基于视觉信息反馈对运动目标进行跟踪是目前计算机视觉领域的研究热点,其基本原理为从相机采集的视频序列中检测并识别出运动目标,提取目标的图像特征信息,并将其反馈给云台,通过设计控制器,控制云台在水平和俯仰方向旋转来捕捉目标,使目标始终出现在相机平面的中心位置。目前视觉伺服控制系统大部分采用经典的控制理论算法,如PID控制器算法。在控制精度要求不高的情况下,通过调节PID参数可以大致满足系统要求。但本文所研究二自由度云台视觉伺服跟踪系统对系统控制精度要求较高,传统的PID控制器存在其自身的技术瓶颈,无法同时兼顾系统的快速性和稳定性。而近年来,基于现代控制理论方法的研究越来越成熟,基于状态空间模型的状态反馈设计方法能满足系统在给定约束条件下使系统性能最优、代价最优及时间最优。本文首先从实际实验出发,搭建一套二自由度云台视觉伺服系统,并将其装载在移动机器人平台上;接着采用伪随机信号序列作为辨识信号,先通过构造系统的Hankel矩阵判定系统阶次,再分别运用时域子空间辨识法和最小二乘辨识法对云台进行系统辨识并得到其模型,根据实际系统的响应对所得模型进行验证,结果表明辨识模型与实际系统基本吻合。为满足实际工程中控制器设计的要求,须对辨识得到的系统模型进行降阶;然后对降阶后的模型先采用基于经典控制理论方法进行PID控制器设计。紧接着采用基于现代控制理论方法设计基于内模原理的LQR输出反馈来提高系统的快速性、稳定性以及跟踪精度,并采用双线性变换方法对所设计的控制器进行离散化;闭上内环后,再将其与相机看成一个整体进行辨识,辨识方法与之前类似,得到新系统的传递函数后再进行外环控制器设计;最后,将前面设计好的控制算法在实验平台上验证,实验结果表明本文所提出的控制方案能确保系统有较快的响应速度和较高的跟踪精度,综合性能要远远优于传统的PID控制器。