高空智能图像采集仪论文
一种高精度图像采集系统的设计与特点_庞长富
第1期1997年1月 光学技术OP T ICA L T ECHNO L OG YN o.1Jan.1997一种高精度图像采集系统的设计与特点庞长富(北京理工大学光电工程系,北京100081)摘要:介绍了一种新型、高精度、实时伪彩色图像采集系统的原理、构成和特点。
该系统采用10bit A/D转换器,使得高性能图像分析与处理成为可能。
系统采样频率为14.75M Hz,对于标准PA L制电视信号,可以保证采样后像素的横纵比为1∶1。
由于采用最新EPL D编程技术,使得系统体积减小,可靠性显著提高。
可输出标准P AL制黑白全电视信号、RGB分量彩色信号、Y/C分量彩色信号及复合视频信号。
该系统通过标准ISA总线与计算机接口,帧存直接映射计算机内存地址空间,存取速度快。
本系统特别适合于高精度的图像测量应用。
关键词:图像采集 数字图像处理 测量系统The Design and Features of a New Type of High PrecisionImage Acquisition SystemPang Changfu(D epar tment o f Opto-electr onic Eng ineering,Beijing Institut e of T echnolog y,Beijing100081)Abstract:T he principle,construction and featur es o f a new type o f high pr ecisio n,r eal time,pseu-do-color image acquisitio n system is described.T his system employ s a10bit A/D conv er ter,which makes hig h perfo r mance imag e analysis and pr ocessing to be possible.T he sam ple fr equency is up t o 14.75M Hz,w hich can pro vide square pix els w hen the video sour ce is a standar d P AL.Because the new EPL D t echnolo gy is applied,the sy st em has small size a nd hig h r eliability.T he output can be config-ur ed as black and whit e v ideo,RG B v ideo,Y/C video(S-V ideo)or a co mpo site co lor v ideo signal.T he system has an inter face t o the computer via the st andar d I SA bus.T he frame m emor y in t he sy stem is directly mapped to the computer′s memor y addr ess spa ce.Hig h speed memo ry r ead and w r ite ca n be r e-alized.Such a system is mo st suitable fo r t he applicatio ns o f high precision imag e measurement.Keywords:imag e acquisit ion,dig it al image pro cessing,mea sur ement sy stem. 目前,基于CCD摄像机与图像板的信息采集处理系统,应用非常广泛,例如数字图像处理与分析、光电测量等[1、2]。
高空作业机器人的机器视觉技术研究
高空作业机器人的机器视觉技术研究高空作业机器人是一种能够在高空环境中完成各种任务的机器人系统。
机器视觉技术在高空作业机器人中起着至关重要的作用。
它能够为机器人提供靶标识别、路径规划、障碍物检测等功能，从而实现更安全、更高效的高空作业。
一、高空作业机器人的应用领域和需求高空作业机器人广泛应用于建筑、电力、航空等领域。
在这些领域中，高空作业往往需要人工登高、悬挂等特殊环境下进行。
