CN113359867B - 一种无人机自稳云台及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种无人机自稳云台及控制方法，方法包括：采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据惯性测量数据确定实测姿态角信息；将期望姿态角信息与实测姿态角信息作差处理，获得当前偏转角度；采用PID控制算法对当前偏转角度进行补偿，确定实际控制量；根据实际控制量控制三轴电机转动。本发明采用自适应互补滤波算法和四元数法根据惯性测量数据确定实测姿态角信息，消除输出角度中的积累误差提高了对整个人机自稳云台控制的准确度；另外本发明采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿确定实际控制量，进而进一步减少系统误差，因此进一步提高了对整个人机自稳云台控制的准确度。

Description

一种无人机自稳云台及控制方法

技术领域

本发明涉及云台控制技术领域，特别是涉及一种无人机自稳云台及控制方法。

背景技术

云台是无人机上最常见的执行机构，通过云台安装航拍相机，末端执行器，任务执行机构来扩展无人机功能，使无人机可以在空中灵活作业。目前无人机已融入人们日常生活、工业生产、设备农业生产以及电力巡检中。

随着无人机应用范围越来越广，各项任务指标都对无人机云台的控制性能提出了更多的要求，例如，稳定性、准确度、快速性，其不仅要求无人机拥有良好的自稳性能、负载性能以及控制性能，还要求其负载云台可以支持搭载设备进行任务作业，并尽量减少任务执行过程中对无人机机体的影响。

目前民用无人机公司主要开发方向为小型玩具无人机、小型航拍无人机、中型植保无人机以及中型电力巡检无人机，除了小型玩具无人机外，其他类型无人机都需要依赖强大的自稳云台来实现任务目标。自稳定云台搭载特定负载可以进行喷洒农药，拍摄高清图像，热点追踪等任务，任务完成的优劣程度不仅取决于无人机本身的控制性能，还取决与其负载云台的控制性能。目前云台控制方式大多采用电机直接控制，无反馈系统和自身角度测量单元，云台角度会随着任务执行时间增长而积累误差会越来越大，进而实现控制准确度低的缺陷。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人机自稳云台及控制方法，以实现提高控制无人机自稳云台的准确度。

为实现上述目的，本发明提供了一种无人机自稳云台控制方法，所述方法包括：

获取期望姿态角信息和IMU惯性测量单元发送的惯性测量数据；所述惯性测量数据包括绕X、Y和Z轴旋转的实测角速度和绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度；

采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据所述惯性测量数据确定实测姿态角信息；所述实测姿态角信息包括仰俯角、偏转角和翻转角；

将所述期望姿态角信息与所述实测姿态角信息作差处理，获得当前偏转角度；

采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿，确定实际控制量；

根据实际控制量控制三轴电机转动。

可选地，所述采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据所述惯性测量数据确定实测姿态角信息，具体包括：

采用四元数法，根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角速度确定四元数组；

根据所述四元数组确定初始姿态角信息和旋转矩阵；

采用自适应互补滤波算法根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度、所述初始姿态角信息和所述旋转矩阵确定实测姿态角信息。

可选地，所述采用自适应互补滤波算法根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度、所述初始姿态角和所述旋转矩阵确定实测姿态角信息，具体包括：

提取所述旋转矩阵的Z轴旋转分量，并在地理坐标系下的投影，获得第一旋转矩阵；

对所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度进行归一化处理，获得加速度矩阵；

将所述加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的投影，获得第二旋转矩阵；

根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵确定姿态误差矩阵；

将所述初始姿态角信息减去姿态误差矩阵获得实测姿态角信息。

可选地，所述根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵确定姿态误差矩阵，具体公式为：

其中，

为姿态误差矩阵，e_x、e_y和e_z分别为三个轴向上的姿态误差，

为第二旋转矩阵，β_x、β_y和β_y分别为加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值，

为第一旋转矩阵，α_x、α_y和α_z分别为旋转矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值。

可选地，仰俯角的范围为-90°—90°，旋转速度选为10°/s-45°/s；偏转角的范围为-90°—30°，旋转速度选为10°/s-30°/s，翻转角的范围为-45°—45°，旋转速度选为15°/s-30°/s。

本发明还提供一种无人机自稳云台，所述无人机自稳云台包括：

IMU惯性测量单元，用于获取无人机自稳云台的惯性测量数据；所述惯性测量数据包括实测角速度和实测角加速度；

云台控制中心，与所述IMU惯性测量单元和无人机的飞控中心连接，用于接收飞控中心传送的期望姿态角信息和所述IMU惯性测量单元发送的惯性测量数据，采用上述方法确定实际控制量；

