【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，特別涉及一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊控制方法。
技術介紹
1、隨著交通狀況的逐漸惡化，交通擁堵、交通安全、資源短缺、環境污染、經濟成本損失以及社會效率降低等問題日益嚴重，迫切需要找到切實可行的解決對策。智能交通系統(intelligenttraffic?system，簡稱its)利用高新技術對傳統交通運輸系統進行改造，形成信息化、智能化、社會化的新型現代交通系統，以緩解交通擁堵和避免交通事故。
2、在智能交通系統中，多智能體協同技術作為前沿科技，通過車-車-基站之間的通信，實現車輛協同安全穩定運行和路徑優化節能避障。多智能體系統(multi-agentsystem，簡稱mas)具有可擴展性和可協性等優勢，提高了任務執行的效率和魯棒性。然而，在實際多車協同控制系統框架下，車輛安全距離時變，不同車型的建模不同，拓撲結構切換，使得現有的控制技術難以直接應用。
3、無人駕駛車輛的安全問題涉及技術問題和人為問題，如突發事件的準確判斷與選擇、倫理法制遵循、避免惡意攻擊、網絡失聯或斷線處理、數據信息安全性保障等。智能網聯車輛隊列的研究旨在開發合適的控制器，使車輛以相同速度和期望間距組成隊列，并保證穩定性。
4、網絡安全問題在多智能體協同中尤為重要，技術革新成為必然趨勢。無人駕駛車輛的安全性能直接關系到其發展和消費者利益。多車協同車聯網系統將網絡化和信息化技術集成，提高車聯網的時效性和協同能力。然而，無線遠程操控的開放性網絡環境下，攻擊手段的智能化、多樣化和復雜化，使得車聯網系
技術實現思路
1、基于此，本申請實施例提供了一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊控制方法，以抵御dos攻擊對聯網車輛的惡意影響，減少交通擁堵等問題，提高了多車安全協同式自動駕駛行車的安全保障水平。
2、第一方面，提供了一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊控制方法，該方法包括：
3、建立車輛間通信，并通過車載終端獲取附近車輛的速度、位置和車輛情況信息；
4、根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型；其中，所述車輛動力學模型包括利用云端數據信息和路測設備通信連接的相鄰車輛數據信息，創建連續時間異構車輛運動學場景；
5、基于建立的車輛動力學模型進行多無人車的物理安全控制，并通過彈性分布式事件觸發安全控制策略抵御對聯網車輛的dos攻擊。
6、可選地，建立車輛間通信包括通過v2v通信實現車輛之間的通信，所述v2v通信具體包括領航者-跟隨者pf模式、雙向通信bd模式、先軍-后軍plf模式、兩個先行者跟隨tpf模式、雙向引線bdl模式以及兩位前任-領導跟隨者tplf模式。
7、可選地，根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型，包括：
8、根據車輛本體的質量mi，加速度ai(t)，決策目標需求的發動機牽引力車輛與路面的傾斜角θi，車輛平行于路面的重力分量空氣阻力和輪胎滾動阻力構建車輛的動力學方程：
9、
10、其中，g為重力加速度；ρ，cd，af，vi(t)和vw(t)分別為空氣密度，車輛的最大橫截面或者正面面積，氣流阻力系數和不確定的逆風速度；μr輪胎滾動阻力系數。
11、可選地，根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型，還包括：
12、在車輛動力學模型中集成機器學習算法，以預測和適應車輛在不同交通環境和操作條件下的行為；通過分析歷史數據和實時反饋，自動調整控制參數，提高編隊控制的適應性和魯棒性。
13、可選地，基于建立的車輛動力學模型進行多無人車的物理安全控制，包括：
14、實時監測車輛間的距離和相對速度，并通過中央處理單元動態調整車輛的行駛參數，以維持安全編隊隊形；其中，中央處理單元根據預設的安全標準和實時交通狀況，自動計算并優化車輛的行駛速度和車距。
15、可選地，基于建立的車輛動力學模型進行多無人車的物理安全控制具體包括：
16、首先，進行初始化，然后檢查仿真是否運行；如果仿真運行，判斷無人車是否需要重新規劃路徑；如果需要，檢查是否有新的路徑信息；如果有，無人車將新路徑的第一個節點設為目標點；如果沒有，將繼續監測；
17、接著檢查目標點是否為空，如果目標點不為空，無人車將判斷前方是否有障礙物；如果檢測到障礙物，無人車會進一步檢查其當前朝向是否與目標點對齊；如果對齊，無人車將直接向目標點平移；如果不對齊，無人車會先調整其朝向，然后再次檢查障礙物情況；一旦朝向正確且前方無障礙物，無人車將設置電機驅動，向目標點移動，完成當前階段的導航任務。
