摘 要 本文研究了基于STM32、陀螺仪和加速度计的摄像机云台自动稳定系统，该系统可以通过加速度计、陀螺仪获得摄像机在惯性坐标系的姿态角度信息，通过实时补偿实现摄像机姿态的自稳定。
　　关键词 摄像机云台；STM32；陀螺仪；加速度计；自稳定
　　中图分类号：TN873 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）12-0029-01
　　随着视频跟踪技术的发展，云台摄像机得到了广泛应用。例如航拍、车载摄像系统等。然而当摄像机在进行拍摄工作时，由于特殊原因会使载体震动引起图像的剧烈振动，此时将很难获取理想的影像。这时需要不断调整摄像机的角度来保持对准拍摄对象和保持图像稳定在设定角度，这就需要一种实时自动调整摄像机云台的控制系统，来实现云台在任何运动下，均能保持在设定的角度，达到航拍等过程中摄像稳定的任务。
　　1 系统构建
　　本次设计采用的是STM32F103VB6作为核心的控制处理器，通过内部模数转换模块的接口采集X、Y、Z轴陀螺仪和加速度计的AD值获得摄像头在惯性坐标系的姿态角度。经过处理与设定角度比较，利用PWM输出接口来控制X、Y、Z三轴的舵机角度，实现摄像机角度的实时控制。将设定的角度保存在STM32自带的EEPROM里，便于调用。必要的信息通过模拟SPI通信显示在LCD屏上。
　　2 主要模块介绍
　　2.1 加速度计模块
　　2.2 陀螺仪模块
　　在摄像机云台上安装陀螺仪，可以测量摄像机倾斜角速度，将角速度信号进行积分便可以得到摄像机的倾角。但是角速度信号存在微小的偏差和漂移，经过积分运算之后，变化形成积累误差。这个误差会随着时间延长逐步增加，最终导致电路饱和，无法形成正确的角度信号。如图1上面那条是陀螺仪积分得到的角度变化值。
　　2.3 执行模块
　　实际中航拍和车载摄像机等载体震动是突然性的，普通的舵机的响应速度在200ms/60°跟不上突然性的抖动。而高速舵机MD922的运转速度70ms/60°，能很好的满足我们设计的需要。
　　3 算法设计
　　3.1 中值滤波
　　中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除变化大的噪声点。由于加速度计在运动过程中会产生很大的噪声，所以利用中指滤波来处理加速度计采回的角度的AD值来抑制这些噪声。
　　3.2 均值滤波
　　均值滤波的实现算法是将每个有效点的值设置为以该点为中心的邻域窗口内的所有采样值的平均值，以实现信号的平滑，达到采集去噪的目的。
　　由2.2分析得到，陀螺仪的微小误差积分后会变的很大。本次设计采用均值滤波法来给陀螺仪采回的变化角度AD值进行滤波，这样会将误差值平均成原来的m分之一（m为领域内采样值总个数），积分后的误差也会变的比未处理的小。达到减小误差的效果。
　　3.3 卡尔曼滤波
　　4 总结
　　本设计经中值滤波、卡尔曼滤波算法后的角度融合具有更好的控制效果。应用卡尔曼滤波算法不但可实现角度参数的自动整定，而且实现了陀螺仪和加速度计ADC值的全局最优化，它克服了常规陀螺仪温漂的缺点，实现了加速度计运动噪声的滤去。
　　参考文献
　　[1]骆云志，刘治红.视频监控技术发展综述[J].兵工自动化，2009（01）.