CN114295147B - 云台动态校准方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种云台动态校准方法、装置及设备，该方法包括：定时获取待校准云台在设定时间内的IMU数据；依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；当确定所述待校准云台处于静止状态时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。该方法可以提高云台校准的效率和准确性，并提高云台校准对环境的适应性。

Description

云台动态校准方法、装置及设备

技术领域

本申请涉及云台防抖技术领域，尤其涉及一种云台动态校准方法、装置及设备。

背景技术

云台要保持姿态稳定，需要通过云台上安装的IMU(inertial measurement unit，惯性测量单元)芯片获取加速度数据和角速度数据，从而估算自身的姿态。

目前，低成本的IMU芯片属于MEMS(Micro Electro Mechanical System，微机电系统)传感器，该类传感器由于本身的材料、工艺、电路等影响存在一个固定的误差，另外还存在由于环境(如温度)的影响存在一个随机误差，这两个误差对于云台估计自身的姿态有严重影响，因此云台在工作时必须对其校准。

实践发现，传统的云台校准方案均是在云台工作前通过人工校准的方式进行校准，操作复杂，且需要配合使用要求较高的外部设备(如水平台面)进行校准；此外，在校准完成后的云台工作时无法二次校准，若需要二次校准，则需要将云台拆解下来才能进行。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种云台动态校准方法、装置及设备。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种云台动态校准方法，包括：

定时获取待校准云台在设定时间内的IMU数据；

依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

当确定所述待校准云台处于静止状态时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种云台动态校准装置，包括：

获取单元，用于定时获取待校准云台在设定时间内的惯性测量单元IMU数据；

确定单元，用于依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

校准单元，用于当所述确定单元确定所述待校准云台处于静止状态时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：

处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令；所述处理器用于执行机器可执行指令，以实现上述方法。

本申请实施例的云台动态校准方法，通过定时获取待校准云台在设定时间内的IMU数据，并依据获取到的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态，进而，当确定待校准云台处于静止状态时，依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准，实现了云台的自动校准，无需人工参与，提高了校准的效率；此外，云台校准不再局限于云台工作前的一次性校准，而是可以在云台工作过程定时获取IMU数据，并在确定待校准云台为静止状态时，对待校准云台进行校准，提高了云台校准对环境的适应性，从而，提高了云台校准的准确。

附图说明

图1为本申请一示例性实施例示出的一种云台动态校准方法的流程示意图；

图2为本申请一示例性实施例示出的一种防抖云台的基本硬件结构示意图；

图3为本申请一示例性实施例示出的云台自动校准的算法流程示意图；

图4为本申请一示例性实施例示出的一种云台动态校准装置的结构示意图；

图5为本申请一示例性实施例示出的另一种云台动态校准装置的结构示意图；

图6为本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案，并使本申请实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请实施例中技术方案作进一步详细的说明。

请参见图1，为本申请实施例提供的一种云台动态校准方法的流程示意图，如图1所示，该云台动态校准方法可以包括以下步骤：

步骤S100、定时获取待校准云台在设定时间内的IMU数据。

本申请实施例中，考虑到云台工作在不同环境中时，随机误差相差较大，特别是温度的影响(简称温漂)，对IMU芯片的影响非常大，仅通过一次校准无法适应温漂等环境因素的影响，因此，为了提高云台校准的准确性，需要在云台工作过程中对云台进行多次校准。

相应地，在本申请实施例中，可以定时获取待校准云台在设定时间(可以根据实际需求设定，如2秒)内的IMU数据，并依据获取的IMU数据对待校准云台进行校准。

例如，可以周期性地(周期可以根据实际需求设定，如2秒、5秒等)获取待校准云台在设定时间内的IMU数据。

示例性的，IMU数据可以包括但不限于加速度数据和角速度数据。

步骤S110、依据获取到的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态。

本申请实施例中，为了提高云台校准的准确性，通常需要在云台处于静止状态时获取到的数据对云台进行校准。

相应地，对于步骤S100中获取到的IMU数据，可以依据获取到的该IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态。

