最大速度，并且始终选择两者的较小数值。
再进一步，在步骤3)中，所述的卡尔曼融合算法过程如下：
首先建立***的状态方程：
上式中anglek是k时刻角度值，q_biask是陀螺仪的偏差，dt是更新周期，gyro_m是陀螺仪的过程噪声，w_angle和w_gyro分别是是加速度计与陀螺仪的测量噪声；
建立测量方程：
构造过程噪声矩阵：
构造测量噪声矩阵：[R_angle]
角度预测：
angle＝angle-q_biask*dt+gyrom*dt＝angle+Rate*dt
方差预测：
角度误差更新：angle＝incAngle-angle (2)
计算卡尔曼增益：
方差更新：
状态估计：
重复计算公式(1)～(5)直至找到最优的结果。
本发明具有的有益效果：使用更为通用的基于步进电机的两轴(俯仰轴与方位轴)船载云台作为控制对象，更具通用性；采用低成本的微机械工艺的陀螺仪与加速度计作为传感器，降低成本；通过微控制器采集两者的数据并使用卡尔曼滤波器，将两者的数据进行迭代融合，得到更为精确并且抗干扰的云台角度信息；将云台角度数据输入经过增益以及微分优化以后的PD控制器，将控制器输出结果输入到一种新型的非线性步进电机控制器最终得到云台俯仰角的输出信号，***更加稳定快速；通过俯仰角与翻滚角计算得出方位角的修正角度，能够进一步的抑制图像晃动。本发明不仅能保证船载稳像平台的跟踪精度和跟踪快速性，又具有强稳定性和抗干扰能力。
附图说明
图1为船载稳像控制框图。
图2为两轴云台结构图。
图3为卡尔曼滤波框图。
图4为卡尔曼滤波效果图。
图5为俯仰轴控制框图。
图6为方位轴控制框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰，下面结合附图对本发明的技术方案作进一步描述。
参照图1～图6：一种基于陀螺仪的船载稳像控制的方法，所述方法包括如下步骤：
使用具有俯仰轴与方位轴两个自由度的船载安防云台作为稳像平台。
如图1所示，使用微机械工艺的三轴陀螺仪加速度计作为传感器，通过使用高性能的ARM微控制器采集其数据。通过控制算法计算出***输出，采用串行通信方式将数据发送至步进电机驱动器。两轴云台的结构如图2所示。包含方位轴与俯仰轴，传感器与微控制器都安装在摄像机芯上。
如图3所示，本发明利用加速度计和陀螺仪两种传感器分别获得云台的加速度αx，αy，αz及其角速度ωx、ωy、ωz。
将获得的这两种不同的俯仰轴上的数据αx与ωy进行简化的卡尔曼数据融合滤波，进而获得云台的精确俯仰角θpitch以及俯仰角速度ωpitch，同样的方式可以求得云台的翻滚角θroll。所述方法包含如下步骤：
首先建立***的状态方程：
上式中anglek是k时刻角度值，q_biask是陀螺仪的偏差，dt是更新周期，gyro_m是陀螺仪的过程噪声，w_angle和w_gyro分别是是加速度计与陀螺仪的测量噪声。
建立测量方程：
构造过程噪声矩阵：
构造测量噪声矩阵：[R_angle]
角度预测：
angle＝angle-q_biask*dt+gyrom*dt＝angle+Rate*dt
方差预测：
角度误差更新：angle＝incAngle-angle (2)
计算卡尔曼增益(Kalman Gain)：
方差更新(预测方差和方差可以共用内存)：
状态估计：
重复计算步骤(1)～(5)直至找到最优的结果。
图4中，蓝色的曲线是加速度计得到的角度波形，紫色的是陀螺仪积分后的角度波形，黄色曲线为融合后的角度波形。
由上图可知陀螺仪有较大的噪声，在角速度积分后得到的角度会发生偏移，并且陀螺仪是温度敏感器件在温度发生变化时，陀螺仪的零点也会发生变化。另一方面，加速度计经过转换以后得到的角度的噪声更大，峰值可以达到0.1度的误差。而且在受到姿态扰动时会出现很大运动噪声，一般会达到5-10度，因此也无法直接使用。而通过卡尔曼滤波将两个数据融合之后，得到的角度既有陀螺仪积分后的角度的精度，也有加速度计不容易发生漂移的特性。
***的俯仰轴框图如图5所示。当载体在相对惯性空间产生运动时，将会通过耦合带动平台框架一起运动。在不考虑干扰力矩和随机误差时，陀螺仪输出敏感到的平台框架的角速度信号，加速度计输出加速度信号经过反三角运算得到云台姿态，这两个传感器数据经过卡尔曼滤波的数据融合之后得到俯仰角的角度。得到的姿态角度与目标角度作差得到***误差，负反馈到控制***的输入端。经过改进的PD控制器校正和非线性加速控制器的修正，在驱动器放大后驱动平台的步进电机。电机产生相应的反方向扭转力矩，带动平台框架在与载体转动的相反方向上进行速率补偿，直到***的误差信号为零，平台框架恢复到原有位置，从而实现了平台的稳定功能。
本发明利用得到的θpitch对云台的俯仰轴进行电机控制稳定俯仰角，采用改进的PD控制器。
error(k)＝θpitch-θtarget (6)
将式(6)得到的error(k)代入式(7)离散PD控制器中得到控制量输出值u(k)。
式中error(k-1)是采样序号为k-1时刻的偏差数据。
