一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法技术

本发明专利技术公开了一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，旨在提高自动驾驶汽车决策的准确率和效率。其实现步骤包括：1)构建移动边缘计算网络；2)生成移动边缘计算网络中每个节点的密钥对；3)构建移动边缘计算网络中移动节点集合的本地模型集合；4)每个移动节点与距离其最近的移动边缘计算节点进行通信；5)移动边缘计算节点集合获取超级节点序列；6)基于超级节点序列构建区块链；7)对本地模型集合进行更新。本发明专利技术与现有的自动驾驶汽车模型训练的方法相比，在将模型用于自动驾驶汽车行驶过程中的决策时，有效提高了决策的准确率和效率。

An auto driving vehicle model sharing method using block chaining

【技术实现步骤摘要】
一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法
本专利技术属于自动驾驶
，涉及一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，可用于实现更安全可靠的自动驾驶。
技术介绍
自动驾驶汽车在行驶过程中遇到障碍物时需要作出减速、加速、转弯的决策，基于学习的方法是典型的自动驾驶汽车决策方法，决策过程中需要对模型进行训练，而模型的准确率和训练模型的效率是决定决策准确率和效率的关键因素。目前对模型进行训练的方法分为基于单车的模型训练方法和基于云端的模型训练方法，其中基于单车的模型训练方法，是自动驾驶汽车独立完成数据采集和模型训练，这种方法由于单个自动驾驶汽车传感器数量和驾驶场景有限，得到的模型在用于自动驾驶决策时，决策的准确率很难保证，并且由于单车计算能力有限，决策的效率较低。基于云端的模型训练方法，是自动驾驶汽车将传感器采集到的数据上传到云端中心，在云端中心上训练模型，然后自动驾驶汽车从云端下载模型，这种方法解决了单个自动驾驶车辆传感器数量、驾驶场景以及计算能力受限的问题，是目前自动驾驶汽车训练模型广泛采用的方法，例如申请公布号为CN110196593A，名称为“一种自动驾驶多场景环境检测及决策系统及方法”的专利申请，公开了一种基于云端的模型训练方法，该方法将自动驾驶汽车通过车载核心传感器采集的数据压缩存储并定期上传到云端中心，在云端中心上通过机器学习训练模型，这种训练方法所获取的模型应用到自动驾驶汽车决策过程中，具有较高的决策准确率和效率，但其存在的不足之处在于：1、模型只能在云端中心进行训练，一旦云端中心服务器发生故障，模型训练就无法完成，自动驾驶汽车就无法从云端中心下载模型实现决策；2、在云端训练模型无法保证模型训练过程中数据不被恶意节点篡改，一旦数据被篡改，云端中心训练的模型就不准确，自动驾驶汽车再从云端中心下载不准确的模型用于决策，决策的准确率就较低；3、自动驾驶汽车向云端上传数据时，云端没有对自动驾驶汽车的身份进行验证，一旦有恶意节点上传错误的数据，云端用错误的数据训练模型，自动驾驶汽车再从云端下载错误的模型用于决策，决策的准确率就较低；4、自动驾驶汽车需要上传大量数据到云端中心，对通信网络造成很大的负担，数据上传速度会较慢，造成模型训练效率较低，从而自动驾驶决策的效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，旨在提高自动驾驶汽车决策的准确率和效率。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案包括如下步骤：(1)构建移动边缘计算网络：将安装有车载传感器的自动驾驶汽车作为移动节点，将路侧单元作为移动边缘计算节点，并通过m个移动节点组成的移动节点集合V和n个移动边缘计算节点组成的移动边缘计算节点集合MECN，构建每个移动节点与每个移动边缘计算节点之间可以实现无线通信的移动边缘计算网络，其中，V＝{v1,v2,...,vj,...,vm}，MECN＝{MECN1,MECN2,...,MECNi,...,MECNn}，vj表示第j个移动节点，m≥2，MECNi表示第i个移动边缘计算节点，n≥50；(2)生成移动边缘计算网络中每个节点的密钥对：采用椭圆曲线算法计算移动边缘计算网络中每个移动节点vj的密钥对以及每个移动边缘计算节点MECNi的密钥对得到V的密钥对集合KeyV和MECN的密钥对集合KeyMECN：其中，和分别为vj的公钥和私钥，和分别为MECNk的公钥和私钥；(3)构建移动节点集合V的本地模型LM：每个移动节点vj将车载传感器采集的环境感知信息作为深度神经网络DNN的输入进行迭代训练，得到V的本地模型LM，LM＝{lm1,lm2,...,lmj,...,lmm}，其中，lmj表示vj的本地模型；(4)每个移动节点vj与距离其最近的移动边缘计算节点MECNk进行通信：(4a)每个移动节点vj根据传感器采集到的环境感知信息选取距离其最近的MECNk，并将本地模型上传请求和私钥发送至MECNk，其中：其中，timestampj表示建立的时间；(4b)MECNk通过私钥查看并通过公钥确认发送请求的移动节点的身份，然后向vj发送允许上传本地模型的应答和私钥其中：其中，timestampk表示MECNk建立的时间；(4c)每个移动节点vj将lmj上传至MECNk；(5)MECN获取P个超级节点序列：(5a)设迭代次数为p，最大迭代次数为P，P≥1，并令p＝1；(5b)移动边缘计算节点集合MECN根据BFT-DPoS共识机制，选取21个移动边缘计算节点作为超级节点，并对21个超级节点进行随机排序，得到超级节点序列其中，表示第p次选取的21个超级节点中的第s个超级节点；(5c)判断p＝P是否成立，若是，得到P个超级节点序列，否则，令p＝p+1，并执行步骤(5b)；(6)基于P个超级节点序列构建区块链：(6a)设待构建的区块链中的第t个区块为Blockt，Blockt的哈希值和时间戳分别为h(Blockt)和timestampt，并令t＝1，p＝1，s＝1；(6b)生成包括LM、h(Blockt)和timestampt的区块Blockt，并将Blockt作为待构建的区块链的创世区块；(6c)令s＝2，t＝2；(6d)生成包括LM、h(Blockt)、h(Blockt-1)和timestampt的区块Blockt；(6e)向其他超级节点广播Blockt，其他每个超级节点对h(Blockt)与预设的阈值ε进行比较，若h(Blockt)＜ε，则Blockt有效，否则，Blockt无效；(6f)判断有效的Blockt的数量是否超过若是，将Blockt作为待构建的区块链的新增区块，并令t＝t+1，执行步骤(6g)，否则丢弃Blockt并执行步骤(6g)；(6g)判断s＝21是否成立，若是，得到待构建区块链的第p个子链，并执行步骤(6h)，否则，令s＝s+1，并执行步骤(6d)；(6h)判断p＝P是否成立，若是，得到由P个子链构成的区块链，否则，令p＝p+1，s＝1，并执行步骤(6d)；(7)对本地模型LM进行更新：(7a)第j个移动节点vj下载区块链上末尾区块中的LM，并通过lmj的权重Wj和偏置bj计算LM的权重和偏置计算公式如下:(7b)第j个移动节点vj采用DNN参数更新公式，并通过和对LM进行更新，得到更新后的本地模型。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：1、由于本专利技术移动边缘网络中的每一个移动节点都可以训练模型，除非移动边缘网络中的所有移动节点都发生故障，移动节点始终能从区块链上下载到模型，有效保证了自动驾驶决策能够完成。2、由于本专利技术在构建区块链时，除创世区块外，每一个区块都需要用到上一区块的哈希值，要想修改某一个区块中的信息都需要先修改前一个区块的信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)构建移动边缘计算网络：/n将安装有车载传感器的自动驾驶汽车作为移动节点，将路侧单元作为移动边缘计算节点，并通过m个移动节点组成的移动节点集合V和n个移动边缘计算节点组成的移动边缘计算节点集合MECN，构建每个移动节点与每个移动边缘计算节点之间可以实现无线通信的移动边缘计算网络，其中，V＝{v