当确定待校准云台处于静止状态时，可以步骤S120；当确定待校准云台未处于静止状态时，可以转至步骤S100，继续获取待校准云台的IMU数据，并进行后续处理。

步骤S120、当确定待校准云台处于静止状态时，依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

本申请实施例中，当确定待校准云台处于静止状态时，可以依据获取到的IMU数据对待校准云台进行校准。

示例性的，对待校准云台进行校准可以包括但不限于对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

例如，可以依据获取到的IMU数据中的加速度数据对待校准云台进行加速度计校准，并依据获取到的IMU数据中的角速度数据对待校准云台进行陀螺仪校准。

需要说明的是，在本申请实施例中，考虑到在待校准云台首次校准的情况下，其通常不需要对加速度进行校准，因此，在确定待校准云台处于静止状态的情况下，可以先确定当前是否为首次对该待校准云台进行校准，若是，则可以依据获取到的IMU数据对待校准云台进行陀螺仪校准，而不需要进行加速度计校准；否则，即当前不是首次对该待校准云台进行校准，则可以依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

示例性的，在对待校准云台进行了一次校准情况下，可以为待校准云台设置一个标志，该标志用于表明该待校准云台已进行过校准。

相应地，在对待校准云台进行校准之前，可以确定是否存在该标志，若存在该标志，则表明当前不是首次对该待校准云台进行校准；若不存在该标志，则表明当前为首次对该待校准云台进行校准。

可见，在图1所示方法流程中，通过定时获取待校准云台在设定时间内的IMU数据，并依据获取到的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态，进而，当确定待校准云台处于静止状态时，依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准，实现了云台的自动校准，无需人工参与，提高了校准的效率；此外，云台校准不再局限于云台工作前的一次性校准，而是可以在云台工作过程定时获取IMU数据，并在确定待校准云台为静止状态时，对待校准云台进行校准，提高了云台校准对环境的适应性，从而，提高了云台校准的准确性。

在一些实施例中，步骤S110中，依据获取到的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态之前，还可以包括：

对获取到的IMU数据进行过滤，以滤除获取到的IMU数据中的异常数据，得到过滤后的IMU数据；

步骤S110中，依据获取到的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态，可以包括：

依据过滤后的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态；

步骤S120中，依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准，可以包括：

依据过滤后的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

示例性的，考虑到当云台的IMU数据中可能会出现一些野值，这些值会降低依据获取到的IMU数据进行云台校准时的准确性。

相应地，为了提高云台校准的准确性，可以对获取到的IMU数据进行过滤，以滤除获取到的IMU数据中的异常数据(即上述野值)，得到过滤后的IMU数据。

示例性的，可以依据统计规则对获取的IMU数据进行聚集，依据数据的聚集程度进行分类，异常数据与其他数据的聚集度一般会比较低，由此可以将异常数据筛选出来，将其剔除，获得较为纯净的数据。

示例性的，当按照上述方式进行数据过滤，得到过滤后的IMU数据时，可以依据过滤后的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态，并当确定待校准云台是否处于静止状态时，依据过滤后的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

在一些实施例中，步骤S110中，依据获取到的IMU数据确定待校准云台是否处于静止状态，可以包括：

依据获取到的IMU数据，分别确定加速度模长均值和角速度模长均值；

当加速度模长均值小于第一阈值，且角速度模长均值小于第二阈值时，确定待校准云台处于静止状态。

示例性的，考虑到云台的状态主要包括处于静止状态或转动状态，而当云台处于转动状态时，通常会存在较为明显的加速度和/或角速度，因此，可以通过角速度和加速度来确定云台是否处于静止状态。

相应地，可以依据获取到的IMU数据，分别确定加速度模长均值和角速度模长均值，并分别比较加速度模长均值与预设阈值(本文中称为第一阈值)，以及比较角速度模长均值与预设阈值(本文中称为第二阈值)。

示例性的，加速度模长能够表征物体运动的剧烈程度，角速度模长能够表征物体转动的剧烈程度。

示例性的，当加速度模长均值小于第一阈值，且角速度模长均值小于第二阈值时，可以确定待校准云台处于静止状态。

在一些实施例中，当确定待校准云台处于静止状态时，上述依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准之前，还可以包括：

保存获取到的IMU数据中的加速度数据，并对记录的待校准云台处于静止状态的次数加1；

确定记录的待校准云台处于静止状态的次数是否达到第三阈值；其中，该第三阈值大于或等于6；

当记录的待校准云台处于静止状态的次数达到第三阈值时，确定执行上述依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准的操作，并重置记录的待校准云台处于静止状态的次数。