为增加***的稳定性以及性能，对经典PD算法作以下的改进。
控制器限幅输出：
当PD控制器输出大于Max_U(k)时，***输出Max_U(k)，同理当PD控制器输出大于Min_U(k)时，***输出Min_U(k)，保证***稳定性。
本发明根据不同的error(k)对kp参数作出改变，是的***响应又快又稳定。对kp与error(k)建立基于指数函数的变化关系。实时改变***的增益如下式9所示。
使用不完全微分的PD算法，在原来的微分量ud(k)项中引入一阶低通滤波器。如式(10)所示。
ud(k)＝kd(1-α)(error(k)-error(k-1))+αud(k-1) (10)
同时结合了微分先行算法对θtarget改变时带来的微分量不代入计算，减少频繁改变稳像角带来的不稳定因素。如式(11)所示。
ud(k)＝ud(k)-kd*[θtarget(k)-θtarget(k-1)] (11)
在PD控制器的后级加上非线性加减速控制器，从而提高云台的俯仰角稳定性。进电机的功率、扭矩和转速是相关联的，具体关系为：
P＝α*Torque*ω (12)
式中P为步进电机功率，α为转换系数，Torque是电机的扭矩，ω是电机转速。于是本发明提出一种限制加速度的步进电机控制方法，并且当前允许最大加速度值与当前速度呈线性相关的关系。
PD控制器的输出角速度结果经过与后级的步进电机加减速控制相比较选择以后输出到步进电机上。检验过程中***对比PD算法获得的速度与步进电机加减速控制算法计算得出的最大速度，并且始终选择两者的较小数值。
从而抑制俯仰轴摇晃对图像的干扰。
如图6中所示，当***受到除了俯仰角以外的翻滚轴扰动的影响，视轴在水平方向会受到干扰。本发明通过检测当前的俯仰与翻滚角解算出当前需要修正的角度进行补偿。解算稳像***在非平衡状态下，船体出现翻滚运动对稳像平台航向角的影响。通过控制方位角补偿该影响，从而有效的抑制这种干扰，提高了图像稳定性。算法如式(14)所示。
式中是k时刻云台方位角，为k-1时刻云台方位角，θpitch(k)为k时刻的俯仰角，θroll(k)为k时刻的翻滚角。sin()为正弦运算，asin()为反正弦运算。
最后将计算结果通过RS232传输到底层步进电机驱动器。
如此，船载摄像***的运动扰动被补偿消除与抑制，从而达到抑制船载摄像时图像晃动的目的。
Claims (1)
1.一种基于陀螺仪的船载稳像控制方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
1)使用具有俯仰轴与方位轴的基于步进电机的二自由度船载安防云台作为稳像平台；
2)利用加速度计和陀螺仪两种传感器分别获得云台的三轴加速度αx，αy，αz及其三轴角速度ωx、ωy、ωz；
3)将获得的这两种不同的俯仰轴上的数据αx与ωy进行对运算量以及内存优化的卡尔曼数据融合滤波，进而获得云台的精确俯仰角θpitch以及俯仰角速度ωpitch，同样的方式求得云台的翻滚角θroll；
4)利用得到的俯仰角θpitch输入改进的PD控制器中，输出控制云台的俯仰轴电机的期望角速度值；
所述改进的PD控制器中，PD算法根据稳像云台的***特点进行如下的改进步骤：
error(k)＝θpitch-θtarget (6)
将式(6)得到的采样序号为k时刻的偏差数据error(k)代入式(7)离散PD控制器中得到控制量输出值u(k)
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式中，error(k-1)是采样序号为k-1时刻的偏差数据；
控制器限幅输出：
当PD控制器输出大于Max_U(k)时，***输出Max_U(k)，同理当PD控制器输出大于Min_U(k)时，***输出Min_U(k)；
根据不同的error(k)对kp参数作出改变，对kp与error(k)建立基于指数函数的变化关系，实时改变***的增益如下式(9)所示：
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使用不完全微分的PD算法，在微分量ud(k)项中引入一阶低通滤波器，如式(10)所示：
ud(k)＝kd(1-β)(error(k)-error(k-1)+βud(k-1)) (10)
同时结合了目标角改变微分消除算法对θtarget改变时带来的微分量不代入计算，如式(11)所示：
ud(k)＝ud(k)-kd*[θtarget(k)-θtarget(k-1)] (11)
5)解算稳像***在非平衡状态下，船体出现翻滚运动对稳像平台航向角的影响，通过控制方位角补偿该影响；如式(14)所示：
式中，是k时刻云台方位角，为k-1时刻云台方位角，θpitch(k)为k时刻的俯仰角，θroll(k)为k时刻的翻滚角，sin()为正弦运算，asin()为反正弦运算；
6)最后将计算结果传输到底层步进电机驱动器。
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