CN113992846A - 姿态角的获取方法、防抖控制方法以及移动终端 - Google Patents

姿态角的获取方法、防抖控制方法以及移动终端 Download PDF

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CN113992846A CN202111217349.7A CN202111217349A CN113992846A CN 113992846 A CN113992846 A CN 113992846A CN 202111217349 A CN202111217349 A CN 202111217349A CN 113992846 A CN113992846 A CN 113992846A
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张茹茹
吴孝红
徐立航
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Abstract

本申请公开一种姿态角的获取方法、防抖控制方法以及移动终端，所述姿态角的获取方法包括：获取角速度数据和加速度数据；根据所述加速度数据进行角度计算，得到角度数据；通过互补滤波器对所述角度数据以及所述角速度数据进行互补滤波处理，得到与所述角度数据和所述角速度数据均相关的姿态角。上述姿态角的获取方法简单，能够及时准确的获取姿态角。

Description

姿态角的获取方法、防抖控制方法以及移动终端
技术领域
本申请涉及摄像头防抖技术领域，具体涉及一种姿态角的获取方法、防抖控制方法以及移动终端。
背景技术
随着现代社会科技的进步和发展，拍照功能在智能手机等移动终端设备上越来越普及，使用移动终端摄像头进行拍照或者录像已经成为人们日常生活中非常普遍的现象。在使用移动终端摄像头进行拍摄时，仍然存在因人手抖动或外部颠簸等原因导致摄像头抖动，进而造成拍摄的图像模糊、不清晰的问题。
如何较为准确及时地获得拍摄过程中摄像头因外部原因引起的姿态角度，从而控制音圈电机(VCM)镜头沿偏移角度的反方向进行移动补偿，成为了解决图像模糊问题的关键。
现有的移动终端摄像头防抖技术虽然在一定程度上能够抑制摄像头拍摄时的画面抖动，但在长时间拍摄时，会出现防抖效果变差的现象；或者需要高性能处理器才能快速计算出正确的抖动角度，但成本较高。
如何快速准确的计算出抖动引起的姿态角，是目前亟待解决的问题。
发明内容
鉴于此，本申请提供一种姿态角的获取方法、防抖控制方法以及移动终端，以解决现有的姿态角计算复杂，准确性不够的问题。
本申请提供的一种姿态角的获取方法，包括：获取角速度数据和加速度数据；根据所述加速度数据进行角度计算，得到角度数据；通过互补滤波器对所述角度数据以及所述角速度数据进行互补滤波处理，得到与所述角度数据和所述角速度数据均相关的姿态角。
可选的，所述互补滤波处理包括：对所述角度数据进行低通滤波，对所述角速度数据进行高通滤波。
可选的，还包括：在计算所述角度数据之前，对所述角速度数据和所述加速度数据进行第一滤波处理。
可选的，所述第一滤波处理采用滑动平均滤波算法；或者，所述第一滤波处理包括：将获取的所述角速度数据和所述加速度数据分别减去对应的固定偏移量。
可选的，所述角速度数据包括x、y、z三轴的加速度数据ax、ay、az，对所述加速度数据ax、ay、az进行角度计算，得到x、y、z三轴的角度数据，计算公式为：
Figure BDA0003311261720000021
可选的，所述互补滤波器包括二阶互补滤波器，用于对数据进行二阶互补滤波处理，所述二阶互补滤波器的状态方程如下：
θ＝∫{ω+[Kp·(θacc-θ)+∫Ki·(θacc-θ)]}，其中，Kp为比例系数，Ki为积分系数，ω为角速度数据，θacc为角度数据，θ为经过二阶互补滤波处理后的姿态角。
可选的，所述二阶互补滤波处理包括：对所述状态方程进行拉普拉斯变换，得到如下公式：
Figure BDA0003311261720000022
对上述拉普拉斯变换后的数据进行离散化处理，设加速度低通滤波的输出为θa，角速度高通滤波的输出为θω，采样时间为T，计算公式如下：
Figure BDA0003311261720000023