示例性的，考虑到加速度计主要存在安装角误差、数模转换因子误差(也可以称为尺度因子)、零偏差以及随机误差(包括温度、电磁干扰等环境影响)，其中前三种是芯片本身工艺和材料影响的，一般是固定值，最后一种主要是环境影响，时刻变动，其数值和可以与零偏差合并一起(合并后的误差可以称为动态误差)。

此外，由于获取到的IMU数据确定上述误差需要至少6组IMU数据，因此，在对待校准云台进行加速度计校准时，可以记录待校准云台处于静止状态的次数。

示例性的，每一次按照步骤S100～步骤S110中记载的方式确定了待校准云台处于静止状态时，可以保存获取到的IMU数据中的加速度数据，并对记录的待校准云台处于静止状态的次数加1，直至所记录的待校准云台处于静止状态的次数达到预设阈值(可以称为第三阈值，该第三阈值大于或等于6)，依据记录的加速度数据对待校准云台进行加速度计校准，并重置记录的所述待校准云台处于静止状态的次数。

在一个示例中，步骤S120中，依据获取到的IMU数据对待校准云台进行加速度计校准，可以包括：

依据保存的加速度数据，分别确定加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差；其中，动态误差包括零偏差和随机误差，动态误差随着随机误差的不同而改变；

依据加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差，对待校准云台进行加速度计校准。

示例性的，当确定记录的待校准云台处于静止状态的次数达到第三阈值时，可以依据保存的加速度数据，分别确定加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差，其具体实现可以在下文中结合具体实例进行说明。

当确定了加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差时，可以依据加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差，确定加速度计校准参数，并依据确定的加速度计校准参数对待校准云台进行加速度计校准。

在一些实施例中，步骤S120中，依据获取到的IMU数据对待校准云台进行陀螺仪校准，可以包括：

将获取到的IMU数据中的角速度数据的均值，确定为当前的陀螺仪零偏置；

对当前的陀螺仪零偏置进行验证；

当验证通过时，将当前的陀螺仪零偏置作为最新的陀螺仪零偏置，并依据最新的陀螺仪零偏置对待校准云台进行陀螺仪校准。

示例性的，考虑到陀螺仪通常用来积分求解姿态角，因此陀螺仪校准主要考虑其零偏置，若存在较大零偏置，则长时间积分会产生很大的累积误差，严重影响姿态角的精度。

此外，考虑到陀螺仪的零偏有以下几个特点：一是器件本身生产产生的系统零偏差，一般是一个固定值；其次是环境干扰带来的不确定零偏差，环境干扰包括电磁、温度、湿度、运动状态等，这些干扰都具有不可测量性和不可预测性，是一个随机的干扰。

因此，为了提高陀螺仪校准的准确性，可以循环检测待校准云台的运动状态，当确定待校准云台处于静止状态时，记录此时的陀螺仪数据，然后计算均值，作为当前的陀螺仪零偏置，将该零偏置带入陀螺仪数据进行自检测，成功后写入内存(如flash)，作为最新的陀螺仪零偏置数据，并依据该最新的陀螺仪零偏置对待校准云台进行陀螺仪校准。

需要说明的是，在本申请实施例中，为了提高云台校准的可靠性，对于按照上述实施例中描述的方式确定的校准参数(包括加速度计校准参数和/或陀螺仪偏置)，在用于对云台进行校准之前，可以先进行校验，并在校验通过的情况下，使用确定的校准参数对云台进行校准。

示例性的，对于加速度校准参数，可以依据获取到的静止状态下云台三轴的每个轴的加速度数据(可以称为静止加速度数据)，并将各轴的静止加速度数据减去对应轴的加速度校准值，然后确定模长与重力加速度(如9.8)的差，对各轴对应的差值的绝对值求平均值；若该平均值小于预设阈值(可以称为第四阈值)，则确定校验通过；否则，确定校验不通过。

示例性的，对于陀螺仪偏置，可以依据获取到的静止状态下云台三轴的每个轴的角速度数据(可以称为静止角速度数据)，并将各轴的静止角速度数据减去对应轴的陀螺仪偏置，对各轴对应的差值的绝对值求平均值；若该平均值小于预设阈值(可以称为第五阈值)，确定校验通过；否则，确定校验不通过。

为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案，下面结合具体实例对本申请实施例提供的技术方案进行说明。

