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Distributed Attack-Resilient Platooning Against False Data Injection
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PRE
AI
DOI：10.1109/TVT.2025.3614452.png)
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摘要
En 中文
本文提出了一种新颖的分布式车辆编队控制与协调策略。我们提出了一种分布式前导-跟随CACC方案，该方案允许选择任意小的车辆间距，同时保证不会发生追尾碰撞，即使在通信信道存在未检测到的网络攻击（如虚假数据注入）的情况下也是如此。CACC策略的安全性保证是通过结合一种基于传感器的ACC策略（该策略明确考虑了执行器饱和）和一种基于通信的预测项（其控制权限具有状态依赖性限制）推导得出的，从而抑制了不可靠通信信道的影响。然而，未检测到的攻击仍可能降低编队性能。为缓解此问题，我们提出了一种定制的基于卡尔曼观测器的攻击检测算法，该算法首先触发从CACC策略切换到ACC策略。随后，通过依赖高层协调器，我们的策略允许通过重新配置编队拓扑本身来将受攻击车辆隔离出编队。协调器还可以处理合并和分离请求。我们在广泛的仿真研究中将我们的算法与一种先进的分布式MPC方案和一种鲁棒控制方案进行了比较。此外，我们在一个真实系统（一个由小型汽车形机器人组成的团队）上对完整方法进行了广泛的实际测试。更进一步，我们分享了用于运行仿真和机器人实验的代码。
Keyword:
Platooning
distributed control
multi-robot systems
cyber-physical attack detection
期刊
IF:
7.1
论文数:
1.8W
被引数:
6.6W
机构
引用论文
Man-In-The-Middle Attacks in Vehicular Ad-Hoc Networks: Evaluating the Impact of Attackers' Strategies.png)
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