基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统技术方案

本发明专利技术涉及基于LGC‑MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统。所述车辆导航系统包括车辆导航系统控制器﹑数据采集摄像头和信号处理器﹐所述车辆导航系统控制器通过连接线与数据编码识别器和信号处理器相连。针对有数据编码非线性信息的路面，该系统通过数据采集摄像头读取路面的非线性数据信息，利用基于标签约束的多层字典学习(Multilayer Dictionary Learning based on Label‑Graph Constraints，LGC‑MDL)算法的字典学习的抗干扰能力，通过构造标签图，对路面信息进行识别，经处理后供车辆驾驶员参考或直接送给车辆操作控制系统控制车辆的运行。

【技术实现步骤摘要】
基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统
本专利技术涉及交通信息处理、辅助驾驶技术等领域，特别设计基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统。
技术介绍
我国交通运输业发展很快，目前全国公路总里程达到450万公里；全国取得机动车驾驶资格人数超3.34亿人。交通运输业的发展也带动了对导航系统的需求，目前的导航系统一般借助于卫星定位或周围的无线信号(如中国移动、中国电信等)定位，但这种定位很难定位到车道，这样机动车辆驾驶员在十字、丁字等交通路口走错车道时并不能获得导航系统的提前警示，于是最终不得不多走冤枉路或违反交通规则，违反交通规则的后果是轻则罚款、扣分，重则发生交通事故。在信息技术高度发展的今天，车辆导航、辅助驾驶技术、无人驾驶技术等技术相继被提出，但其中主要借助于GPS定位、WiFi定位等技术采集路标信号，通过构造标签图，对路面信息进行识别，经处理后供车辆驾驶员参考或直接送给车辆操作控制系统控制车辆的运行。
技术实现思路
为了解决上述存在问题。本专利技术提出一种基于LGC-MDL非线性信息抗干本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统，具体步骤如下，其特征在于：/n所述车辆导航系统在对应的机动车辆(7)内设置车辆导航系统，所述机动车辆(7)在对应的车道路面上行驶，所述车道内有信号设置区，所述信号设置区(6)，并使用LGC-MDL对采集信息进行识别；/n所述信号设置区(6)内的左转弯车道与直行车道之间的标示线和直行车道与右转弯车道之间的标示线上均信号标志，边界信号的各条形码的中点在对应的标识线上，各条码线与对应标示线垂直，所述车辆导航系统包括车辆导航系统控制器(1)、摄像头(2)和信号处理器，所述车辆导航系统控制器(1)通过连接线与摄像头(2)和信号处理器相连；/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于LGC-MDL非线性信息抗干扰识别的导航控制系统，具体步骤如下，其特征在于：
所述车辆导航系统在对应的机动车辆(7)内设置车辆导航系统，所述机动车辆(7)在对应的车道路面上行驶，所述车道内有信号设置区，所述信号设置区(6)，并使用LGC-MDL对采集信息进行识别；
所述信号设置区(6)内的左转弯车道与直行车道之间的标示线和直行车道与右转弯车道之间的标示线上均信号标志，边界信号的各条形码的中点在对应的标识线上，各条码线与对应标示线垂直，所述车辆导航系统包括车辆导航系统控制器(1)、摄像头(2)和信号处理器，所述车辆导航系统控制器(1)通过连接线与摄像头(2)和信号处理器相连；
所述车辆导航系统是一个多层字典学习问题，多层字典学习第一层的目标函数计算公式为：









C1＝[c1c2...ci...cj...cn](4)
其中，C1表示第一层字典稀疏系数的列向量组合，D1表示第一层字典，ci和cj分别是第i个样本和第j个样本的表示系数，wi,j是权重参数，nk是第i个样本对应类别的总样本数；
多层字典学习第k层的目标函数计算公式为：



其中，Ck表示第k层字典稀疏系数的列向量组合，Dk表示第k层字典；
多层字典学习第k层的目标函数计算公式为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨忠，李世华，杨俊，
申请(专利权)人：金陵科技学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32