云台电机的控制方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及电机控制，尤其涉及一种云台电机的控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、云台系统作为精确定位和稳定控制的关键设备，广泛应用于各种复杂场景中。云台电机控制技术直接影响到图像采集的质量、数据的准确性以及系统的响应速度。

2、传统的云台电机控制方法多采用简单的pid控制，虽然可以满足部分应用需求，但在面对高速动态变化、复杂轨迹规划及多电机协同工作时，存在明显的控制滞后、精度不足以及响应不够灵敏等问题，无法适应现代高精度和高速度的需求。在多电机协同控制方面，现有技术通常采用分散控制的方法，各电机独立工作，这种方式容易导致电机之间的协调性差，整体系统的稳定性不足。此外，缺乏有效的误差分析和动态调整机制，使得系统在长时间运行或在复杂环境下的稳定性和精度进一步下降。

技术实现思路

1、本申请提供了一种云台电机的控制方法、装置、设备及存储介质，本申请提高了云台电机的控制精度。

2、第一方面，本申请提供了一种云台电机的控制方法，所述云台电机的控制方法包括：

3、对目标云台中的多个电机进行交叉耦合分析，得到多电机环网结构并基于预设运动路径进行模糊控制，生成每个电机的初始控制参数；

4、对所述目标云台进行初始化和姿态检测，得到姿态反馈数据并进行参数解析，得到多个姿态状态参数；

5、根据所述多个姿态状态参数并采用历史插值知识的五次多项式预测算法进行二阶泰勒展开目标长度估计，生成光滑运动路径；

6、对所述光滑运动路径进行连续时间节点分解，得到多个时间节点以及每个时间节点的运动路径数据，并对每个电机的初始控制参数进行参数优化，得到每个电机的目标控制参数；

7、根据每个电机的目标控制参数对所述目标云台进行实时监控，得到实时轨迹运动数据并进行运动误差分析，得到运动误差数据；

8、通过双重q网络根据所述运动误差数据进行控制参数动态优化，生成每个电机的动态控制参数。

9、第二方面，本申请提供了一种云台电机的控制装置，所述云台电机的控制装置包括：

10、控制模块，用于对目标云台中的多个电机进行交叉耦合分析，得到多电机环网结构并基于预设运动路径进行模糊控制，生成每个电机的初始控制参数；

11、解析模块，用于对所述目标云台进行初始化和姿态检测，得到姿态反馈数据并进行参数解析，得到多个姿态状态参数；

12、估计模块，用于根据所述多个姿态状态参数并采用历史插值知识的五次多项式预测算法进行二阶泰勒展开目标长度估计，生成光滑运动路径；

13、分解模块，用于对所述光滑运动路径进行连续时间节点分解，得到多个时间节点以及每个时间节点的运动路径数据，并对每个电机的初始控制参数进行参数优化，得到每个电机的目标控制参数；

14、监控模块，用于根据每个电机的目标控制参数对所述目标云台进行实时监控，得到实时轨迹运动数据并进行运动误差分析，得到运动误差数据；

15、优化模块，用于通过双重q网络根据所述运动误差数据进行控制参数动态优化，生成每个电机的动态控制参数。

16、本申请第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的云台电机的控制方法。

17、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的云台电机的控制方法。

18、本申请提供的技术方案中，通过对目标云台中的多个电机进行交叉耦合分析，构建多电机环网结构。能够有效地解决电机之间的协调性问题，提升系统的整体稳定性和响应速度。相比传统的分散控制方法，环网结构能够实现电机之间的实时信息共享和协同工作，显著提高多电机系统的控制精度和工作效率。通过对预设运动路径进行模糊控制，生成每个电机的初始控制参数。模糊控制技术特征使得系统在处理复杂轨迹和非线性控制问题时具备更强的鲁棒性和适应性。通过模糊控制初始参数的优化，系统能够在不同工作状态下实现平滑、精确的运动控制，从而提高云台的定位精度和图像稳定性。通过对目标云台进行姿态检测和参数解析，获取多个姿态状态参数。使得系统能够实时获取云台的姿态信息，并进行准确的姿态反馈和校正，确保云台在运行过程中的稳定性和精确性。采用历史插值知识的五次多项式预测算法，对预设运动路径进行二阶泰勒展开目标长度估计，生成光滑运动路径。通过结合历史数据和高级预测算法，使得运动路径规划更加精确和智能，能够显著减少路径规划中的误差，提高云台运动的平滑度和精度。通过对光滑运动路径进行连续时间节点分解，结合多头注意力机制模型，对每个电机的初始控制参数进行优化，生成每个电机的目标控制参数。多头注意力机制模型的引入，使得系统能够有效处理复杂的路径数据和控制参数，提升路径优化的效率和精度，实现电机的高效控制。通过对每个电机的目标控制参数进行实时监控，获取实时轨迹运动数据，并进行运动误差分析。确保了系统能够及时发现和校正运动中的误差，保证云台在动态运行中的精度和稳定性。通过双重q网络对运动误差数据进行动态优化，生成每个电机的动态控制参数。利用深度强化学习技术，实现了电机控制参数的自适应调整和优化，提高了系统在复杂环境中的适应能力和控制精度，确保云台能够在多变的工作条件下保持高效、稳定的运行状态。

技术特征：

1.一种云台电机的控制方法，其特征在于，所述云台电机的控制方法包括：

2.根据权利要求1所述的云台电机的控制方法，其特征在于，所述对目标云台中的多个电机进行交叉耦合分析，得到多电机环网结构并基于预设运动路径进行模糊控制，生成每个电机的初始控制参数，包括：

3.根据权利要求1所述的云台电机的控制方法，其特征在于，所述对所述目标云台进行初始化和姿态检测，得到姿态反馈数据并进行参数解析，得到多个姿态状态参数，包括：

4.根据权利要求1所述的云台电机的控制方法，其特征在于，所述根据所述多个姿态状态参数并采用历史插值知识的五次多项式预测算法进行二阶泰勒展开目标长度估计，生成光滑运动路径，包括：

5.根据权利要求1所述的云台电机的控制方法，其特征在于，所述对所述光滑运动路径进行连续时间节点分解，得到多个时间节点以及每个时间节点的运动路径数据，并对每个电机的初始控制参数进行参数优化，得到每个电机的目标控制参数，包括：

6.根据权利要求1所述的云台电机的控制方法，其特征在于，所述根据每个电机的目标控制参数对所述目标云台进行实时监控，得到实时轨迹运动数据并进行运动误差分析，得到运动误差数据，包括：

7.根据权利要求1所述的云台电机的控制方法，其特征在于，所述通过双重q网络根据所述运动误差数据进行控制参数动态优化，生成每个电机的动态控制参数，包括：

8.一种云台电机的控制装置，其特征在于，所述云台电机的控制装置包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的云台电机的控制方法。

技术总结本申请涉及电机控制技术领域，公开了一种云台电机的控制方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：对目标云台中的多个电机进行交叉耦合分析，得到多电机环网结构并基于预设运动路径进行模糊控制，生成初始控制参数；进行姿态检测，得到姿态反馈数据并进行参数解析，得到多个姿态状态参数；进行二阶泰勒展开目标长度估计，生成光滑运动路径；进行连续时间节点分解，得到多个时间节点以及运动路径数据，并进行参数优化，得到目标控制参数；进行实时监控，得到实时轨迹运动数据并进行运动误差分析，得到运动误差数据；根据运动误差数据进行控制参数动态优化，生成每个电机的动态控制参数，本申请提高了云台电机的控制精度。技术研发人员：补跃,廖林,朱智铃受保护的技术使用者：深圳市浩瀚卓越科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29