Uma câmera pan-tilt é capaz de se movimentar em torno de dois eixos de rotação (pan e tilt), permitindo que sua lente possa ser apontada para um ponto qualquer no espaço. Uma aplicação possível dessa câmera é mantê-la apontada para um determinado alvo em movimento, através de posicionamentos angulares pan e tilt adequados. Este trabalho apresenta uma técnica de controle servo visual, em que, inicialmente, as imagens capturadas pela câmera são utilizadas para determinar a posição do alvo. Em seguida, calculam-se as rotações necessárias para manter a projeção do alvo no centro da imagem, em um sistema em tempo real e malha fechada. A técnica de rastreamento visual desenvolvida se baseia em comparação de uma região de referência, utilizando a soma dos quadrados das diferenças (SSD) como critério de correspondência. Sobre essa técnica, é adicionada uma extensão baseada no princípio de estimação incremental e, em seguida, o algoritmo é mais uma vez modificado através do princípio de estimação em multiresolução. Para cada uma das três configurações, são realizados testes para comparar suas performances. O sistema é modelado através do princípio de fluxo óptico e dois controladores são apresentados para realimentar o sistema: um proporcional integral (PI) e um proporcional com estimação de perturbações externas através de um filtro de Kalman (LQG). Ambos são calculados utilizando um critério linear quadrático e os desempenhos deles também são analisados comparativamente.

A pan-tilt camera can move around two rotational axes (pan and tilt), allowing its lens to be pointed to any point in space. A possible application of the camera is to keep it pointed to a certain moving target, through appropriate angular pan-tilt positioning. This work presents a visual servoing technique, which uses first the images captured by the camera to determinate the target position. Then the method calculates the proper rotations to keep the target position in image center, establishing a real-time and closed-loop system. The developed visual tracking technique is based on template region matching, and makes use of the sum of squared differences (SSD) as similarity criterion. An extension based on incremental estimation principle is added to the technique, and then the algorithm is modified again by multiresolution estimation method. Experimental results allow a performance comparison between the three configurations. The system is modeled through optical flow principle and this work presents two controllers to accomplish the system feedback: a proportional integral (PI) and a proportional with external disturbances estimation by a Kalman filter (LQG). Both are determined using a linear quadratic method and their performances are also analyzed comparatively.