由于高空作业的高度、风力等因素对人的安全造成了巨大的威胁，因此开发一种能够代替人工进行高空作业的机器人系统具有重要的意义。
高空作业机器人需要具备稳定性、高精度、高效率等特点，而这些特点可以通过机器视觉技术来实现。
二、高空作业机器人的机器视觉技术研究进展1. 靶标识别技术高空作业机器人在进行作业时，往往需要对特定靶标进行识别。
通过机器视觉技术，可以实现对靶标的自动识别和定位。
传统的方法常常使用特定颜色或形状的标志物作为靶标，通过图像处理算法进行识别。
近年来，深度学习技术的发展使得机器视觉在靶标识别上取得了突破性进展。
通过训练神经网络，高空作业机器人可以准确、快速地识别靶标，实现自动化的高空定位。
2. 路径规划技术高空作业机器人在进行作业时，需要根据任务要求规划合理的路径。
机器视觉技术可以实现对高空作业环境的感知和建模，从而为机器人提供路线规划的信息。
传统的方法使用激光雷达、摄像头等传感器对环境进行感知，根据建模结果进行路径规划。
近年来，随着视觉SLAM和深度学习技术的发展，高空作业机器人可以通过摄像头获取环境图像，结合传感器数据进行环境建模，从而实现更精确的路径规划。
3. 障碍物检测技术在高空作业环境中，障碍物的检测对于保障机器人和工作人员的安全至关重要。
机器视觉技术可以通过对高空环境图像的处理和分析，检测出潜在的障碍物。
传统的方法使用形态学滤波、边缘检测等算法进行障碍物检测，但存在灵敏度低、误检率高的问题。
深度学习技术的应用可以解决这些问题，通过训练神经网络，机器人可以准确地检测出各种障碍物，避免发生事故。
基于无人机的空中图像采集与处理技术研究
基于无人机的空中图像采集与处理技术研究第一章：引言随着科技的发展和应用范围的不断扩大，无人机越来越多地被应用于许多领域，例如航空、军事、科学、医疗、安全等。
其中，无人机在空中图像采集与处理方面，也取得了巨大的进展。
本文主要研究基于无人机的空中图像采集与处理技术。
第二章：无人机技术的发展随着无人机技术的不断发展，其在空中图像采集和处理方面的应用也越来越广泛。
无人机可搭载高清相机、激光雷达、红外传感器等技术，可以高精度地获取和处理各种类型的图像数据。
第三章：空中图像采集技术无人机的空中图像采集技术主要包括飞行计划、图像采集设备、图像预处理等方面。
其中，飞行计划部分需要根据采集场景以及地形环境等因素来设计合适的飞行路线，以确保无人机能够高效地完成任务。
图像采集设备，则需要根据采集的需求，选择合适的相机、挂载方式以及光学透镜等设备，保证高清质量图像的获取。
在图像采集完成后，需要对采集的图像进行预处理，例如去除图像中的噪声、强化图像对比度、调整图像饱和度等，以提高图像的质量和准确性。
第四章：空中图像处理技术无人机的空中图像处理技术主要包括图像的处理、分类和分析等方面。
在图像处理方面，可以使用计算机视觉、机器学习等技术来解决图像中的噪声、模糊等问题，提高图像的清晰度和品质。
在分类和分析方面，则可以借助深度学习、卷积神经网络等方法对图像进行分类和识别，以满足不同行业和领域的需求。
第五章：应用案例基于无人机的空中图像采集与处理技术已经在许多领域得到了广泛应用，例如在土地测绘、城市规划、自然灾害监测、环境保护等方面，都取得了丰硕的成果。
其中，土地测绘方面，无人机可以有效地测绘大面积土地，高效地获取数据，并且准确率很高。
在城市规划方面，无人机可以快速获取城市中各种环境信息，用于后续规划和决策。
在自然灾害监测方面，无人机可以帮助监测宝贵的时间来减轻灾害对人们的影响。
在环境保护方面，无人机可以高精度监控水源、土壤和空气质量的变化，提高大自然环境监测效率。
基于无人机的遥感图像处理与分析研究
基于无人机的遥感图像处理与分析研究无人机遥感技术已经成为现代遥感图像处理与分析领域的关键工具。
利用无人机拍摄的高空图像，可以获取大范围、高分辨率的遥感数据，为地理信息系统（GIS）和环境监测等领域提供了极大的帮助。
本文将重点探讨利用无人机进行遥感图像处理与分析的相关技术和应用。
一、无人机图像采集与处理技术无人机图像采集是遥感图像处理与分析的关键环节。
无人机的出现使得遥感图像的采集更加灵活、高效。
无人机可以在空中以不同角度进行航拍，获取多角度、多光谱的遥感图像。
在图像处理方面，无人机采集的图像需要进行校正和几何校正，以提高图像的精度和准确性。
此外，无人机图像还需要进行镶嵌、拼接和融合等处理，以生成无缝、高质量的遥感图像数据。