【技术特征摘要】
1.一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)构建移动边缘计算网络：
将安装有车载传感器的自动驾驶汽车作为移动节点，将路侧单元作为移动边缘计算节点，并通过m个移动节点组成的移动节点集合V和n个移动边缘计算节点组成的移动边缘计算节点集合MECN，构建每个移动节点与每个移动边缘计算节点之间可以实现无线通信的移动边缘计算网络，其中，V＝{v1,v2,...,vj,...,vm}，MECN＝{MECN1,MECN2,...,MECNi,...,MECNn}，vj表示第j个移动节点，m≥2，MECNi表示第i个移动边缘计算节点，n≥50；
(2)生成移动边缘计算网络中每个节点的密钥对：
采用椭圆曲线算法计算移动边缘计算网络中每个移动节点vj的密钥对以及每个移动边缘计算节点MECNi的密钥对得到V的密钥对集合KeyV和MECN的密钥对集合KeyMECN：






其中，和分别为vj的公钥和私钥，和分别为MECNk的公钥和私钥；
(3)构建移动节点集合V的本地模型LM：
每个移动节点vj将车载传感器采集的环境感知信息作为深度神经网络DNN的输入进行迭代训练，得到V的本地模型LM，LM＝{lm1,lm2,...,lmj,...,lmm}，其中，lmj表示vj的本地模型；
(4)每个移动节点vj与距离其最近的移动边缘计算节点MECNk进行通信：
(4a)每个移动节点vj根据传感器采集到的环境感知信息选取距离其最近的MECNk，并将本地模型上传请求和私钥发送至MECNk，其中：



其中，timestampj表示建立的时间；
(4b)MECNk通过私钥查看并通过公钥确认发送请求的移动节点的身份，然后向vj发送允许上传本地模型的应答和私钥其中：



其中，timestampk表示MECNk建立的时间；
(4c)每个移动节点vj将lmj上传至MECNk；
(5)MECN获取P个超级节点序列：
(5a)设迭代次数为p，最大迭代次数为P，P≥1，并令p＝1；
(5b)移动边缘计算节点集合MECN根据BFT-DPoS共识机制，选取21个移动边缘计算节点作为超级节点，并对21个超级节点进行随机排序，得到超级节点序列其中，表示第p次选取的21个超级节点中的第s个超级节点；
(5c)判断p＝P是否成立，若是，得到P个超级节点序列，否则，令p＝p+1，并执行步骤(5b)；
(6)基于P个超级节点序列构建区块链：
(6a)设待构建的区块链中的第t个区块为Blockt，Blockt的哈希值和时间戳分别为h(Blockt)和timestampt，并令t＝1，p＝1，s＝1；
(6b)生成包括LM、h(Blockt)和time...

【专利技术属性】
技术研发人员：李长乐，李帆，付宇钏，赵品灿，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61