[发明专利]基于无刷电机控制的云台图像跟随方法、装置及电子设备在审
| 申请号: | 202210394770.3 | 申请日: | 2022-04-15 |
| 公开(公告)号: | CN114827460A | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
| 发明(设计)人: | 杨旭;潘靖禹;朱宇;姚周骏;王永圣 | 申请(专利权)人: | 武汉理工大学 |
| 主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232 |
| 代理公司: | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人: | 张璐 |
| 地址: | 430070 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 电机 控制 图像 跟随 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,包括:
获取初始图像,根据所述初始图像确定包含有目标图像的目标区域;
计算所述目标区域的中心点与所述初始图像的中心点的位置偏差;
根据所述位置偏差确定所述无刷电机的期望方位角;
调整所述无刷电机的当前方位角至所述期望方位角,使得所述目标区域的中心点与所述初始图像的中心点重合。
2.根据权利要求1所述的基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,所述根据所述初始图像确定包含有目标图像的目标区域,包括:
建立初始区域识别模型;
获取多个样本图像输入至所述初始区域识别模型,预测所述多个样本图像的标签分类信息,并将所述标签分类信息对应的区域作为样本输出,训练所述初始区域识别模型,得到训练完备的区域识别模型;
获取所述初始图像,根据所述训练完备的区域识别模型,确定所述初始图像中包含有目标图像的目标区域。
3.根据权利要求2所述的基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,所述获取多个样本图像输入至所述初始区域识别模型,预测所述多个样本图像的标签分类信息,包括:
将多个分类标签输入至所述初始区域识别模型,通过逻辑分类器对所述多个样本图像进行分类预测,得到所述多个样本图像的标签分类信息。
4.根据权利要求1所述的基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,所述根据所述位置偏差确定所述无刷电机的期望方位角,包括:
根据所述位置偏差,通过FOC算法,计算得到所述位置偏差对应的无刷电机的角度偏差;
根据所述角度偏差,确定所述无刷电机对应的所述期望方位角。
5.根据权利要求4所述的基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,所述调整所述无刷电机的当前方位角至所述期望方位角,使得所述目标区域的中心点与所述初始图像的中心点重合,包括:
根据所述角度偏差,得到交轴期望电流,并设置直轴期望电流;
获取所述无刷电机的初始三相电流;
根据所述初始三相电流,得到所述无刷电机的初始交轴电流和初始直轴电流;
根据所述交轴期望电流、所述直轴期望电流、所述初始交轴电流和所述初始直轴电流,确定所述无刷电机的期望电流方向;
根据所述无刷电机的期望电流方向,控制所述无刷电机从所述当前方位角至所述期望方位角,使得所述目标区域的中心点与所述初始图像的中心点重合。
6.根据权利要求5所述的基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,所述根据所述初始三相电流,得到所述无刷电机的初始交轴电流和初始直轴电流,包括:
根据所述初始三相电流,通过Clark矩阵变换,得到所述无刷电机的初始横轴电流和初始纵轴电流;
根据所述初始横轴电流和所述初始纵轴电流,通过Park矩阵变换,得到所述无刷电机的初始交轴电流,初始直轴电流。
7.根据权利要求5所述的基于无刷电机控制的云台图像跟随方法,其特征在于,所述根据所述交轴期望电流、所述直轴期望电流、所述初始交轴电流和所述初始直轴电流,确定所述无刷电机的期望电流方向,包括:
根据所述交轴期望电流和所述初始交轴电流的差值、所述直轴期望电流和所述初始直轴电流的差值,通过控制器,计算得到交轴偏差电压和直轴偏差电压;
根据所述交轴偏差电压和所述直轴偏差电压,通过反Park矩阵变换,得到横轴偏差电压和纵轴偏差电压;
根据所述轴偏差电压和所述纵轴偏差电压,得到偏差电压空间矢量;
根据所述偏差电压空间矢量,确定所述无刷电机的期望电流方向。
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