二、无人机遥感图像的特征提取与分类在无人机遥感图像的处理与分析过程中，特征提取和分类是必不可少的步骤。
特征提取可以从图像中提取出与目标识别和分类相关的信息，如纹理、形状和颜色等。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）和颜色直方图等。
特征提取完成后，可以利用机器学习算法进行图像分类和识别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林和卷积神经网络（CNN）等。
三、无人机遥感图像的地物提取与监测无人机遥感图像处理与分析在地物提取与监测方面具有广泛的应用。
通过无人机航拍的遥感图像，可以有效地提取和监测不同地物类型，如建筑物、道路、植被和水体等。
地物提取与监测可以为城市规划、环境保护和灾害监测等提供重要的数据支持。
例如，利用无人机图像可以快速提取建筑物信息，并进行三维建模，为城市规划和土地管理提供参考。
另外，无人机遥感图像还可以用于监测植被覆盖率和水体面积的变化，为生态环境保护和水资源管理提供数据支持。
四、无人机遥感图像的环境监测与应急响应无人机遥感图像处理与分析在环境监测和应急响应方面具有重要意义。
通过无人机航拍的遥感图像，可以对环境状况进行实时监测和评估。
无人机下的高空拍摄与测量技术研究
无人机下的高空拍摄与测量技术研究随着科技的不断发展，无人机技术也逐渐成熟，不仅在军事、农业、物流等领域发挥着越来越重要的作用，同时也逐渐进入高空拍摄与测量领域。
无人机能够实现低空或高空拍摄、测量、监控等任务，可以替代传统的人工、机械等方式，为研究、生产、救援等领域提供更加高效、精准、安全、便捷的解决方案。
本文将就无人机下的高空拍摄与测量技术研究进行探讨。
一、无人机高空拍摄技术的优势传统的高空拍摄技术往往需要使用吊车、直升机等机械设备，操作过程费时费力，且存在一定的安全风险，同时拍摄角度也存在一定的局限性。
而无人机高空拍摄技术可以克服这些缺陷，具有以下优势：1.低成本：相比于传统的高空拍摄方式，无人机的成本要低得多，能够降低人工成本和设备维护成本，提高经济效益。
2.高效率：无人机的运行速度较快，能够高效完成任务，同时可以在不同位置拍摄不同角度的照片和视频，并且可以即时传输数据。
3.安全性高：传统高空拍摄往往需要使用吊车、直升机等机械设备，安全性难以保障，而无人机可以避免飞行员和机组人员安全问题，减少操作风险。
4.适用性广：无人机可以应用于各种高空拍摄领域，包括城市规划、地形测量、工程测量、农业监测、环保监测、电力巡检、林业调查、物流配送等领域。
二、无人机高空测量技术的应用随着无人机技术和传感器技术的不断提高，无人机的高空测量技术在很多领域得到应用，并有广阔的发展前景。
1.地形测量：无人机可以利用搭载在机身上的三维地图建模、激光雷达、摄像头等传感器，快速获取高精度高分辨率的地形数据，可应用于地形地貌分析、城市规划、路网分析、灾害预警等领域。
2.农业监测：无人机可以利用多光谱、高光谱遥感传感器，获取农作物的生长状况，解决传统人工巡检难以覆盖全区域的问题，提供农业生产决策的参考数据。
3.城市规划：无人机可以利用摄影测量技术和高精度地理信息技术，获取城市建筑的精确地理坐标及三维模型，帮助城市规划师更好地制定发展方案，推进城市化进程。
人工智能图像识别技术论文
人工智能图像识别技术论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。
在众多的人工智能技术中，图像识别技术因其广泛的应用前景和深远的社会影响而备受关注。
本文将从图像识别技术的概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来发展趋势等方面进行深入探讨。
图像识别技术概述图像识别技术是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个学科领域。
图像识别技术的核心目标是使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容，从而实现对图像的自动分类、识别和分析。
图像识别技术的发展历程图像识别技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
最初，图像识别主要依赖于模板匹配和边缘检测等简单的图像处理技术。
