A Neural-Lyapunov-Based Adaptive Resilient Cruise Control of Platoons Subject to Cyber-Attacks on Leaders
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of Intelligent Transportation Systems (ITSs), ensuring the safety and stability of connected automated vehicles (CAVs) is of paramount importance due to their susceptibility to vulnerabilities in interactions. The potential for system-wide disruption stemming from a cyber-attack on the leader underscores this need. Therefore, this letter introduces a nonlinear neural-Lyapunov-based adaptive resilient cruise control approach aimed at ensuring that all vehicles maintain safe tracking of the leader’s profile, even in the presence of cyber-attacks and external disturbances. To achieve this, we employ an adaptive neural network to estimate the system’s nonlinear characteristics. Subsequently, the control procedure is proposed, utilizing a virtual disturbance observer and Lyapunov theorem for stability analysis and adaptive laws to deal with nonlinearity, external disturbances, deception attacks, and singular control gain. Notably, our proposed approach eliminates the need for restrictive assumptions such as Lipschitz conditions on the nonlinear component and avoids the requirement for additional algorithms to switch between controllers in the event of a cyber-attack. This letter provides compelling evidence of system stability and the achievement of control objectives. Additionally, simulation and comparative results validate the theoretical analysis, highlighting the efficacy of the proposed methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».