三轴电机电调，与所述云台控制中心连接，用于功率放大实际控制量，并根据放大后的实际控制量控制三轴电机转动。

可选地，所述无人机自稳云台还包括：

遥控射频芯片，与所述云台控制中心连接，用于接收遥控器发送的期望姿态角信息，并向所述云台控制中心发送所述期望姿态角信息。

可选地，所述云台控制中心的型号为STM32F373；IMU惯性测量单元选为MPU6500。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明公开一种无人机自稳云台及控制方法，采用自适应互补滤波算法和四元数法根据惯性测量数据确定实测姿态角信息，消除输出角度中的积累误差提高了对整个人机自稳云台控制的准确度；另外本发明采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿确定实际控制量，进而进一步减少系统误差，因此进一步提高了对整个人机自稳云台控制的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明无人机自稳云台控制方法流程图；

图2为本发明无人机自稳云台结构图；

图3为本发明PID控制算法结构图；

符号说明：

1、IMU惯性测量单元，2、云台控制中心，3、三轴电机电调，4、遥控射频芯片。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种无人机自稳云台及控制方法，以实现提高控制无人机自稳云台的准确度。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明公开一种无人机自稳云台控制方法，所述方法包括：

步骤S1：获取期望姿态角信息和IMU惯性测量单元发送的惯性测量数据；所述惯性测量数据包括绕X、Y和Z轴旋转的实测角速度和绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度。所述IMU惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪。

步骤S2：采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据所述惯性测量数据确定实测姿态角信息；所述实测姿态角信息包括仰俯角、偏转角和翻转角。所述翻转角为云台绕物体坐标系Y轴旋转角度，所述偏转角为云台绕物体坐标系Z轴旋转角度，所述俯仰角为云台绕物体坐标系X轴旋转角度。

步骤S3：将所述期望姿态角信息与所述实测姿态角信息作差处理，获得当前偏转角度。

步骤S4：采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿，确定实际控制量。

步骤S5：根据实际控制量控制三轴电机转动。

下面对各个步骤进行详细论述：

步骤S2：采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据所述惯性测量数据确定实测姿态角信息，具体包括：

步骤S21：采用四元数法，根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角速度确定四元数组，具体公式为：

其中，

为第t+Δt时刻对应的四元数组，Δt为时间差，

为第t时刻对应的四元数组，ω_x为绕X轴旋转的实测角速度，ω_y为绕Y轴旋转的实测角速度，ω_z为绕Z轴旋转的实测角速度。

步骤S22：根据所述四元数组确定初始姿态角信息和旋转矩阵，具体包括：

步骤S221：计算初始姿态角信息的具体公式为：

ω＝-sin^-12(q₁q₃-q₀q₂)

其中，ω、

和α分别为初始姿态角信息中绕X,Y,Z轴的偏转角，q₀、q₁、q₂和q₃分别为四元数组。

步骤S222：根据所述四元数组和初始姿态角信息构建旋转矩阵的具体过程为：

(1)、构建初始旋转矩阵，具体公式为：

其中，l，m，n分别为X,Y,Z轴，θ为云台旋转角度，D旋转矩阵可用云台绕地球坐标系三坐标轴旋转对应相等。

(2)、设绕X,Y,Z轴的偏转角为ω，

α，利用

构造四元数

则初始旋转矩阵D可用以下矩阵表示为:

(3)、根据刚体在三维空间绕X,Y,Z轴的偏转角为ω，

α对应的旋转矩阵B：

在步骤S21之前，还包括：将地理坐标系下的惯性测量数据转换到物体坐标系下；其中，物体坐标系以云台安装座几何中心为原点，云台安装后正工位前方为X轴正方向，垂直于云台安装平面方向为Z轴的空间直角坐标系，地理坐标系为以云台安装座几何中心为原点，地磁北极为X轴正方向，垂直于海平面方向为Z轴的空间直角坐标系。

自稳云台姿态获取误差消除算法设计：云台搭载的陀螺仪只能获取云台的角速度，加速度计只能获取云台的角加速度，为了获取更为精确的云台旋转角度，应用经典互补滤波方法，具体步骤如下：

步骤S23：采用自适应互补滤波算法根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度、所述初始姿态角和所述旋转矩阵确定实测姿态角信息，具体包括：

步骤S231：提取所述旋转矩阵的Z轴旋转分量，并在地理坐标系下的投影，获得第一旋转矩阵，具体公式为：

其中，

为第一旋转矩阵，α_x、α_y和α_z分别为旋转矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值，q₀、q₁、q₂和q₃分别为四元数组。

