CN113660269A - 面向集中式网联云控平台的信息可信度识别处理方法 - Google Patents

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Abstract

一种面向集中式网联云控平台的信息可信度识别处理方法，在信息获取阶段，分别通过车载传感器和路侧传感器获取作为可信度判断辅助的车端感知信息和路端感知信息，并通过网联云平台获取作为核心信息的平台信息；在可信度判断阶段，通过辅助信息计算平台信息的虚假信息入侵指标，并在入侵指标可接受时发送远程决策指令，否则向智能车辆端发送入侵警告和自主智能驾驶接管指令，设置智能车辆端执行其本地决策后向网联运控平台反馈入侵警告以及自主智能驾驶接管的执行情况。本发明从云控平台的角度出发，通过判断更新信息的可信度，来弥补高可信度虚假信息带来的技术漏洞问题。

Description

面向集中式网联云控平台的信息可信度识别处理方法
技术领域
本发明涉及的是一种智能交通管理领域的技术，具体是一种面向集中式网联云控平台的信息可信度识别处理方法。
背景技术
在智能交通系统中，作为统筹和决策者，网联云控平台通过集中式的处理方法将控制指令远程发送智能车辆端；而作为策略的执行者，智能车辆端会无条件执行来自云控平台的远程指令。因此，云控平台会对信息安全设计出一系列的防范和预警措施，以确保其远程指令对于车端的可信度。
发明内容
本发明针对智慧交通系统中信息安全漏洞问题，尤其是针对集中式云控平台现有技术下的疏于防范可信度高的虚假入侵信息的漏洞，即可信度极高的伪造信息侵入集中式云控平台的问题，云控平台往往会信任并允许其加入系统，提出一种面向集中式网联云控平台的信息可信度识别处理方法，从云控平台的角度出发，通过判断更新信息的可信度，来弥补高可信度虚假信息带来的技术漏洞问题。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，在信息获取阶段，分别通过车载传感器和路侧传感器获取作为可信度判断辅助的车端感知信息和路端感知信息，并通过网联云平台获取作为核心信息的平台信息；在可信度判断阶段，通过辅助信息计算平台信息的虚假信息入侵指标，并在入侵指标可接受时发送远程决策指令，否则向智能车辆端发送入侵警告和自主智能驾驶接管指令，设置智能车辆端执行其本地决策后向网联运控平台反馈入侵警告以及自主智能驾驶接管的执行情况。
所述的车载传感器包括：视觉传感器、激光雷达传感器、毫米波传感器、车载定位系统等可获取本车运动姿态的多种传感器。
所述的车端感知信息包括：经度纬度高度信息、速度信息、加速度信息、行驶意图信息等描述本车运动的信息。
所述的平台信息包括：所有车辆的车端感知信息、所有道路的监控信息和所有路侧信息。
所述的路端感知信息包括：检测范围内所有车辆的身份识别、位置、速度及加速度信息。
所述的虚假信息入侵指标，即待识别的其他车辆广播信息的真伪性，具体通过
Figure RE-GDA0003219276590000011
得到，其中：Φ为网联云平台的原始信息集，Θ为待确定远程车辆信息的信息集，
Figure RE-GDA0003219276590000021
为空集标识，当空集为真，则表示不可信，可信度指标为0，否则为1。
所述的自主智能驾驶接管，从网联云控平台获取智能车辆端发送的入侵警告的时刻起，至网联云控平台剔除入侵警告并有本车确认入侵警告已剔除为止，具体为：当云控平台发现伪装信息入侵时，并向该车辆发布反馈信息，其中：在云控平台处理伪装信息的阶段内，云控平台不再向车辆端发送远程决策命令，此阶段内，车端自主智能驾驶接管。自主智能驾驶指车辆端自主生成本地决策，而不采用由云控平台发送的远程决策信息。
所述的本地决策包括：保证车辆安全的自动驾驶所需要的多种决策，包括但不限于：自动巡航、轨迹跟踪、车道保持、紧急刹车、自动泊车等。
所述的网联云平台检测、识别处理具体操作手段为：网联云平台将可疑信息分别与作为辅助信息的车端感知信息和路端感知信息对比，直到发现提供此信息的车辆确实存在为止。当发现提供此信息的车辆在道路上并不真实存在，则判定此信息为伪装信息，将其剔除，并发送警告给所有车辆。
技术效果
本发明整体解决了现有的有关智能交通系统信息安全的技术均将防范的焦点集中在对平台已有信息的保护和防范机制，当伪装信息以极高可信度加入平台时会导致平台决策混乱的漏洞。本发明将目光集中在云控平台防范失效但是平台不自知的情况下生成侧错误指令，从车端入手，先判断远程决策的可信度，然后再去执行，以此避免漏洞的存在，同时可以通过警告的方式反馈给云端平台，告知平台已被入侵。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为平台信息可信度判断示意图；
图3为自主智能驾驶接管时间判断机制示意图；
图4为实施例远程决策信息真实度示意图；
图5为实施例车辆自主智能驾驶接管示意图。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例涉及一种集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，在信息获取阶段，分别通过车载传感器和路侧传感器获取作为可信度判断辅助的车端感知信息和路端感知信息，并通过网联云平台获取作为核心信息的平台信息；在可信度判断阶段，通过辅助信息计算平台信息的虚假信息入侵指标，并在入侵指标可接受时发送远程决策指令，否则向智能车辆端发送入侵警告和自主智能驾驶接管指令，设置智能车辆端执行其本地决策后向网联运控平台反馈入侵警告以及自主智能驾驶接管的执行情况。
如图2所示，所述的虚假信息入侵指标包括：根据车端感知信息和平台信息得到的近程信息可信度判断指标和根据路端感知信息和平台信息得到的远程信息可信度判断指标。
所述的近程信息可信度判断指标，利用车端感知数据作为辅助信息识别此待识别信息的真实性，具体为：
Figure RE-GDA0003219276590000031
作为判断可信度的依据，其中：Φ近指车端的信息集，Θ近为新加入的信息集，
Figure RE-GDA0003219276590000032
为空集标识，当空集为真，则表示不可信，可信度指标为0，否则为1。
所述的远程信息可信度判断指标，利用路端感知数据作为辅助信息识别此待识别信息的真实性，具体为：
Figure RE-GDA0003219276590000033
作为判断可信度依据，其中：Φ远指通过V2V广播的信息集，Θ远为新加入的信息集，
Figure RE-GDA0003219276590000034
为空集标识，当空集为真，则表示不可信，可信度指标为0，否则为1。
如图3所示，所述的自主智能驾驶接管是指：智能车辆端当收到入侵警告时，向网联云控平台核实虚假消息是否剔除，仅当虚假消息核实剔除后结束自主智能驾驶接管；并且向网联云控平台反馈自主智能驾驶接管的执行情况，具体为：当云控平台发现伪装信息入侵时，并向该车辆发布反馈信息。其中，在云控平台处理伪装信息的阶段内，云控平台不再向车辆端发送远程决策命令，此阶段内，车端自主智能驾驶接管开始。自主智能驾驶指车辆端自主生成本地决策，而不采用由云控平台发送的远程决策信息。当云控平台处理伪装信息完成后，即云控平台处理伪装信息的阶段结束，网联云控平台解除入侵警告，并恢复发送远程决策指令，此时自主智能驾驶接管阶段结束。
经过具体实际实验，在道路上设置3辆正常行驶的车辆，同时道路部署有路端感知设备。利用额外的1辆车辆向云端广播伪装信息，以验证上述方法。
本实施例中通信周期为10Hz。
因车载传感器的局限性(如部署高度等)，车辆没有确认发布信息的车辆，即没有感知到车辆的存在，导致可信度为0，同时由于路端传感器部署高度以及检测范围等因素，检测到该信息发布车的存在，判断可信度为1。最终，云端将信息识别为1，即为可信，并将识别结果反馈各车辆。
如图4和图5所示，当云端发现有潜在的入侵风险，向路侧和其他车辆发出求证信息。此阶段，车端执行自主驾驶接管。当车辆1-3接受到反馈后，取消自主接管，并在下一周期执行平台发出的远程决策。如图5所示，纵坐标1代表车辆自主接管生效，即执行本地决策；0 代表自主接管失效，即车辆执行远程决策指令。
与现有技术相比，本方法立足于云平台端，从根本上保证平台的原始数据的真实性，杜绝伪装信息加入平台，确保平台所作决策依据所需的信息的真实性。同时，提供了被入侵后的处理机制，能够在保证车辆行驶安全的前提下，高效的处理此入侵指令的方法。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (5)