如图2所示，为本申请实施例提供的一种防抖云台的基本硬件结构示意图，如图2所示，该防抖云台可以包括处理器(如云台单片机)、IMU芯片(可以称为云台IMU芯片)、电机组件(可以包括电机内部的霍尔传感器或者编码器，以云台电机霍尔芯片为例)以及机械构件(未在图中示出)。

需要说明的是，云台一般不会单独为一个设备，而是作为一个设备的模组，与设备的主处理器会连接通信。例如，用于视频拍摄时，云台上面会放置摄像装置(如摄像头)。

如图2所示，云台在工作中，单片机可以实时读取云台IMU芯片，根据读取的三轴加速度(即上述加速度数据)和三轴角速度(即上述角速度数据)进行姿态估计，进而根据电机电角度驱动电机进行角度补偿，来保持云台姿态稳定，同时，云台单片机会把一些关键控制数据发送给上位机做记录保存。

请参见图3，本申请实施例提供的云台自动校准的算法流程示意图可以如图3所示，其可以包括如下流程：

云台上电开始，校准算法即开始循环工作，读取设定时间内的IMU数据。

例如，假设设定时间为2秒，IMU芯片的频率为500hz，则可以读取到约1000个采样数据(即上述IMU数据)。

示例性的，考虑到读取到的IMU数据中可能会存在一些野值(这与器件本身有关，低成本器件一般都会随机出现)，若不对这些野值进行滤除，会对云台静止判定以及校准产生影响，降低准确性。

因而，对于读取到的IMU数据，可以进行过滤处理，以滤除异常数据，得到过滤后的IMU数据(可以称为纯净数据)，并依据过滤后的IMU数据进行静止状态判定，当云台处于静止状态时，依据过滤后的IMU数据计算加速度计校准参数以及陀螺仪校准参数(即陀螺仪偏置)，并将计算的参数更新至flash，进入下一个循环。

需要说明的是，在本申请实施例中，云台首次工作前可以进行初始自动校准，将云台放置任意台面(如桌面等)静置一段时间(如30s)，由云台自动完成初始校准。

下面对其中的部分细节进行详细说明。

1、IMU数据滤波算法：

云台静止状态下的IMU数据近似服从正态分布，对于异常点来说密度较小(或者说不集中)，那么异常点将会落入正态分布密度函数两侧的50％的面积里，正常值则落入中间的50％的区域里。

基于此，将数据点的分界使用绝对中位差做区分，均值用中位值代替，异常点判断准则可以如下：

其中，x为IMU输出的数据值，median(x)为该批数据的中位值，MAD为该批数据的绝对中位差，thresh为判断阈值，例如，thresh取值可以为3。

2、静止判断算法

记录1秒内的IMU数据(假设频率为500hz，约500个数据)，对其滤波后获得纯净数据(小于等于500个)，计算这些数据的加速度模长的均值和角速度模长均值，若加速度模长的均值小于预设阈值(即上述第一阈值)，且角速度模长的均值也小于预设阈值(即上述第二阈值)，则判定为云台为静止状态。

3、加速度计校准模型

加速度计主要存在安装角误差、数模转换因子误差(也可以称为尺度因子)、零偏差以及随机误差(包括温度、电磁干扰等环境影响)，其中前三种是芯片本身工艺和材料影响的，一般是固定值，最后一种主要是环境影响，时刻变动，其数值和可以与零偏差合并一起(合并后的误差可以称为动态误差)。

设T_a为安装角误差，K_a为尺度因子，b_a为零偏差(即上述包括零偏差和随机误差的动态误差)，其形式如下：

其中，φ_a、θ_a、Ψ_a分别为三轴的安装角度误差，s_x、s_y，s_z分别为三轴的数模转换因子误差，b_x、b_y、b_z分别为三轴的随机误差。

由于无论加速度计如何静止放置，其输出值的范数应等于重力加速度，由此构造优化方程为：

f(v)＝min∑(norm(h(v))-g)^2

其中，norm()为求模长计算，v为参数的测量值，h(v)为参数的理想值。

为了保证三轴的正负轴都有数据分布，因此，至少需要6组数据参与计算。

但需要说明的是，实际使用时，参与计算的数据的越多(可以根据算法来筛选合适的数据组)，拟合的非线性函数越接近真实，便于迭代寻找最小误差，逼近最佳参数，但数据量太多也会导致计算量增大，因此，一般可以选择20～30组数据进行计算。

