针对自动驾驶汽车技术的感知攻击及其对交通流的影响综述
系统与控制
2024-01-30 v1 系统与控制
摘要
虽然网联自动驾驶汽车（CAV）中的感知系统（涵盖通信技术和先进传感器）有望显著减少人为驾驶错误，但它们也使 CAV 暴露于各种网络攻击之下。这些攻击包括通信攻击和感知攻击，不仅可能危及单个车辆，还可能危及整体交通安全和效率。尽管大量研究集中在通信攻击上，但同样关键的感知攻击却较少受到关注。为填补这一空白，本研究对潜在的感知攻击及其对目标车辆的影响进行了全面回顾，重点关注 CAV 中常用的传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器和全球定位系统（GPS）。基于此回顾，我们讨论了将硬件在环实验与微观交通仿真相结合的可行性。我们还设计了基线场景，以分析感知攻击对交通流的宏观层面影响。本研究旨在弥合单个车辆感知攻击与更广泛的宏观影响之间的研究差距，从而为未来的系统性理解和缓解措施奠定基础。
引用
@article{arxiv.2401.15193,
title = {Overview of Sensing Attacks on Autonomous Vehicle Technologies and Impact on Traffic Flow},
author = {Zihao Li and Sixu Li and Hao Zhang and Yang Zhou and Siyang Xie and Yunlong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15193},
year = {2024}
}