网络攻击下基于传感器测量重构的智能汽车横向控制方法

    公开(公告)号:CN119305586A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411705288.2

    申请日:2024-11-26

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 网络攻击下基于传感器测量重构的智能汽车横向控制方法,涉及汽车智能安全与自动驾驶。构建基于传感器测量重构的模型预测控制MPC控制器,实现对车辆横向运动的精确控制。系统实时监测传感器数据,检测到网络攻击导致传感器数据异常,启动测量重构机制,利用冗余传感器或算法模型对数据进行修正。设计一种下层转矩优化分配控制器,该控制器根据上层MPC控制器输出的期望横摆力矩和车辆状态信息,智能调整四个轮毂电机的输出转矩,以实现对车辆横摆力矩的精确控制,从而减小横向跟踪误差,提高车辆的行驶稳定性和动力学性能。提出横向协同控制规则,通过协调上层MPC控制器与下层转矩优化分配控制器的工作,实现对车辆横向控制的全面优化。

    网络攻击下智能电动车辆行驶状态安全估计方法

    公开(公告)号:CN119584134A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411704760.0

    申请日:2024-11-26

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 网络攻击下智能电动车辆行驶状态安全估计方法,涉及汽车智能安全与自动驾驶。首先建立智能电动车辆的三自由度动力学模型,该模型全面考虑车辆的横向、纵向和横摆动力学特性,为后续的状态估计提供准确的描述。设计一种基于自适应容忍扩展卡尔曼滤波算法的攻击信号与状态安全估计方法。该方法通过融合GPS、LiDAR和IMU等多种传感器的信息,实现对车辆状态的实时、准确估计,并能够有效剔除因网络攻击而引入的恶意数据。同时,该方法还具备对传感器数据丢包等非理想网络环境的容忍能力,进一步增强自动驾驶汽车的安全性和可靠性。能够使智能电动车辆在遭受网络攻击时仍能维持准确的行驶状态估计,确保车辆的安全行驶。

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