Figure BDA0003311261720000024
令θ(n)＝θa(n)+θω(n)，得到二阶互补滤波处理后的姿态角θ(n)，n为当前时刻。
可选的，还包括：对所述姿态角进行第二滤波。
可选的，所述第二滤波为低频滤波。
可选的，所述第二滤波采用高通滤波算法，滤波公式如下：Hpf(n)＝α*[θ(n)-θ(n-1)+Hpf(n-1)]；其中，滤波系数a的取值公式如下：
Figure BDA0003311261720000031
其中，fcut为截止频率，T为采样周期，θ(n)为二阶互补滤波后的姿态角，Hpf(n)为对θ(n)进行第二滤波后的姿态角，n为当前时刻。
本申请还提供一种抖动控制方法，包括：采用上述任一项所述的方法，计算得到姿态角；将所述姿态角转换为抖动距离；根据所述抖动距离，控制摄像头镜头移动。
可选的，将所述姿态角转换为抖动距离的计算方法包括：将所述姿态角乘以镜头焦距，得到的结果作为所述抖动距离。
可选的，根据所述抖动距离，控制摄像头镜头移动的方法包括：控制摄像头镜头移动一补偿距离，所述补偿距离的大小与所述抖动距离的大小相同，方向相反。
本申请还提供一种移动终端，包括摄像头和驱动马达，所述驱动马达用于驱动所述摄像头的镜头移动，还包括：处理器；存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器运行，以执行上述任一项所述的姿态角的获取方法；或者执行如上述任一项所述的防抖控制方法。
本申请的姿态角的获取方法在采集移动终端的角速度数据和加速度数据后，对加速度数据计算得到角度数据，并结合角速度数据，引入互补滤波器对移动终端的姿态角进行修正。通过互补滤波，能够分别滤除加速度数据中的高频噪声，以及角速度数据中的低频噪声，加速度和角速度之间数据相互补偿，消除角速度积分带来的累计误差，从而可以提高获得的姿态角的准确性。
进一步的，还可以对互补滤波后的角度进一步进行第二滤波，去除低频噪声，得到更加平滑稳定的姿态角数据。
进一步，可以将滤波得到的姿态角转换为摄像头的抖动距离，用于控制驱动马达运动，从而带动摄像头镜头移动，实现拍摄过程中的图像防抖效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请一实施例的姿态角的获取方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例的二阶互补滤波器的算法框图；
图3是本申请一实施例的姿态角的获取方法的流程示意图；
图4是本申请一实施例的防抖控制方法的流程示意图；
图5是本申请一实施例的移动终端的结构示意图。
具体实施方式
如背景技术中所述，现有的姿态角解算方法存在各种问题。现有的防抖技术中姿态解算方法主要采用角速度积分、卡尔曼滤波或四元数法等，但角速度积分的方法在长时间计算时会出现角度偏移，卡尔曼滤波和四元数法存在算法复杂、计算时间长等问题，需要处理器有较高性能的缺点。
本发明提出一种方法简单，能够快速准确计算出移动终端的姿态角的方法，从而能用普通芯片就能实现移动终端摄像头防抖，驱动镜头对姿态角进行反向补偿，改善画面模糊的问题。
下面结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。在不冲突的情况下，下述各个实施例及其技术特征可以相互组合。
请参考图1，为本发明一实施例的姿态角的获取方法的流程示意图。
该实施例中，所述姿态角的获取方法包括如下步骤：
步骤S101:获取角速度数据和加速度数据。
所述加速度数据a和角速度数据ω均可以通过移动终端内置的姿态传感器获取，在移动终端发生抖动时，姿态传感器会产生传感信号，通过对传感信号的处理，可以获得对应的数据。例如可以通过陀螺仪同时获取所述加速度数据和角速度数据，还可以分别通过加速度计获取原始加速度数据，以及通过角度采集器等获取角速度数据。所述角速度数据和所述加速度数据即对应于角速度或加速度，也可以是与角速度或加速度之间具有特定转换关系的数据。在其他实施例中，还可以获取其他相关的检测数据。该实施例中，可以通过三轴陀螺仪加速度计获取所述加速度数据和角速度数据。
步骤S102:根据所述加速度数据进行角度计算，得到角度数据。