随着计算机硬件的发展和算法的不断优化，图像识别技术逐渐向更高层次的模式识别和特征提取发展。
进入21世纪，深度学习技术的兴起极大地推动了图像识别技术的进步，使得计算机在图像识别任务上的性能得到了质的飞跃。
图像识别的关键技术图像识别技术的核心是特征提取和模式识别。
特征提取是将图像转换为计算机能够理解的形式，而模式识别则是根据提取的特征对图像进行分类和识别。
目前，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域的主流技术。
CNN能够有效地从图像中自动学习到层次化的特征表示，从而提高图像识别的准确性和效率。
图像识别的应用场景图像识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 医疗影像分析：在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生快速准确地识别病变区域，提高诊断效率和准确性。
2. 自动驾驶：自动驾驶汽车利用图像识别技术来识别道路标志、行人、车辆等，确保行驶安全。
3. 安全监控：在安全监控领域，图像识别技术可以用于人脸识别、异常行为检测等，提高监控系统的智能化水平。
4. 工业检测：在制造业中，图像识别技术可以用于产品质量检测，自动识别产品缺陷，提高生产效率。
5. 社交媒体：在社交媒体中，图像识别技术可以用于内容推荐、版权保护等，提升用户体验。
无人机图像处理技术在环境监测与保护中的应用探索
无人机图像处理技术在环境监测与保护中的应用探索随着科技的不断进步，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术的快速发展和普及，无人机图像处理技术在环境监测与保护中的应用也越来越受到关注。
无人机可以利用其高空航拍、灵活机动、高分辨率图像等优势，相比传统方法更高效、更经济地监测和保护环境。
本文将就无人机图像处理技术在环境监测与保护中的应用进行探索。
一、无人机图像采集技术在环境监测中的应用无人机搭载的高清相机具有较大的视角和高分辨率的图像采集能力，能够全面、快速地获取目标区域的图像信息。
在环境监测中，无人机图像采集技术可应用于以下方面：1. 遥感监测：无人机可以搭载多光谱相机、热红外相机等不同类型的传感器，实现多波段的遥感监测。
通过获取不同光谱波段的图像，可以对植被覆盖、土壤湿度、水体污染等环境参数进行监测和评估。
2. 空气质量监测：无人机可以搭载空气传感器，通过采集大气中的气体浓度、颗粒物浓度等数据，对城市的空气质量进行实时监测。
图像处理技术可以将采集到的图像与传感器数据进行融合，实现空气质量监测的可视化呈现。
3. 环境变化监测：通过采集定期航拍的图像，可以对目标区域的环境变化进行监测。
图像处理技术可以比对不同时期的图像，提取出地表覆盖变化、河流演变等信息，以便进行环境演变模拟和预测。
二、无人机图像处理技术在环境保护中的应用除了图像采集，无人机图像处理技术在环境保护中也发挥了重要作用。
通过对航拍图像进行处理和分析，可以实现下面几个方面的应用：1. 生态保护：利用无人机航拍获取的图像，结合图像处理技术，可以对野生动植物的栖息地进行监测和评估。
例如，利用图像处理技术可以对森林的覆盖率、物种分布等信息进行分析，有助于保护濒危物种和维护生态平衡。
2. 水环境保护：通过无人机图像处理技术，可以实现对水体污染物的快速监测和溯源。
通过分析航拍图像中水体的颜色、浊度等指标，可以判断水体的污染程度和污染源的位置，为环境保护部门提供科学的决策依据。
高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统优化设计
高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统优化设计黄宏本【摘要】The current high⁃altitude information collection system based on signal echo feedback lacks of intuition,in which the feedback information can’t be expressed with intuitive vision,and the process of information collection