[發明專利]基于非線性字典的回歸誤差抗干擾導航控制系統

在審

• 申請號: 202011076983.9
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112162560A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 楊忠;李世華;楊俊
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發明涉及一種基于非線性字典的回歸誤差抗干擾導航控制系統。所述輔助導航系統包括車輛導航系統控制器﹑高速采集攝像頭、WIFI信號傳輸器和信號處理器等﹐攝像頭通過實時記錄汽車行駛環境信息，由于汽車行駛過程的狀態不確定性，會導致攝像頭采集信息質量差等問題。針對現有方法不足，使用Discriminative Multi?Layer Dictionary Learning based on Regression Error(RE?DMDL)通過將回歸誤差項融入目標函數，并通過一個非負的松弛變量進一步增大不同類樣本之間的“標簽距離”，使用字典對圖像進行非線性降維，增強了分類結果的抗干擾能力，對路面信息進行識別，經處理后供車輛駕駛員參考或直接送給車輛操作控制系統控制車輛的運行。

技術領域

本發明涉及交通信息處理、輔助駕駛技術等領域，特別設計基于非線性字典的回歸誤差抗干擾導航控制系統。

背景技術

從20世紀70年代開始，美國、英國、德國等發達國家開始進行無人駕駛汽車的研究，在可行性和實用化方面都取得了突破性的進展。中國從20世紀80年代開始進行無人駕駛汽車的研究，國防科技大學在1992年成功研制出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。

由于無人車技術存在許多的不確定性，因此，無人車技術目前還處于測試階段。但是隨著我國交通運輸業發展很快,目前全國公路總里程達到450萬公里；全國取得機動車駕駛資格人數超3.34億人。交通運輸業的發展也帶動了對導航系統的需求，目前智能導航系統技術受到越來越多學者的關注，目前智能車導航系統在十字、丁字等交通路口走錯車道時并不能獲得導航系統的提前警示，于是最終不得不多走冤枉路或違反交通規則,違反交通規則的后果是輕則罰款、扣分，重則發生交通事故。

發明內容

為了解決上述存在問題。本發明提出一種基于非線性字典的回歸誤差抗干擾導航控制系統。為達此目的：

基于非線性字典的回歸誤差抗干擾導航控制系統，具體步驟如下：

所述車輛導航系統在對應的機動車輛內設置車輛導航系統,所述機動車輛在對應的車道路面上行駛，車輛攝像頭對路面的特殊符號進行記錄，信號設置區內的左轉彎車道與直行車道之間的標示線和斑馬線等標志，所述車輛導航系統包括車輛導航系統控制器、攝像頭和信號處理器,所述車輛導航系統控制器通過連接線與攝像頭和信號處理器相連，使用RE-DMDL對采集信息進行識別，利用RE-DMDL的非線性的降維與抗干擾識別能力，對圖像關鍵信息進行分割識別，實現車輛導航系統的輔助控制；

所述RE-DMDL旨在逐層的字典學習中增強表示系數的判別性，通過回歸誤差最小化使得表示系數增強，多層字典學習表示為：

X＝D₁(D₂(...(D_NZ))) (1)

其中，D_i表示第i層字典，Z表示稀疏系數，X表示輸入圖像；

所述導航控制系統信息識別的方法的多層字典學習第k層的目標函數計算公式為：

其中，D_i表示第i層字典，Z_k表示第k層稀疏系數，X表示輸入圖像，W_k，b_k是轉換矩陣和轉換向量，α，β代表調節參數；

所述多層字典學習的分類器參數計算公式為：

W_Z＝YZ_N(Z_N^TZ_N+I)^-1 (5)

其中，Z_N是第N層字典的稀疏系數，I是標簽矩陣；