这次组会主要介绍《A Safe and Eco-friendly Speed Advisory System for Connected and Automated Vehicles Using Consortium Blockchain》的实验进展。

科研背景

• 作为ISA的一种特殊类型，基于共识的速度咨询系统（CSAS）旨在为在同一路段（如高速公路）或同一区域（如市中心）行驶的内燃机车（ICEV）或电动汽车（EV）车队推荐一致的速度。如果所有车辆都按照建议的速度行驶，对各种类型的道路使用者都有一些明显的好处，例如减少排放（减少加速/减速的频率）、降低能耗、增加吞吐量以及提高安全和健康。

• 为了实际的扩展，系统必须充分考虑到前车的存在。在保证车辆安全约束的前提下，使得自动驾驶车队的总排放最小。将车辆间最小跟车距离和道路最大速度限制定义为状态约束，提出一个以排放最小为目标的最优控制问题。

科研问题

在之前的CSAS解决方案中，车辆必须将他们的私人数据发送到中央服务器以计算出最佳速度。在中央服务器不够安全或CSAS的服务提供商不受信任的情况下，一个次优甚至随机的速度可能被送回车辆。此外，在这些工作中，车辆也被认为是完全诚实的，忽略了车辆在私人数据收集中的不诚实行为可能导致速度推荐失败的事实。例如，恶意的车辆可能故意发送格式错误的加密数据，导致安全聚合失败。因此，CSAS不仅要确保中央服务器的安全性和可信度，而且要确保隐私数据收集的可验证性。

此外，上述专注于CSAS的工作并没有探索直接考虑前车的存在作为状态约束的可能性。也就是说，相邻车辆施加的车辆安全约束没有被考虑。例如，车辆的行驶速度超过了最高道路速度，后车与前车之间的距离小于安全距离。这些情况会给道路安全带来巨大的风险，从而限制了CSAS的实际扩展。

科研目的

设计一套共识速度推荐的完整流程，使自动驾驶车队的排放最小化，同时避免碰撞和遵守道路速度限制。并且利用联盟链的特点来提高整个推荐系统的安全性和隐私性。

实验进展

实验进展将从以下方面介绍。

*联盟链部分目前待完成，即Performance and Scalability Analysis。讲解的时候参考胡柏吉师兄《A Consortium Blockchain-enabled Secure and Privacy-Preserving Optimized charging and Discharging Trading Scheme for Electric V ehicles》这篇论文中的联盟链性能测试实验图。实验流程和指标是一致的。

上次组会中，提出了《A Consortium Blockchain-enabled Privacy-Preserving Speed Advisory System for Automated Vehicles》的研究思路，包括科研背景、问题和目的，系统架构。在研究计划中还未完成能耗模型和具体隐私保护方案设计。这次组会将沿着上次的科研背景和问题，详细介绍系统架构、工作流程、隐私保护方案以及实验和论文计划，其中背景、问题和目的沿用上次内容。

科研背景

场景：由于融合车载传感器(如雷达、激光雷达、视觉摄像机等)和全球导航系统的通信技术(如车对车、车对基础设施等)的发展，在过去的几年里，车辆已经配备了连接和自动化技术。联网和自动化车辆(CAVs)更容易获取所需的交通信息，因此与人工驾驶车辆相比，它们可以更精确地控制。这些优点可以减少因人为失误造成的交通事故，提高交通流的稳定性和吞吐量。

目的：作为ISA的一种特殊类型，基于共识的速度咨询系统（CSAS）旨在为在同一路段（如高速公路）或同一区域（如市中心）行驶的内燃机车（ICEV）或电动汽车（EV）车队推荐一致的速度。如果所有车辆都按照建议的速度行驶，对各种类型的道路使用者都有一些明显的好处，例如减少排放（减少加速/减速的频率）、降低能耗、增加吞吐量以及提高安全和健康。

扩展：为了实际的扩展，系统必须充分考虑到前车的存在。在保证车辆安全约束的前提下，使得自动驾驶车队的总排放最小。将车辆间最小跟车距离和道路最大速度限制定义为状态约束，提出一个以排放最小为目标的最优控制问题。

科研问题

不可信问题：在上一篇论文中，我们考虑了传统中心化架构中的路边基站不可信问题，它可能恶意删改、使用数据，造成隐私泄露问题，因此我们基于区块链技术提出了去中心化的的速度推荐系统架构。但路边基础设施应用广泛，如何基于基站进行可信的和隐私保护的速度推荐仍是需要解决的问题。同时考虑了车辆用户不可信问题，有些恶意用户存在不诚实行为，可能破坏速度推荐过程。

如何安全驾驶：为了保证速度推荐过程中的安全性，需要考虑与前车的最小跟车距离与道路限制速度。

科研目的

设计一套共识速度推荐的完整流程，使自动驾驶车队的排放最小化，同时避免碰撞和遵守道路速度限制。并且利用联盟链的特点来提高整个推荐系统的安全性和隐私性。

能耗模型

基于联盟链的共识速度推荐流程

隐私保护方案

本次组会将介绍《A Consortium Blockchain-enabled Privacy-Preserving Speed Advisory System for Automated Vehicles》的进展情况，其中主要内容包含如下：

科研背景

场景：由于融合车载传感器(如雷达、激光雷达、视觉摄像机等)和全球导航系统的通信技术(如车对车、车对基础设施等)的发展，在过去的几年里，车辆已经配备了连接和自动化技术。联网和自动化车辆(CAVs)更容易获取所需的交通信息，因此与人工驾驶车辆相比，它们可以更精确地控制。这些优点可以减少因人为失误造成的交通事故，提高交通流的稳定性和吞吐量。

目的：作为ISA的一种特殊类型，基于共识的速度咨询系统（CSAS）旨在为在同一路段（如高速公路）或同一区域（如市中心）行驶的内燃机车（ICEV）或电动汽车（EV）车队推荐一致的速度。如果所有车辆都按照建议的速度行驶，对各种类型的道路使用者都有一些明显的好处，例如减少排放（减少加速/减速的频率）、降低能耗、增加吞吐量以及提高安全和健康。

扩展：为了实际的扩展，系统必须充分考虑到前车的存在。在保证车辆安全约束的前提下，使得自动驾驶车队的总排放最小。将车辆间最小跟车距离和道路最大速度限制定义为状态约束，提出一个以排放最小为目标的最优控制问题。

科研问题

不可信问题：在上一篇论文中，我们考虑了传统中心化架构中的路边基站不可信问题，它可能恶意删改、使用数据，造成隐私泄露问题，因此我们基于区块链技术提出了去中心化的的速度推荐系统架构。但路边基础设施应用广泛，如何基于基站进行可信的和隐私保护的速度推荐仍是需要解决的问题。同时考虑了车辆用户不可信问题，有些恶意用户存在不诚实行为，可能破坏速度推荐过程。

如何安全驾驶：为了保证速度推荐过程中的安全性，需要考虑与前车的最小跟车距离与道路限制速度。

科研目的

设计一套共识速度推荐的完整流程，使自动驾驶车队的排放最小化，同时避免碰撞和遵守道路速度限制。并且利用联盟链的特点来提高整个推荐系统的安全性和隐私性。

系统架构

速度推荐流程

本周汇报内容为对下一阶段研究方向的思考，考虑如何应用之前提出的速度推荐系统架构解决绿灯速度推荐（GLOSA）场景中的隐私保护问题，并对智能交通领域的期刊和会议进行梳理分享。