has obvious de⁃fects. To meet the requirements of a new generation high⁃altitude information collection system,the design method of high⁃alti⁃tude information collection system based on visual image recognition technology is put forward,in which the ARM visual image sensor is adopted to collect the ground image information. The collected data is transmitted by Ethernet control module RTL8019AS,successively processed by microprocessor processing module S3C44BOX,CCD image collection module and decoding module,and then sent to the monitoring center for analysis and deposited in the application server. Visual C++ programming sys⁃tem procedure is applied in software. The optimization design process of information collection for high⁃altitude visual pattern im⁃age recognition is provided,in which PLC controlled is introduced in the interior of CCD image collection module and TCP/IP communication module. The test results prove that the application performance of this system is great.%当前以信号回波反馈为基础的高空信息搜集系统缺少直观性，反馈的信息也无法得到直观的视觉表达，信息采集过程缺陷明显。
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参赛队号：梦翔队项目中文名：高空智能图像采集仪项目英文名：High-altitude Intelligent Image Acquisition Instrument摘要高空智能图像采集仪是一套用于在高空采集图像，通过无线数据传输模块将图像数据传回地面控制站并显示在PC机上的一个系统。
现在的航拍设备很多，但是能达到稳定性高，操作简单而且价格便宜的不是很多。
该系统则是利用廉价的设备加上PID控制算法，以及四轴飞行器的灵活性和稳定性等特点研究出一套可以方便操作，清晰摄像，但是价格便宜的设备。
本系统使用TMS320F2812的DSP作为飞行器的主控制芯片，使用OV7670作为图像传感器用于采集图像，使用陀螺仪和加速度传感器构成惯性导航系统来控制飞行器的飞行状态，使用NRF24L01作为无线数据传输的设备，使用舵机控制摄像头的方向，使用红外测距模块实现智能避障。
在地面控制端使用STC89C52单片机作为NRF24L01模块与PC的数据转接，实现飞行器与PC机的通信。
关键词：四轴飞行器，DSP2812，OV7670摄像头，PID算法，图像压缩。
Abstract//需要加英文注释//需要加英文注释(一)系统方案：本系统使用TMS320F2812的DSP作为飞行器的主控制芯片及图像采集芯片，使用OV7670作为图像传感器用于采集图像，使用陀螺仪来控制飞行器的飞行状态，维持飞行器的稳定，应用加速度传感器构成惯性导航系统，使用NRF24L01作为无线数据传输的设备，使用舵机控制摄像头的方向，使用红外测距模块实现智能避障。
在地面控制端使用STC89C52单片机作为NRF24L01模块与PC的数据转接，实现飞行器与PC机的通信。
在PC机上在VS环境下用C#语言编写一个用于显示图像和控制飞行器飞行的软件，构成良好的人机界面。
