基于机器学习的自动驾驶车辆弹性协同自适应巡航控制
密码学与安全
2021-03-22 v1 机器人学
系统与控制
系统与控制
摘要
协同自适应巡航控制（CACC）是一种基础网联车辆应用，通过利用车对车（V2V）通信扩展自适应巡航控制。CACC是众多自动驾驶车辆功能（包括编队行驶、分布式路线管理等）的关键要素。不幸的是，恶意V2V通信可破坏CACC，导致串不稳定与道路事故。本文中，我们开发了一种新型弹性基础设施RACCON，用于检测并缓解针对CACC的V2V攻击。RACCON使用机器学习开发车载预测模型，捕捉异常车辆响应并实时缓解。启用RACCON的车辆可在潜在对抗场景下利用CACC的高效率而不妥协安全性。我们给出广泛实验评估以证明RACCON的有效性。
引用
@article{arxiv.2103.10533,
title = {Resilient Cooperative Adaptive Cruise Control for Autonomous Vehicles Using Machine Learning},
author = {Srivalli Boddupalli and Akash Someshwar Rao and Sandip Ray},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10533},
year = {2021}
}