18、可選地，通過彈性分布式事件觸發安全控制策略抵御對聯網車輛的dos攻擊，包括：
19、針對非周期拒絕服務攻擊，設計基于觀測器的事件觸發控制策略；其中，利用網絡資源和觀測數據進行反饋控制，通過構造依賴于攻擊模態的觀測器估計未知狀態，并利用觀測值設計彈性均值事件觸發輸出反饋控制策略，以抵制攻擊的不利影響并優化數據傳輸。
20、可選地，通過彈性分布式事件觸發安全控制策略抵御對聯網車輛的dos攻擊，包括：
21、針對復合攻擊以及車輛隊形不斷變化的情況，通過動態均勻事件觸發機制調節系統輸出信號傳輸，并構造依賴于攻擊信號和觸發時刻相關切換信號的靜態輸出反饋控制器，結合神經網絡和自適應技術，辨識和補償欺騙攻擊信號；其中，復合攻擊包括拒絕服務攻擊和欺騙攻擊。
22、可選地，所述方法還包括：
23、搭建實驗平臺，通過實驗平臺驗證在切換拓撲下車聯網系統安全隊列控制中的應用效果；其中，所述實驗平臺至少包括智能車、動作捕捉攝像頭、地面控制站和wifi通信設備。
24、第二方面，提供了一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊系統，該系統包括：
25、通信模塊，用于建立車輛間通信，并通過車載終端獲取附近車輛的速度、位置和車輛情況信息；
26、模型處理模塊，用于根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型；其中，所述車輛動力學模型包括利用云端數據信息和路測設備通信連接的相鄰車輛數據信息，創建連續時間異構車輛運動學場景；
27、控制模塊，基于建立的車輛動力學模型進行多無人車的物理安全控制，并通過彈性分布式事件觸發安全控制策略抵御對聯網車輛的dos攻擊。
28、本申請實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：
29、(1)通過建立車輛間通信和實施基于事件觸發機制的安全控制，能夠有效地提高無人車編隊在面對各種交通狀況和潛在網絡攻擊時的安全性。特別是，通過彈性分布式事件觸發安全控制策略，能夠抵御dos攻擊，確保編隊系統的穩定運行。
30、(2)通過集成機器學習算法和仿真運行結果的驗證，本申請的方法能夠使無人車系統更好地適應不同的交通環境和操作條件。
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1.一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，建立車輛間通信包括通過V2V通信實現車輛之間的通信，所述V2V通信具體包括領航者-跟隨者PF模式、雙向通信BD模式、先軍-后軍PLF模式、兩個先行者跟隨TPF模式、雙向引線BDL模式以及兩位前任-領導跟隨者TPLF模式。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型，還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于建立的車輛動力學模型進行多無人車的物理安全控制，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于建立的車輛動力學模型進行多無人車的物理安全控制具體包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過彈性分布式事件觸發安全控制策略抵御對聯網車輛的DoS攻擊，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
10.一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊系統，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于事件觸發機制的無人車安全編隊控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，建立車輛間通信包括通過v2v通信實現車輛之間的通信，所述v2v通信具體包括領航者-跟隨者pf模式、雙向通信bd模式、先軍-后軍plf模式、兩個先行者跟隨tpf模式、雙向引線bdl模式以及兩位前任-領導跟隨者tplf模式。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據附近車輛的速度、位置和車輛情況信息建立車輛動力學模型，還包括：
5.根據...
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