针对无人汽车车队在附着系数较低的路面上行驶的纵向控制问题,提出考虑道路附着系数和本车无法持续获取前车加速度信息的最小安全车距的计算方法,以此来对传统的期望车间距的恒定时间间隔(Constant Time Gap,CTG)算法进行改进.然后,采...针对无人汽车车队在附着系数较低的路面上行驶的纵向控制问题,提出考虑道路附着系数和本车无法持续获取前车加速度信息的最小安全车距的计算方法,以此来对传统的期望车间距的恒定时间间隔(Constant Time Gap,CTG)算法进行改进.然后,采用分层的结构设计队列控制系统,并通过对车队的队列稳定性进行分析,得出上层控制中的控制器增益的取值条件.最后,对一个由4辆车组成的车队进行仿真验证.结果表明:提出的改进恒定时间间隔算法可以在路面附着系数较低的情况下保证车队的队列稳定性,同时能够避免相邻两车间发生碰撞.在本车无法获取前车加速度信息且前车紧急制动的情况下,采用改进的恒定时间间隔算法的车队在行驶过程中的最大车间距偏差率为19%,低于应用传统方法时的最大车间距偏差率22.27%,且车间距误差随着时间的增长最终收敛至零.采用改进的恒定时间间隔算法的车队在行驶过程中车辆的加速度的最大值为0.75 m/s^(2),低于利用传统方法时的加速度的最大值0.91 m/s^(2),说明改进的恒定时间间隔算法可以保证车队的稳定行驶,并且具有较好的乘坐舒适性.展开更多
目前,工业控制系统(Industrial Control Systems,ICS)网络安全已经成为信息安全领域的重点问题,而检测篡改行为数据及控制程序等攻击是ICS网络安全的难点问题,据此提出了基于行为模型的工控异常检测方法。该方法从工控网络流量中提取行...目前,工业控制系统(Industrial Control Systems,ICS)网络安全已经成为信息安全领域的重点问题,而检测篡改行为数据及控制程序等攻击是ICS网络安全的难点问题,据此提出了基于行为模型的工控异常检测方法。该方法从工控网络流量中提取行为数据序列,根据ICS的控制和被控过程构建正常行为模型,通过比较分析实时提取的行为数据与模型预测的行为数据,判断是否出现异常。通过实验分析,验证了所提方法能有效实现对篡改行为数据及控制程序等攻击的异常检测。展开更多
文摘针对无人汽车车队在附着系数较低的路面上行驶的纵向控制问题,提出考虑道路附着系数和本车无法持续获取前车加速度信息的最小安全车距的计算方法,以此来对传统的期望车间距的恒定时间间隔(Constant Time Gap,CTG)算法进行改进.然后,采用分层的结构设计队列控制系统,并通过对车队的队列稳定性进行分析,得出上层控制中的控制器增益的取值条件.最后,对一个由4辆车组成的车队进行仿真验证.结果表明:提出的改进恒定时间间隔算法可以在路面附着系数较低的情况下保证车队的队列稳定性,同时能够避免相邻两车间发生碰撞.在本车无法获取前车加速度信息且前车紧急制动的情况下,采用改进的恒定时间间隔算法的车队在行驶过程中的最大车间距偏差率为19%,低于应用传统方法时的最大车间距偏差率22.27%,且车间距误差随着时间的增长最终收敛至零.采用改进的恒定时间间隔算法的车队在行驶过程中车辆的加速度的最大值为0.75 m/s^(2),低于利用传统方法时的加速度的最大值0.91 m/s^(2),说明改进的恒定时间间隔算法可以保证车队的稳定行驶,并且具有较好的乘坐舒适性.
文摘目前,工业控制系统(Industrial Control Systems,ICS)网络安全已经成为信息安全领域的重点问题,而检测篡改行为数据及控制程序等攻击是ICS网络安全的难点问题,据此提出了基于行为模型的工控异常检测方法。该方法从工控网络流量中提取行为数据序列,根据ICS的控制和被控过程构建正常行为模型,通过比较分析实时提取的行为数据与模型预测的行为数据,判断是否出现异常。通过实验分析,验证了所提方法能有效实现对篡改行为数据及控制程序等攻击的异常检测。
