• 实时观测并识别2D图像中的物体；
• 得到目标物体target的像素位置；
• 标记并跟踪target，同时没有抖动；

有平滑滤波及噪声抑制的方案，这样的方案会有一定的局限性，表现在：

• 要么能紧紧跟随，但有很大的抖动；
• 要么抖动很小，但是跟随有明显延迟;

跟随性与抖动性，既相关又有区别：

• target运动速度有快有慢；
• target运动幅度有大有小；
• 跟随的维度在位置残差；
• 抖动的维度在周期内的频次；
• 追求极致的跟随，势必会有很大的抖动；
• 抑制微小的抖动，势必会引起很强的跟随延迟；

所以，对于解决方案：

• 单变量的系统控制参数很难同时协调跟随性与抖动性；
• 多变量的系统控制参数若不能覆盖跟随性与抖动性亦是局促；

鉴于以上特点及系统控制要求，拟定PID最优化控制来设计此系统， 原则上，可以理论证明决此问题有解。

提出PID跟随防抖系统：

• 观测target数据实时输入系统；
• 根据所设的系统参数，并融合target状态反馈；
• 实时输出target状态；

• 系统可以覆盖很大的target运动场景；
• 难免有极端运动场景超限；
• 难免有个性化的系统要求；

所以，对系统控制有不同层次的需求，PID系统通过自适应学习的特点，完全可以覆盖这些场景&要求。