2、汽车系统安全与安保风险的综合分析

汽车系统安全与安保风险的综合分析

1. 汽车系统建模与安全安保交互分析

汽车由众多分布式组件(如ECU)协同控制,这些组件通过专用总线系统(如CAN、FlexRay或以太网)相互通信。我们关注的是这些组件之间的相互作用,即单个组件的安全攻击或安全故障如何传播导致整个系统的损失。

  • 安全与安保的相互影响
    • 安保影响安全 :若攻击者成功控制车辆的某个组件,就能操纵其内部程序。一方面,被操纵的程序可能计算出错误的输出数据,导致依赖该输出的后续组件出现故障;另一方面,攻击者可能利用被控制的组件攻击其相邻组件。攻击成功的概率取决于组件间的连接类型(或协议)以及目标组件所安装和运行的安全机制的强度。
    • 安全影响安保 :安全方面,我们将组件抽象为一个接收输入、提供输出并执行内部程序的计算单元。若组件执行指定的内部程序,且提供所需输入的所有组件都正常运行,则该组件正常工作。组件故障的概率通常由硬件缺陷的概率决定。组件故障会导致功能降低或冗余减少,车辆可能从正常模式进入紧急模式,如只能将车辆安全停靠在路边。
2. 汽车系统组件依赖关系的形式化

为了分析汽车系统的安全和安保风险,我们将系统组件的依赖关系形式化为依赖图。
- 依赖图的定义
- 节点 :图中的每个节点表示车辆的一个特定组件(如当今汽车中的ECU或未来自动驾驶车辆中中央处理单元上运行的独立进程),还有

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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