示例性的，利用记录的六次静止状态下的数据，并经过数据滤波，使用最小二乘法算法可以求出上述9个参数，将此参数保存在flash，作为当前的加速度计校准参数，直至下次参数更新。

需要说明的是，循环校准过程中，当确定云台处于静止状态时，可以临时保存此时读取到的IMU数据(过滤掉异常数据之后的IMU数据)，并将记录的云台处于静止状态的次数加1。

当数据满足校准条件时，如记录的云台处于静止状态的次数为6，单片机会自动触发校准算法，算出校准参数并进行自动验证，之后将原来保存在flash中的校准参数覆盖掉，更新校准参数。

4、陀螺仪校准模型

陀螺仪通常用来积分求解姿态角，因此陀螺仪校准主要考虑其零偏置，若存在较大零偏置，则长时间积分会产生很大的累积误差，严重影响姿态角的精度。

陀螺仪的零偏有以下几个特点：一是器件本身生产产生的系统零偏差，一般是一个固定值；其次是环境干扰带来的不确定零偏差，环境干扰包括电磁、温度、湿度、运动状态等，这些干扰都具有不可测量性和不可预测性，是一个随机的干扰。

因此，为了提高陀螺仪校准的准确性，可以循环检测待校准云台的运动状态，当确定待校准云台处于静止状态时，记录此时的陀螺仪数据，然后计算均值，作为当前的陀螺仪零偏置，将该零偏置带入陀螺仪数据进行自检测，成功后写入flash，作为最新的陀螺仪零偏置数据，并依据该最新的陀螺仪零偏置对待校准云台进行陀螺仪校准。

需要说明的是，当云台自动更新了校准参数时，可以上报给上位机，提示用户校准参数已自动更新，同时记录日志中。

以上对本申请提供的方法进行了描述。下面对本申请提供的装置进行描述：

请参见图4，为本申请实施例提供的一种云台动态校准装置的结构示意图，如图4所示，所述云台动态校准装置可以包括：

获取单元410，用于定时获取待校准云台在设定时间内的惯性测量单元IMU数据；

确定单元420，用于依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

校准单元430，用于当所述确定单元420确定所述待校准云台处于静止状态时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

在一些实施例中，如图5所示，所述云台动态校准装置还可以包括：

数据过滤单元440，用于对获取到的所述IMU数据进行过滤，以滤除获取到的所述IMU数据中的异常数据，得到过滤后的IMU数据；

所述确定单元420依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态，包括：

依据所述过滤后的IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

所述校准单元430依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准，包括：

依据所述过滤后的IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

在一些实施例中，所述确定单元420依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态，包括：

依据获取到的所述IMU数据，分别确定加速度模长均值和角速度模长均值；

当所述加速度模长均值小于第一阈值，且所述角速度模长均值小于第二阈值时，确定所述待校准云台处于静止状态。

在一些实施例中，所述确定单元420，还用于当确定所述待校准云台处于静止状态时，保存获取到的所述IMU数据中的加速度数据，并对记录的所述待校准云台处于静止状态的次数加1；确定记录的所述待校准云台处于静止状态的次数是否达到第三阈值；其中，所述第三阈值大于或等于6；

所述校准单元430，具体用于当记录的所述待校准云台处于静止状态的次数达到所述第三阈值时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准，并重置记录的所述待校准云台处于静止状态的次数。

在一些实施例中，所述校准单元430依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准，包括：

依据保存的加速度数据，分别确定加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差；其中，所述动态误差包括零偏差和随机误差，所述动态误差随着所述随机误差的不同而改变；

依据所述加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差，对所述待校准云台进行加速度计校准。

在一些实施例中，所述校准单元依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行陀螺仪校准，包括：

将获取到的所述IMU数据中的角速度数据的均值，确定为当前的陀螺仪零偏置；

对所述当前的陀螺仪零偏置进行验证；

当验证通过时，将所述当前的陀螺仪零偏置作为最新的陀螺仪零偏置，并依据所述最新的陀螺仪零偏置对所述待校准云台进行陀螺仪校准。

对应地，本申请还提供了图4或图5所示装置的硬件结构。参见图6，该硬件结构可包括：处理器和机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令；所述处理器用于执行机器可执行指令，以实现本申请上述示例公开的方法。

基于与上述方法同样的申请构思，本申请实施例还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有若干计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，能够实现本申请上述示例公开的方法。

