基于区块链的智能网联车队协同轨迹预测系统

• 作者: 吴天昊 张琳 朱孔林 王仁生
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能网联车队 轨迹预测 长短时记忆网络 信任管理机制 区块链
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 78-87
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 9723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2020015

摘要

自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展,但在复杂的交通场景下,自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让.针对此问题,基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统,智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络(LSTM)模型对周边车辆的运动轨迹进行预判,并将得到的结果进行分享,利用区块链技术,智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分,并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中.通过该评分,智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来判断其是否可信,低信誉值节点传来的信息将不予理睬,从而实现了协同驾驶.实验分析表明,所提LSTM模型能够较为准确地预测周边车辆5s内的行驶轨迹,而所提的系统在提升智能网联车队的行驶安全上起到了明显的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳	北京邮电大学信息与通信工程学院	45	106	6.0	8.0
2	吴天昊	北京邮电大学信息与通信工程学院	2	0	0.0	0.0
3	朱孔林	北京邮电大学信息与通信工程学院	2	0	0.0	0.0
4	王仁生	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0