1.一种集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，其特征在于，在信息获取阶段，分别通过车载传感器和路侧传感器获取作为可信度判断辅助的车端感知信息和路端感知信息，并通过网联云平台获取作为核心信息的平台信息；在可信度判断阶段，通过辅助信息计算平台信息的虚假信息入侵指标，并在入侵指标可接受时发送远程决策指令，否则向智能车辆端发送入侵警告和自主智能驾驶接管指令，设置智能车辆端执行其本地决策后向网联运控平台反馈入侵警告以及自主智能驾驶接管的执行情况；
所述的车载传感器包括：视觉传感器、激光雷达传感器、毫米波传感器、车载定位系统；
所述的车端感知信息包括：经度纬度高度信息、速度信息、加速度信息、行驶意图信息；
所述的平台信息包括：所有车辆的车端感知信息、所有道路的监控信息和所有路侧信息；
所述的路端感知信息包括：检测范围内所有车辆的身份识别、位置、速度及加速度信息。
2.根据权利要求1所述的集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，其特征是，所述的虚假信息入侵指标，即待识别的其他车辆广播信息的真伪性，具体通过
Figure FDA0003216196020000011
得到，其中：Φ为网联云平台的原始信息集，Θ为待确定远程车辆信息的信息集，
Figure FDA0003216196020000012
为空集标识，当空集为真，则表示不可信，可信度指标为0，否则为1。
3.根据权利要求1所述的集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，其特征是，所述的自主智能驾驶接管，从网联云控平台获取智能车辆端发送的入侵警告的时刻起，至网联云控平台剔除入侵警告并有本车确认入侵警告已剔除为止，具体为：当云控平台发现伪装信息入侵时，并向该车辆发布反馈信息，其中：在云控平台处理伪装信息的阶段内，云控平台不再向车辆端发送远程决策命令，此阶段内车辆端自主生成本地决策，而不采用由云控平台发送的远程决策信息。
4.根据权利要求1所述的集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，其特征是，所述的本地决策包括：保证车辆安全的自动驾驶所需要的多种决策，包括：自动巡航、轨迹跟踪、车道保持、紧急刹车、自动泊车。
5.根据权利要求1所述的集中式云控平台远程控制指令可信度的识别处理方法，其特征是，所述的网联云平台，进一步将可疑信息分别与作为辅助信息的车端感知信息和路端感知信息对比，直到发现提供此信息的车辆确实存在为止，当发现提供此信息的车辆在道路上并不真实存在，则判定此信息为伪装信息，将其剔除，并发送警告给所有车辆。
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