步骤S232：对所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度进行归一化处理，获得加速度矩阵；

步骤S233：将所述加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的投影，获得第二旋转矩阵，具体公式为：

其中，

为第二旋转矩阵，β_x、β_y和β_y分别为加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值。

步骤S234：根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵确定姿态误差矩阵，具体公式为：

其中，

为姿态误差矩阵，e_x、e_y和e_z分别为三个轴向上的姿态误差，

为第二旋转矩阵，β_x、β_y和β_y分别为加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值，

为第一旋转矩阵，α_x、α_y和α_z分别为旋转矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值。

步骤S235：将所述初始姿态角信息减去姿态误差矩阵获得实测姿态角信息。

步骤S4：采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿，确定实际控制量，具体包括：

三轴电机角度调控策略，控制中心根据当前期望姿态角与传感器实际反馈姿态角信息进行比较，其差值经过PID控制器调整后输出电压控制信号，驱动直流电动机。

三轴电机控制函数算法设计：采用PID控制算法如图3所示，其通过位置伺服控制环控制电机旋转，PID控制器由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成。其输入e(t)与输出u(t)的关系为

P比例控制环节是根据云台控制中心输出结果瞬间做出反应，通过调节比例控制系数来加快或减缓比例控制作用，比例系数越大，控制作用越强，比例系数越小，控制作用越弱，根据自稳云台的实际试验结果选取合适的比例系统，达到输出稳定性，时效性的目的。

I积分控制环节是根据以往的控制输入量作用到总输出中，其作用是消除输出的偏差，通过积分环节系数可增大或降低静态误差，由此带来的是系统响应速度的相对减缓和增加，所以需根据输出响应速度要求和准确度选取合适的积分系数。

D微分控制环节是根据将要输入的控制输入量趋势作用到总输出的，其相当于输入量的变化速率，含义为根据输入量提前做出响应，其可以阻止偏差的变化，加快系统跟踪速度。但微分环节控制系数过大则会导致准确度的下降，所以需要根据系统的稳定性和准确度要求选取合适的微分控制系数。

因云台角度控制是以角度增量形式进行调节，故云台角度控制采用增量式PID控制，即控制中心软件每次运算输出结果为基于当前云台姿态的角度改变量Δu，因此本发明采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿，确定实际控制量，具体采用数字增量式PID控制算法实现，具体公式为：

其中，T为采样周期，u_k为第K次输出控制量，e_k为第K次输入控制量，该方法计算量小，故而可以满足云台实时调控要求。

PID控制算法的系数确定：根据云台所处模式不同，PID控制系数k_p，Ti，T_d系数取不同值，若云台处于热点跟踪模式下，则为了提高响应速度，尽快消除偏差，k_p取大值，Ti取小值；当云台处于遥控模式下时，为减少偏差，防止超调过大，产生振荡，k_p取较小值，Ti取较大值；当云台处于固定角度模式下时，则为让系统更加稳定，k_p取最小值，Ti取最大值。

采用试凑法获取比例项系数k_p，积分项系数Ti，微分项系数T_d：令Ti＝∞，T_d＝0，k_p取经验值初值，运行自稳云台控制系统，从小到大调整k_p，求取使输出波形达到

衰减度过渡过程曲线的k_p的值。(

衰减度即为输出电压波形在第一次到达最高点后又下降再回升，再下降回升，在这种振荡的变化中，其幅度逐渐变小，最后达到稳态的一根直线。要求第二个正弦波的正半周峰值是第一个正弦波的峰值的四分之一)，之后引入积分作用令Ti取一较大经验初值，并从大到小进行整定。最后引入微分作用，将T_d取为较小的经验初值，并从小到大进行整定。

本发明公开的仰俯角的范围为-90°—90°，旋转速度选为10°/s-45°/s，优选为：旋转速度可选为10°/s，20°/s，30°/s，45°/s；偏转角的范围为-90°—30°，旋转速度选为10°/s-30°/s，优选为：10°/s，20°/s，30°/s；翻转角的范围为-45°—45°，旋转速度选为15°/s-30°/s，优选为：15°/s，30°/s。

