随着计算机技术、机器视觉和人工智能的快速发展,云台技术研究已成为智能控制和运动目标检测及跟踪领域的热门课题。本文主要针对传统二自由度云台进行改进,在两轴云台基础上增加云台相机自身旋转完成三轴云台设计,并旨在通过三轴云台对运动目标检测和跟踪算法研究和改进,提高云台的运动目标跟踪算法实时性和鲁棒性。本文结合传统二自由度云台特点,分析和设计三轴云台机械结构和系统硬件电路。三轴云台采用不锈钢悬臂梁的主体框架结构,直流无刷电机作为云台执行电机。三轴云台系统主控(MCU)采用的是STM32F429VG,MPU6050陀螺仪实时反馈云台电机速率,电机码盘实时反馈云台电机绝对位置,24V锂电池为系统电源。三轴云台电机采用控制局域网(CAN)总线级联控制,主控算法采用的是双闭环PID,内环(速率环)采用的增量式PID,外环(位置环)采用的位置式PID。为增强系统鲁棒性,平滑陀螺仪数据,对双闭环PID进行了改进,即将位置环的输出和陀螺仪量测数据进行卡尔曼滤波融合再输出到速率环。基于三轴云台,在Visual Studio 2017下利用开源计算机视觉库(OpenCV3.3)对帧间差分法、光流法和背景减除法的主流运动目标检测算法进行对比研究。重点提出对均值漂移(MeanShift)运动目标跟踪算法改进,即将自适应窗MeanShift(CamShift)算法加入Harris角点检测并和卡尔曼滤波器融合。通过实验对比分析验证改进算法的可靠性和稳定性,且通过Labview2015设计了上位机,能直观显示联调结果。本文主要从理论推导到实验对比分析,基于三轴云台和开源视觉平台对目标检测和跟踪算法进行了相关研究。论文所取得的进展和成果对云台控制技术和机器视觉领域的运动目标检测跟踪研究有一定理论支撑和实际参考价值。