飞行器的控制使用PID控制算法，图像采集到之后直接保存在图像暂存区中，如果接受到拍照信号则通过NRF24L01将图像数据传回PC机。
在地面控制端，如果有控制信号输入PC机，则控制信号通过51单片机转接后用24L01传送给DSP以控制dsp执行相关的操作。
（二）功能与指标：本系统的功能就是在PC机上选定一个三维立体坐标，然后发送飞行指令，飞行器可以自动躲避遇到的障碍物到达指定的目的地。
也可以在人为的控制下到达一个地点之后，采集图像，或别的操作。
主要的任务就是可以以较高的精度到达指定的地点，飞行时要稳定，采集到的图像数据要相对清晰，传回来的数据要保证一定的准确度。
在PC机上图像数据要能正常显示，控制要能正常完成。
（三）系统的实现：<一>飞行器的控制。
飞行器的控制使用DSP2812芯片，用到的相关器件有ENC03-MB(陀螺仪)，MMA7260(三轴加速度传感器)，TLC1543（ADC模数转换芯片），无刷电调（用I2C 协议驱动）。
（1） dsp2812简介：TMS320F2812数字信号处理器是TI公司最新推出的32位定点DSP 控制器，是目前控制器领域最先进的处理器之一。
其频率高达150MHz，大大提高了控制系统的控制精度和芯片的处理能力。
TMS320F2812芯片基于C/C++高效32位TMS320F28X DSP内核，并提供浮点数学函数库，从而可以在定点处理器上方便的实现浮点运算。
在高精度伺服控制、可变频电源、UPS电源等领域广泛的应用，同时是电机等数字化控制产品升级的最佳选择。
TMS320F2812 DSP 集成了128KB的内存，可用于开发及岁现场软件升级时的简单再编程。
优化过的时间管理器包括脉冲宽度调制（PWM）产生器、可编程通用计时器，以及捕捉译码器接口等；该器件还包括12位模数转换器（ADC），吞吐量每秒可达16.7MB的采样，其双彩样装置可实现控制环路的同步采样。
片上标准通信端口可为主机、测试设备、显示器机其他组件提供简单的通信端口。
基于以上优势以及其他的原因，本系统的控制芯片采用此控制芯片。
（2）控制功能的实现过程：四轴飞行器的控制原理主要还是空气力学。
四个旋翼的旋转产生飞行器的升力，只要控制升力的大小以及四个旋翼的转速之间的关系，就可以控制飞行器上升、下降、飞行以及静止悬浮在空中。
飞行器的旋翼旋转情况如下：相对的两个螺旋桨叶旋转方向相同，相邻的两个螺旋桨叶旋转方向相反。
如图1所示：图1这样可以是每个螺旋桨旋翼旋转产生的扭力相互抵消，防止飞行器自旋。
通过陀螺仪可以检测到飞行器是否有倾斜或自旋现象发生。
陀螺仪是一种角速度传感器，通过角速度传感器可以测量到当前的飞行器整个机身在X，Y，Z（系统的坐标系如图2所示）轴三个方向的角速度。
图2对三个方向的角速度进行积分便可以得到飞行器在三个轴方向的旋转角度，将得到的数据反馈回控制器，控制器根据得到的信息调整四个桨的转速来调整机身，使其重新回到我们想要的状态。
对于机身稳定的控制方法如下：如果机身发生自旋现象，例如在图2中机身绕Z轴发生逆时针旋转，则将四个螺旋桨中逆时针旋转的螺旋桨转速降低，顺时针旋转的螺旋桨转速加高，这样当机身回到原来的状态时，调整螺旋桨转速回到以前的速度。
由于调整的时间很小，所以自旋在肉眼看不到是就已经被调整回之前的状态。
如果有倾斜现象发生，则将倾斜旋转轴两侧的螺旋桨的转速一个加大，另一个减小，使其想相反的方向旋转，回到平稳状态。
在调整时要同时增大或减小位于旋转轴上的两个螺旋桨的转速，以保证飞行器还处于平稳状态，不要发生上升或下降。
让飞行器沿水平方向飞行时，只要使飞行器稍微倾斜一定的角度，在水平方向就会有分力，就可以控制飞行器在水平方向的动作。
在垂直方向的运动，则只要同时增大或减小四个螺旋桨的转速就行了。
飞行器当前的位置确定则由加速度传感器来完成，具体方法是如下：通过三轴加速度传感器测量沿三个轴方向的加速度，然后对时间积分可以得到飞行器沿三个轴方向的速度，对速度再进行积分就可以得到当前飞行器的位置（在三维空间中的相对坐标）。
这就是惯性导航系统的核心思想。
但是在实际中由于各种因素的影响（如风等），位置的确定还是有很大的误差的，但是这个装置在本系统中还是不可或缺的，它还用于辅助控制飞行器的状态，例如，当需要飞行器静止悬浮在空中时，通过加速度传感器可以来判断此时飞行器在三个轴方向的加速度，结合陀螺仪的状态，进一步判断此时飞行器是否真的静止。
在进行相应的处理即可。
