Eco-CSAS: A Safe and Eco-Friendly Speed Advisory System for Autonomous Vehicle Platoon Using Consortium Blockchain

速度限制 智能交通系统 计算机安全 计算机科学 软件部署 服务器 能源消耗 西比尔攻击 工程类 运输工程 控制(管理) 计算机网络 无线传感器网络 人工智能 电气工程 操作系统
作者
Shike Li,Long Cheng,Jiaming Pei,Sixing Wu,Shen Wang,Cheng Long
出处
期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24 (7): 7802-7812 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tits.2022.3232851
摘要

Future worldwide 6G research will drive the evolution of emerging intelligent control technologies, such as intelligent speed advisory systems (ISA), to a more advanced generation. As a special type of ISA, consensus-based speed advisory systems (CSAS) can be widely used to recommend a consensus speed for a vehicle platoon, enabling minimizing energy consumption or emissions over a planned route. Recently, speed recommendation services that protect data privacy (i.e., how to obtain an optimal speed in a privacy-preserving way) have drawn tremendous attention. However, current approaches could still encounter service trust issues with central servers and the malicious behavior of vehicles. Furthermore, existing research lacks considering road safety constraints (i.e., safe distance between adjacent vehicles and road speed limits) that are essential for the practical deployment of CSAS. To address the above issues, this paper proposes Eco-CSAS, a safe and eco-friendly consensus speed advisory system using blockchain. We formulate an optimization problem subject to the minimum following distance and maximum road speed limit to minimize the energy consumption of the automatic vehicle platoon. In addition, we introduce a consortium blockchain and cryptographic primitives to ensure service trust and data privacy. We implement the system on the Hyperledger platform, and experimental results show that the system can achieve speed recommendations in a trustworthy and privacy-preserving manner while ensuring a secure platoon.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
傅31完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
yanshapo完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
SYLH应助机智的天曼采纳,获得10
2秒前
3秒前
duts完成签到 ,获得积分10
3秒前
learnerZ_2023完成签到,获得积分10
3秒前
稳稳发布了新的文献求助30
3秒前
czt完成签到 ,获得积分10
4秒前
卡乐瑞咩吹可完成签到,获得积分10
4秒前
tjzbw完成签到,获得积分10
4秒前
翟大有完成签到 ,获得积分0
5秒前
迟大猫应助fcyyc采纳,获得10
5秒前
文舒发布了新的文献求助10
6秒前
爆米花应助蒲叶采纳,获得10
6秒前
6秒前
温暖焱发布了新的文献求助10
7秒前
SCI完成签到,获得积分10
7秒前
乐乐应助tesla采纳,获得10
7秒前
Lenacici完成签到,获得积分10
7秒前
x5kyi完成签到,获得积分10
7秒前
hh完成签到 ,获得积分20
8秒前
冲鸭完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
azai发布了新的文献求助30
8秒前
玉崟完成签到 ,获得积分10
8秒前
龙痕完成签到,获得积分10
8秒前
傲娇颖完成签到,获得积分10
8秒前
Uaena完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
乔乔兔完成签到,获得积分10
9秒前
Kenina完成签到,获得积分10
10秒前
桃子完成签到,获得积分10
11秒前
默默的立辉完成签到,获得积分10
11秒前
iehaoang完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
lilei发布了新的文献求助10
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Mechanistic Modeling of Gas-Liquid Two-Phase Flow in Pipes 2500
Structural Load Modelling and Combination for Performance and Safety Evaluation 800
Conference Record, IAS Annual Meeting 1977 610
Virulence Mechanisms of Plant-Pathogenic Bacteria 500
白土三平研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3556011
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3131566
关于积分的说明 9392042
捐赠科研通 2831431
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1556440
邀请新用户注册赠送积分活动 726584
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 715910