加速度数据a包括x、y、z三轴的加速度数据ax、ay、az，即a＝(ax,ay,az)；对加速度数据ax、ay、az进行角度计算，得到x、y、z三轴的角度数据θacc，θacc＝(θaccx,θaccy,θaccz)。
步骤S103:通过互补滤波器对所述角度数据以及所述角速度数据进行互补滤波处理，得到与所述角度数据和所述角速度数据均相关的姿态角。
上述姿态角的获取方法采集移动终端的角速度数据和加速度数据；对采集到的角速度数据和加速度数据进行滤波，去除数据中的干扰和噪声信息；将滤波后的加速度数据计算得到角度数据，并结合角速度信息，引入互补滤波器对移动终端的姿态角进行修正，可以快速得到准确的姿态角。
在本发明的另一些实施例中，为了提高检测精度，在步骤S101之前，还可以对获得的原始的加速度数据和角速度数据进行第一滤波处理，以去除原始数据中的干扰和噪声。
在一些实施例中，所述第一滤波处理可以为滑动平均滤波算法，采用滑动平均滤波算法分别对原始获取的加速度数据和角速度数据进行滤波处理。
在另一些实施例中，所述第一滤波处理还可以包括：将获取的角速度数据和加速度数据分别减去对应的固定偏移量。所述固定偏移量可以是在摄像头稳定状态下，预采样多组角速度数据和加速度数据，计算得到角速度数据平均值作为角速度固定偏移，以及计算得到加速度数据平均值，作为加速度固定偏移量。在所述第一滤波处理过程中，将在正式检测过程中，获得的原始的角速度数据减去所述角速度固定偏移量，将获得的原始的加速度数据减去所述加速度固定偏移量，从而实现第一滤波处理。
在另一些实施例中，所述第一滤波处理还可以采用高通滤波算法，由于传感器等输出的有效传感信号的频率较高，采用高通滤波算法，能够尽可能多的保留有效信号，而滤除噪声信号，从而获得较为准确的加速度数据和角速度数据。
在其他实施例中，本领域技术人员可以根据实际采用的传感器类型以及参数，选择合适的滤波算法以及算法参数，对传感信号进行第一滤波处理，在此不再赘述。
在一些实施例中，在步骤S102对应的角度计算过程中，采用的角度计算公式为：
Figure BDA0003311261720000061
Figure BDA0003311261720000062
Figure BDA0003311261720000063
上述角度计算通过对x、y、z轴的加速度数据ax、ay、az进行归一化处理，得到三个轴的归一化后的角度数据。
在一些实施例中，还可以采用其他公式进行计算，在此不做限定。
在一些实施例中，在步骤S103中对应的互补滤波处理具体包括对加速度数据对应的角度数据θacc进行低通滤波，对角速度数据ω进行高通滤波，能够分别滤除加速度数据中的高频噪声，以及角速度数据中的低频噪声，加速度数据和角速度数据之间相互补偿，消除角速度积分带来的累计误差，从而可以提高获得的姿态角的准确性。
在一些实施例中，所述互补滤波器为二阶互补滤波器，用于对数据进行二阶互补滤波处理。请参考图2，为一个实施例的二阶互补滤波器的算法框图。
图2中的二阶互补滤波器的状态方程如下：
θ＝∫{ω+[Kp·(θacc-θ)+∫Ki·(θacc-θ)]}；
其中，Kp为比例系数，Ki为积分系数，ω为角速度数据，θacc为角度数据，θ为经过二阶互补滤波处理后的姿态角。在实际应用中，可以根据实际效果设置具体的Kp和Ki的值。
根据角度数据θacc在x、y、z三个轴上的分量θaccx、θaccy和θaccz，可以分别得到姿态角θ在三个轴上的分量，θx、θy和θz。
所述二阶互补滤波处理进一步包括：
对所述状态方程进行拉普拉斯变换，得到如下公式：
Figure BDA0003311261720000071
其中，S为拉普拉斯变换的变量。上述公式显示，二阶互补滤波对通过加速度对应角度数据θacc进行低通滤波，对角速度数据ω进行高通滤波，分别滤除加速度数据带来的高频噪声，以及角速度数据带来的低频噪声。
然后，对上述拉普拉斯变换后的数据进行离散化处理，设加速度数据对应角度数据θacc的低通滤波的输出为θa，角速度数据ω的高通滤波的输出为θω，采样时间为T，计算公式如下：
Figure BDA0003311261720000072
Figure BDA0003311261720000081
令θ(n)＝θa(n)+θω(n)，得到二阶互补滤波处理后的姿态角的离散数据θ(n)。其中n为当前时刻，n-1为上一刻。
