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公开(公告)号：CN116800501A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310775161.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种错误数据注入攻击下的车辆队列事件触发控制方法，属于汽车智能安全与自动驾驶领域。1)车辆队列中的车辆通过车载传感器以及V2X无线通信网络实时采集其他车辆的行驶运动状态信息；2)采用逆模型补偿和反馈线性化的技术，建立车辆纵向动力学模型；3)基于图论描述智能电动车之间的信息交互形式，建立智能电动车编队控制的目标函数；4)设计防御FDI攻击的车辆队列事件触发分布式控制方法，实时求出编队控制所需的车轮电机驱动力矩。基于事件触发策略和观测器技术，有效抑制队列系统控制性能在FDI攻击下的影响，可实现车辆队列系统稳定性，同时使用基于车辆自身信息的事件触发方案减轻通信负担，实现编队控制的性能指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116721535A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310774595.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种防御拒绝服务网络攻击的智能电动车编队控制方法，属于汽车智能安全与自动驾驶领域。对于DoS攻击和外部干扰的车辆编队控制问题，利用车载传感器以及V2X无线通信系统来实现自身和其他车辆的信息交互，采取逆模型补偿和反馈线性化的技术，建立具有外部干扰的车辆队列闭环控制模型，设计一种基于观测器模型的防御DoS攻击的切换式队列鲁棒控制方法。针对电动车辆纵向队列系统设计出一种仅依赖相对输出信息进行更新的切换式控制器，进而有效防御Dos攻击给队列系统带来的信息传输隐患，同时抑制外部干扰，实现编队控制的性能指标。实现队列系统的稳定性，确保队列中每辆汽车的期望车车间距以及期望行驶速度。
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公开(公告)号：CN119176130A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411284172.6
申请日：2024-09-13
Applicant: 厦门大学
Abstract: 通信时延下智能网联汽车队列主动容错控制方法，涉及汽车智能安全与自动驾驶。利用车载传感器以及V2X无线通信系统实现自身和其他车辆的信息交互，采取逆模型补偿和反馈线性化的技术，建立具有传感器故障与执行器故障的汽车队列闭环控制模型，在通信时延影响下设计一种分散式观测器的主动容错控制方法。基于动态比例积分观测器，对传感器故障与执行器故障进行估计，在控制器部分考虑通信时延及对故障进行补偿，实现队列系统的稳定性，确保队列中每辆汽车的期望车车间距以及期望行驶速度。基于故障估计值设计和其他车辆的延迟的输出信息设计分布式控制器，进而抑制传感器与执行器故障带来的影响，实现队列控制的目标。
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公开(公告)号：CN119155088A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411293898.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: Dos攻击下非完整约束链式多智能体系统的安全控制方法，涉及网络安全。1)基于图论定义多智能体系统的通信拓扑图，给出通信拓扑图的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵，考虑在受到Dos攻击下系统通信拓扑图对应拉普拉斯矩阵的变化，对领导者的输入假设。2)建立DoS攻击模型的检测机制，考虑高阶链式多智能体系统动力学方程，开发观测器实现在有限时间内对领导者信息的估计。3)通过建立弹性分布式观测器非线性协议，将一组链表系统的一致性跟踪控制问题转化为单链表系统的跟踪控制问题。4)基于反步控制，证明对于给定的领导者和跟随者的链式动力学方程，在Dos攻击下，实现在有限时间内安全一致性跟踪。
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公开(公告)号：CN119148526A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411284214.6
申请日：2024-09-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 欺骗攻击下多智能体系统的自适应事件触发安全控制方法，涉及多智能体系统事件触发控制。基于图论定义系统的通信拓扑图、邻接矩阵和拉普拉斯矩阵，假设多智能体系统间的通信拓扑是随机切换的，切换过程遵循连续时间马尔科夫过程；放宽对通信拓扑图的假设，要求所有可能的通信拓扑图的并图是无向连通的，而不要求每一个切换子图是连通的；对欺骗攻击建模，设定攻击信号上界，定义在欺骗攻击下系统安全控制目标函数；设计事件触发分布式自适应安全控制策略，利用观测器技术估计邻居智能体的状态，验证在马尔科夫随机切换通信拓扑下，控制策略能确保系统安全性，使用李雅普诺夫稳定性理论、随机分析和线性矩阵不等式方法，仿真验证方法有效性。
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公开(公告)号：CN116853273A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310866304.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 知识和数据融合驱动的云控式网联车辆协同巡航控制方法，属于汽车智能安全与自动驾驶领域。提出云控式车辆协同式巡航控制策略，策略学习过程：1)基于模型预测控制MPC实现多智能体协同控制的模型引导方法，加入安全距离避免碰撞，以产生用于训练策略网络的演示数据，利用模仿学习预训练策略网络；2)在模仿学习的基础上利用强化学习改进策略，根据知识引导学习的思想设计强化学习模型及其启发式奖励函数，在奖励函数中融合交通道路信息，在模型中加入防碰撞策略，加速强化模型训练提高学习效率，得到完全分布式控制器，实现云控式车辆协同式巡航控制。该策略考虑粗糙路面设计垂直舒适度，可明显改善交通拥堵、乘客舒适度和安全隐患等问题。
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