示例性的，上述机器可读存储介质可以是任何电子、磁性、光学或其它物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，机器可读存储介质可以是：RAM(Radom Access Memory，随机存取存储器)、易失存储器、非易失性存储器、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、dvd等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (11)

1.一种云台动态校准方法，其特征在于，包括：

定时获取待校准云台在设定时间内的惯性测量单元IMU数据；

依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

当确定所述待校准云台处于静止状态时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准；

其中，当确定所述待校准云台处于静止状态时，所述依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准之前，还包括：

保存获取到的所述IMU数据中的加速度数据，并对记录的所述待校准云台处于静止状态的次数加1；

确定记录的所述待校准云台处于静止状态的次数是否达到第三阈值；其中，所述第三阈值大于或等于6；

当记录的所述待校准云台处于静止状态的次数达到所述第三阈值时，确定执行所述依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准的操作，并重置记录的所述待校准云台处于静止状态的次数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态之前，还包括：

对获取到的所述IMU数据进行过滤，以滤除获取到的所述IMU数据中的异常数据，得到过滤后的IMU数据；

所述依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态，包括：

依据所述过滤后的IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

所述依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准，包括：

依据所述过滤后的IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态，包括：

依据获取到的所述IMU数据，分别确定加速度模长均值和角速度模长均值；

当所述加速度模长均值小于第一阈值，且所述角速度模长均值小于第二阈值时，确定所述待校准云台处于静止状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准，包括：

依据保存的加速度数据，分别确定加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差；其中，所述动态误差包括零偏差和随机误差，所述动态误差随着所述随机误差的不同而改变；

依据所述加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差，对所述待校准云台进行加速度计校准。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行陀螺仪校准，包括：

将获取到的所述IMU数据中的角速度数据的均值，确定为当前的陀螺仪零偏置；

对所述当前的陀螺仪零偏置进行验证；

当验证通过时，将所述当前的陀螺仪零偏置作为最新的陀螺仪零偏置，并依据所述最新的陀螺仪零偏置对所述待校准云台进行陀螺仪校准。

6.一种云台动态校准装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于定时获取待校准云台在设定时间内的惯性测量单元IMU数据；

确定单元，用于依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

校准单元，用于当所述确定单元确定所述待校准云台处于静止状态时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准；

其中，所述确定单元，还用于当确定所述待校准云台处于静止状态时，保存获取到的所述IMU数据中的加速度数据，并对记录的所述待校准云台处于静止状态的次数加1；确定记录的所述待校准云台处于静止状态的次数是否达到第三阈值；其中，所述第三阈值大于或等于6；

所述校准单元，具体用于当记录的所述待校准云台处于静止状态的次数达到所述第三阈值时，依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准，并重置记录的所述待校准云台处于静止状态的次数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据过滤单元，用于对获取到的所述IMU数据进行过滤，以滤除获取到的所述IMU数据中的异常数据，得到过滤后的IMU数据；

所述确定单元依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态，包括：

依据所述过滤后的IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态；

所述校准单元依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准，包括：

依据所述过滤后的IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准和陀螺仪校准。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元依据获取到的所述IMU数据确定所述待校准云台是否处于静止状态，包括：

依据获取到的所述IMU数据，分别确定加速度模长均值和角速度模长均值；

当所述加速度模长均值小于第一阈值，且所述角速度模长均值小于第二阈值时，确定所述待校准云台处于静止状态。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述校准单元依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行加速度计校准，包括：

依据保存的加速度数据，分别确定加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差；其中，所述动态误差包括零偏差和随机误差，所述动态误差随着所述随机误差的不同而改变；

依据所述加速度计的安装角误差、数模转换因子误差以及动态误差，对所述待校准云台进行加速度计校准。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述校准单元依据获取到的所述IMU数据对所述待校准云台进行陀螺仪校准，包括：

将获取到的所述IMU数据中的角速度数据的均值，确定为当前的陀螺仪零偏置；

对所述当前的陀螺仪零偏置进行验证；

当验证通过时，将所述当前的陀螺仪零偏置作为最新的陀螺仪零偏置，并依据所述最新的陀螺仪零偏置对所述待校准云台进行陀螺仪校准。

11.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：

处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令；所述处理器用于执行机器可执行指令，以实现权利要求1-5任一项的方法步骤。