在其他实施例中，对于步骤S103中的互补滤波处理，还可以采用其他互补滤波器，例如线性互补滤波器、三阶互补滤波器等，可以实现对加速度数据对应角度数据θacc进行低通滤波，对角速度数据ω进行高通滤波。
请参考图3，为本发明另一实施例的姿态角的获取方法的流程示意图。
该实施例的姿态角的获取方法包括步骤S201～S204，其中步骤S201～S203分别对应图1所示实施例的步骤S101～S103。在此基础上，还包括步骤S204:对所述姿态角进行第二滤波。
在摄像头稳定状态或低频振动状态下，会产生低频波动信号，而防抖控制主要针对的是在高频抖动状态下产生的姿态角，因此，可以进一步对已获得的姿态角进行第二滤波处理，以消除其中的低频波动信号，得到更加平滑稳定的角度数据Hpf(n)。
在一些实施例中，所述第二滤波采用高通滤波算法，滤波公式如下：
Hpf(n)＝α*[θ(n)-θ(n-1)+Hpf(n-1)]；
其中，滤波系数α的取值公式如下：
Figure BDA0003311261720000082
其中，fcut为截止频率，T为采样周期，θ(n)为二阶互补滤波后的姿态角，Hpf(n)为对θ(n)进行第二滤波后的姿态角，n为当前时刻。
在其他实施例中，所述第二滤波还可以采用其他适用于低频滤波的滤波算法，以实现滤除低频波动信号即可。
上述实施例中，对二阶互补滤波后得到的姿态角进一步的第二滤波，去除低频噪声，以进一步提高姿态角的准确性。
本发明的实施例还提供一种防抖控制方法。
请参考图4，为所述防抖控制方法的流程示意图。
所述防抖控制方法包括如下步骤：
步骤S301:获取姿态角。可通过前述实施例中，任一实施例所述的方法计算得到所述姿态角，在此不再赘述。
步骤S302:将所述姿态角转换为抖动距离。
步骤S303:根据所述抖动距离，控制摄像头镜头移动。
本发明的实施例中，将滤波得到的姿态角转换为摄像头的抖动距离，用于控制驱动马达运动，从而带动摄像头镜头移动，实现拍摄过程中的图像防抖效果。
在一些实施例中，步骤S302中，将所述姿态角转换为抖动距离d所采用的计算方法包括：将姿态角乘以镜头焦距，得到的结果作为所述抖动距离。在一个实施例中，抖动距离d的计算公式为：d＝Hpf(n)*f，其中，f为镜头焦距，该实施例中，以第二滤波之后的姿态角Hpf(n)进行计算。抖动距离d包括三个轴向上的分量，分别为dx，dy和dz。其中，dx＝Hpfx(n)*f；dy＝Hpfy(n)*f；dz＝Hpfz(n)*f。
在一些实施例中，步骤S303中控制摄像头镜头移动的方法还可以进一步包括：控制摄像头镜头移动一补偿距离，所述补偿距离的大小与所述抖动距离的大小相同，方向相反。
本发明的实施例还提供一种移动终端，所述移动终端包括摄像头和驱动马达，所述驱动马达用于驱动所述摄像头镜头移动，还包括：处理器；存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器运行，以执行如上述任一实施例中所述的姿态角的获取方法，或者执行如上述任一实施例所述的防抖控制方法。
请参考图5，为本发明一实施例的移动终端的结构示意图。
该移动终端包括姿态传感器501、OIS芯片502、驱动马达503以及摄像头504。
姿态传感器501，用于获取角速度数据和加速度数据。
OIS芯片502，作为处理器，连接至所述姿态传感器501用于获取所述姿态传感器501检测得到的角速度数据和加速度数据，并根据前述实施例所述的姿态角的获取方法，解算得到姿态角以及抖动距离，并将抖动距离转换成对驱动马达503的控制信号输出。在其他实施例中，解算姿态角的算法还可以通过移动终端的其他处理器，例如CPU、MCU等执行。
驱动马达503，通常采用音圈电机(VCM)，根据OIS芯片502输出的控制信号运动，驱动所述摄像头504的镜头移动，实现防抖控制。
所述移动终端还包括存储器，用于存储姿态角的算法程序。所述存储器可以集成于所述OIS芯片502内，也可以是单独的存储器芯片。
上述移动终端能够简单、快速且准确的计算出移动终端的姿态角，通过普通的OIS芯片，就能够实现移动终端摄像头防抖控制，对硬件要求低。
以上所述仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，例如各实施例之间技术特征的相互结合，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (14)