如图2所示，本发明还公开一种无人机自稳云台，所述无人机自稳云台包括：IMU惯性测量单元1、云台控制中心2以及三轴电机电调3；所述云台控制中心2分别与所述IMU惯性测量单元1和无人机的飞控中心连接，所述三轴电机电调3与所述云台控制中心2连接；所述IMU惯性测量单元1用于获取无人机自稳云台的惯性测量数据；所述惯性测量数据包括实测角速度和实测角加速度。所述云台控制中心2用于接收飞控中心传送的期望姿态角信息和所述IMU惯性测量单元发送的惯性测量数据，采用实施例1的方法确定实际控制量。本实施例云台控制中心与飞控中心可采用I2C协议进行数据传输，通过USART通信串口进行连接。所述三轴电机电调3用于功率放大实际控制量，并根据放大后的实际控制量控制三轴电机转动。具体的，三轴电机电调3的引脚与控制中心引脚连接，接收来自所述云台控制中心2的实际控制量，并将其进行功率放大后转化为三路模拟电流驱动信号，通过三路模拟电流驱动信号驱动三轴电机。

由于单片机“即云台控制中心”输出的PWM信号(即实际控制量)功率强度非常微弱，其无法直接驱动直流电机，故使用直流电机电调来对单片机输出的信号进行处理和放大，并驱动三轴电机。自稳云台电调功能引脚与控制中心引脚连接，接收来自云台控制中心的PWM波数值信号，并将其转化为模拟信号，通过三路模拟电流驱动信号驱动姿态角电机。

本实施例中的三轴电机为无刷直流电机，电机采用三轴电机电调驱动，电调采用PWM波(即实际控制量)驱动，内置镍氢电池或外接电源线。

作为一种可选的实施方式，本发明所述无人机自稳云台还包括：遥控射频芯片4，与所述云台控制中心2连接，用于接收遥控器发送的期望姿态角信息，并向所述云台控制中心发送所述期望姿态角信息。

作为一种可选的实施方式，本发明所述云台控制中心的型号为STM32F373；本发明使用MPU6500作为IMU惯性测量单元传感器，其包含有陀螺仪与加速度计，根据IMU惯性测量单元测得角度值与角速度值，陀螺仪动态响应特性良好，但动态响应较差，计算姿态时，会产生累积误差。加速度计测量姿态没有累积误差。并且惯性测量单元的陀螺仪会发生温度漂移，同时积分运算有累积误差，如果不加以补偿，在短时间内就会积累很大的姿态误差，导致四旋翼飞行器控制失效。所以采用互补滤波消除测量误差，融合各种传感器的数据，进行误差补偿以实现精确的姿态解算。融合两者读取的信息可以更有效的减少误差，提高测量精度和系统的动态性能。

本发明公开的自稳云台提供特定角度设置功能，热点跟踪功能，地面站实时操控功能；根据需要的功能提前设定控制模式，并提供相应的软件控制对象接口实现。自稳云台可设置为特定角度模式，即自稳云台控制相机处于固定角度保持不变，固定的角度大小可以提前设置。自稳云台可设为遥控器控制模式，即自稳云台硬件电路集成遥控射频芯片，射频芯片接收遥控器控制命令后通过USART通信方式将指令传递给控制中心单片机，控制中心根据发送的指令解析出实际控制量，生成对应的PWM波发送到三轴电调。根据需要的功能提前设定控制模式，并提供相应的软件控制对象接口实现，内置功能函数采用C++语言编写。这些功能实现需要软件系统实现相应的控制接口，故使用此自稳云台的飞行系统需要软件实现该调用功能，

无人机自稳云台在结构内部设有7号镍氢电池加装位，提供Type-c对外供电口，既可以选用自带电源进行供电，也可使用电源线进行供电，若既加装了供电电池，又外接了供电电源，则优先消耗外接的供电电源电量。

无人机自稳云台需要保证无人机的转动惯量不能过大，重心位置尽量与无人机机体中心或重心连线平行于重力加速度方向平行，云台搭载相机需要紧固在云台活动块上，并通过控制中心减少振动对云台平稳性的影响。

自稳云台结构上装有机体安装座，通过螺钉螺栓紧固于无人机机体上，并通过配重计算方式将云台重心在Z平面上与机体安装座几何中心重合。另外，自稳云台结构下置相机卡死结构，通过螺旋卡死结构与螺钉旋入摩擦锁死方式固定相机，保证无人机在飞行任务执行中的摄影质量，并采用螺栓紧固方式夹紧搭载相机，在尺寸允许范围内自稳云台可适配多种型号航拍相机，也可通过自制夹具将航拍相机紧固其上。采用螺栓紧固配合固定夹具安装，云台搭载相机需限定一定体积，搭载其他执行机构需其上装有可与固定座配合的安装结构。

