本次组会主要介绍《TD-SAS: A Trust-Aware, Decentralized Speed Advisory System for Energy-Efficiency Autonomous Vehicle Platoons》的相关内容。对比上次组会内容，信任感知模型和激励机制方案有所调整，目前论文初稿和实验均已完成。

科研背景

随着车对车(V2V)和车对基础设施(V2I)通信网络理论的发展，在复杂传感器技术的帮助下，智能速度咨询系统(ISA)的进步意义重大。共识速度咨询系统(CSAS)是ISA的一种特殊形式，它通过推荐共识速度来最大限度地减少在特定区域行驶的车辆排的能耗。CSAS的潜力在于它能够有效地缓解交通拥堵和事故，同时提高能源效率。虽然通过CSAS推荐的车辆排的一致速度可以提供许多好处，但也存在一些挑战。

科研问题

• 车辆的高速动态导致网络拓扑结构的频繁变化，使得排配置高度不稳定。因此，车辆之间的信任并不总是得到保证。使情况进一步复杂化的是，恶意节点可能渗透到网络中，意图破坏系统操作并危及其他良性车辆的安全性或效率。
• 不同信任值的车辆遵从推荐速度的倾向不同，这必然导致能耗的波动和潜在的能耗增加。确定信任值、期望速度和行驶概率之间的映射关系，并根据信任值提出自适应、实时的共识速度建议成为关键问题。
• 在CSAS中，排的利益并不是均匀分配的。当队列以推荐速度行进时，CSAS的最佳操作得以实现，从而促进了能耗的总体降低。然而，这种情况可能同时增加一些车辆的能源消耗。这种不平衡可能会阻止车辆重新参与CSAS，从而阻碍基于共识速度的排的形成。

科研目的

• 提出一种基于区块链的信任管理方案， RSU负责分布式的信任计算与更新，有效地管理信任节点。将所有车辆的信誉值记录在TM Blockchain上，确保数据不可否认和抗篡改。
• 设计一个信任感知自适应共识速度推荐方案。考虑了不同信任值下车辆以推荐速度行驶的概率所造成的能耗差异。根据车辆信任值的变化自适应推荐共识速度，使排队能耗最小。
• 考虑车队整体能耗优化带来的车辆能耗增加，设计有效的激励机制，补偿车辆的增加能耗，并鼓励符合条件的车辆参加TCSAS。

系统模型

工作流程

其余内容将在组会中详细介绍。