1.一种姿态角的获取方法，其特征在于，包括：
获取角速度数据和加速度数据；
根据所述加速度数据进行角度计算，得到角度数据；
通过互补滤波器对所述角度数据以及所述角速度数据进行互补滤波处理，得到与所述角度数据和所述角速度数据均相关的姿态角。
2.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述互补滤波处理包括：对所述角度数据进行低通滤波，对所述角速度数据进行高通滤波。
3.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，还包括：在计算所述角度数据之前，对所述角速度数据和所述加速度数据进行第一滤波处理。
4.根据权利要求3所述的获取方法，其特征在于，所述第一滤波处理采用滑动平均滤波算法；或者，所述第一滤波处理包括：将获取的所述角速度数据和所述加速度数据分别减去对应的固定偏移量。
5.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述角速度数据包括x、y、z三轴的加速度数据ax、ay、az，对所述加速度数据ax、ay、az进行角度计算，得到x、y、z三轴的角度数据，计算公式为：
Figure FDA0003311261710000011
6.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述互补滤波器包括二阶互补滤波器，用于对数据进行二阶互补滤波处理，所述二阶互补滤波器的状态方程如下：
θ＝∫{ω+[Kp·(θacc-θ)+∫Ki·(θacc-θ)]}，
其中，Kp为比例系数，Ki为积分系数，ω为角速度数据，θacc为角度数据，θ为经过二阶互补滤波处理后的姿态角。
7.根据权利要求6所述的获取方法，其特征在于，所述二阶互补滤波处理包括：
对所述状态方程进行拉普拉斯变换，得到如下公式：
Figure FDA0003311261710000021
对上述拉普拉斯变换后的数据进行离散化处理，设加速度低通滤波的输出为θa，角速度高通滤波的输出为θω，采样时间为T，计算公式如下：
Figure FDA0003311261710000022
Figure FDA0003311261710000023
令θ(n)＝θa(n)+θω(n)，得到二阶互补滤波处理后的姿态角θ(n)，n为当前时刻。
8.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，还包括：对所述姿态角进行第二滤波。
9.根据权利要求8所述的获取方法，其特征在于，所述第二滤波为低频滤波。
10.根据权利要求8所述的获取方法，其特征在于，所述第二滤波采用高通滤波算法，滤波公式如下：
Hpf(n)＝α*[θ(n)-θ(n-1)+Hpf(n-1)]；
其中，滤波系数α的取值公式如下：
Figure FDA0003311261710000024
其中，fcut为截止频率，T为采样周期，θ(n)为二阶互补滤波后的姿态角，Hpf(n)为对θ(n)进行第二滤波后的姿态角，n为当前时刻。
11.一种防抖控制方法，其特征在于，包括：
采用权利要求1至10中任一项所述的获取方法，获取姿态角；
将所述姿态角转换为抖动距离；
根据所述抖动距离，控制摄像头镜头移动。
12.根据权利要求11所述的防抖控制方法，其特征在于，将所述姿态角转换为抖动距离的计算方法包括：将所述姿态角乘以镜头焦距，得到的结果作为所述抖动距离。
13.根据权利要求11所述的防抖控制方法，其特征在于，根据所述抖动距离，控制摄像头镜头移动的方法包括：控制摄像头镜头移动一补偿距离，所述补偿距离的大小与所述抖动距离的大小相同，方向相反。
14.一种移动终端，包括摄像头和驱动马达，所述驱动马达用于驱动所述摄像头的镜头移动，其特征在于，还包括：
处理器；
存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器运行，以执行如上述权利要求1至10中任一项所述的姿态角的获取方法，或者执行如上述权利要求11至13中任一项所述的防抖控制方法。
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