本发明采用自适应互补滤波算法，滤出相应的干扰信号，减少传感器误差。另外，本发明还采用PID控制增加控制输出的稳定性，反馈闭环增加系统稳定性和准确度。

自稳云台安装，自稳云台需要保证无人机的转动惯量不能过大，重心位置尽量与无人机机体中心或重心连线平行于重力加速度方向平行，故在水平放置云台的情况下，云台安装座形状的几何中心需要与云台重心连线与重力加速度方向平行。

本实施例，如果自稳云台若未与飞控中心进行数据连接。则其姿态角度可以通过提前预设来保证其在飞行过程中姿态不变。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种无人机自稳云台控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取期望姿态角信息和IMU惯性测量单元发送的惯性测量数据；所述惯性测量数据包括绕X、Y和Z轴旋转的实测角速度和绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度；

采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据所述惯性测量数据确定实测姿态角信息；所述实测姿态角信息包括仰俯角、偏转角和翻转角；

将所述期望姿态角信息与所述实测姿态角信息作差处理，获得当前偏转角度；

采用PID控制算法对所述当前偏转角度进行补偿，确定实际控制量；

根据所述实际控制量控制三轴电机转动；

所述采用自适应互补滤波算法和四元数法，根据所述惯性测量数据确定实测姿态角信息，具体包括：

采用四元数法，根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角速度确定四元数组；

根据所述四元数组确定初始姿态角信息和旋转矩阵，具体包括：

步骤S221：计算初始姿态角信息的具体公式为：

ω＝-sin^-12(q₁q₃-q₀q₂)

其中，ω、

和α分别为初始姿态角信息中绕X,Y,Z轴的偏转角，q₀、q₁、q₂和q₃分别为四元数组；

步骤S222：根据所述四元数组和初始姿态角信息构建旋转矩阵，具体地：根据刚体在三维空间绕X,Y,Z轴的偏转角为ω，

α对应的旋转矩阵B：

采用自适应互补滤波算法根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度、所述初始姿态角信息和所述旋转矩阵确定实测姿态角信息。

2.根据权利要求1所述的无人机自稳云台控制方法，其特征在于，所述采用自适应互补滤波算法根据所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度、所述初始姿态角和所述旋转矩阵确定实测姿态角信息，具体包括：

提取所述旋转矩阵的Z轴旋转分量，并在地理坐标系下的投影，获得第一旋转矩阵；

对所述绕X、Y和Z轴旋转的实测角加速度进行归一化处理，获得加速度矩阵；

将所述加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的投影，获得第二旋转矩阵；

根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵确定姿态误差矩阵；

将所述初始姿态角信息减去姿态误差矩阵获得实测姿态角信息。

3.根据权利要求2所述的无人机自稳云台控制方法，其特征在于，所述根据所述第一旋转矩阵和所述第二旋转矩阵确定姿态误差矩阵，具体公式为：

其中，

为姿态误差矩阵，e_x、e_y和e_z分别为三个轴向上的姿态误差，

为第二旋转矩阵，β_x、β_y和β_y分别为加速度矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值，

为第一旋转矩阵，α_x、α_y和α_z分别为旋转矩阵的Z轴旋转分量在地理坐标系下的三轴投影值。

4.根据权利要求1所述的无人机自稳云台控制方法，其特征在于，仰俯角的范围为-90°—90°，旋转速度选为10°/s-45°/s；偏转角的范围为-90°—30°，旋转速度选为10°/s-30°/s，翻转角的范围为-45°—45°，旋转速度选为15°/s-30°/s。

5.一种无人机自稳云台，其特征在于，所述无人机自稳云台包括：

IMU惯性测量单元，用于获取无人机自稳云台的惯性测量数据；所述惯性测量数据包括实测角速度和实测角加速度；

云台控制中心，与所述IMU惯性测量单元和无人机的飞控中心连接，用于接收飞控中心传送的期望姿态角信息和所述IMU惯性测量单元发送的惯性测量数据，采用权利要求1-4任一项所述的方法确定实际控制量；

三轴电机电调，与所述云台控制中心连接，用于功率放大实际控制量，并根据放大后的实际控制量控制三轴电机转动。

6.根据权利要求5所述的无人机自稳云台，其特征在于，所述无人机自稳云台还包括：

遥控射频芯片，与所述云台控制中心连接，用于接收遥控器发送的期望姿态角信息，并向所述云台控制中心发送所述期望姿态角信息。

7.根据权利要求5所述的无人机自稳云台，其特征在于，所述云台控制中心的型号为STM32F373；IMU惯性测量单元选为MPU6500。

Images