（3）控制算法（PID）：PID调节的实质就是根据输入的偏差量，按照比例、积分、微分的关进行运算，运算结果用以控制输出。
在实际中，根据被控对象的特性和控制要求，可灵活的改变PID的结构，取其中的一部分环节构成控制规律。
在计算机控制中，更可以灵活应用，以充分发挥微型机的作用。
PID算法的数字化以及在本系统中的应用：在模拟系统中，PID算法的表达式为：式中，p(t)——调节器的输出信号；e（t）——调节器的偏差信号，它等于给定值与测量值之差；Kp——调节器的比例系数；TI——调节器的积分时间；TD——调节器的微分时间。
由于计算机控制是一种采样控制，它智能根据采样时刻的偏差来计算控制量。
因此，在计算机控制系统中，必须首先对上式进行离散化处理，用数字形式的差分方程代替连续系统的微分方程，此时的积分项和微分项可用求和及增量式表示，如此得到离散的PID表达式：式中 T——采样周期，必须使T足够小，才能保证系统有一定的精度；E（k）——第k次采样时的偏差值；E（k-1）——第k-1次采样时的偏差值；K——采样序号，k=0，1，2，3……P（k）——第k此采样是调节器的输出。
由上式可以写出位置型PID算法程序的第k次采样时PID的输出表达式为：为了程序的方便，将上式进一步改进，得如下公式：其中 Pp(k)=KpE(k)是比例项的输出；PI（k）=KI E(k)+PI(k-1) 是积分项的输出；PD（k）=KD[E(k)-E(k--1)]是微分项的输出。
最后经过整理得到的PID程序控制表达式如下：在控制器中具体的实现方法就是通过定时器中断实时采样，计算出当前次的位置误差，用公式计算出本次的三项输出，并将三项相加，得到输出结果，将本次的积分项的输出和偏差数值记录下来，供给下次计算时使用。
该PID算法在本系统中用于控制机身的平稳和机体的运动。
详细的控制方法见本文附录程序部分。
（4）图像采集的实现。
本系统采用OV7670图像传感器采集图像信息。
OV7670 CAMERACHIP图像传感器，体积小、工作电压低，提供单片VGA摄像头和摄影处理器的所有功能。
通过SCCB总线控制，可以输出整帧、子采样、去窗口等方式的各种8位影响数据。
该产品VGA图像最高达到30帧/秒。
用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。
所有图像处理功能过程包括伽马曲线、白平衡、饱和度、色度等都可以通过SCCB接口编程。
OmmiVision图像传感器应用独有的传感器技术，通过减少或消除光学或电子缺陷如固图案噪声、拖尾、浮散等，提高图像质量，得到清晰的稳定的彩色图像。
本系统则通过SCCB协议向该设备写控制信号，决定其工作方式，使其输出RGB444格式的图像数据，便于我们传输和处理。
采集图像时只选取其中的一部分图像信号，因为本系统中的无线传输模块的数据传输速度有限，如果数据量太大的话，存储也是问题，只能通过外扩存储器来存储采集到的图像数据，本系统中图像采集只通过普通IO口进行，这样硬件电路简单，编程方便，具体实现方法是，将三个同步信号接到三个捕获端口上，只要捕获到同步信号，就进行中断，并进行相关的处理，中断优先级是像素同步信号的优先级最高，行同步信号次之，场同步信号优先级最低（三者相比较而言）。
这样当接受到采集图像数据的信号后先开始检测场同步信号，当捕获到场同步信号后产生中断，并打开捕获行信号的中断开始检测行同步信号，检测到行同步信号开始信号后打开像素同步信号的捕获中断，开始捕获像素同步信号，以后再捕获到行同步信号开始信号时则换行，，遇到行同步信号结束信号是关闭像素同步信号的捕获中断。
捕获到像素同步信号是采集一次图像数据，并将数据保存在图像数据暂存区中。
遇到场同步信号结束信号是则关闭行同步信号和像素同步信号的捕获端口。
这样采集到一场的图像数据，经过整理就可以得到一副图片了，然后将图像数据用nrf24l01无线数据传输模块传送回地面控制端，及PC机上并将图像数据显示出来。
（5）摄像头方向的控制摄像头的方向控制也是相当重要的，它决定你所能拍摄到的角度，在本系统中我们使用两个舵机来实现摄像头方向的控制。
舵机的特点是转矩打，旋转精度高。
但是舵机只能来回旋转180度，但是使用两个舵机交叉连接，如图3：图3在XOZ平面上有一个舵机可以旋转180度，在YOZ平面上有另一个舵机可以旋转180度，这样就可以让摄像头朝着下面半个球状面的任何一个方向，更加适合拍摄多个角度的图像数据。