Resilient Cruise Control of Heterogeneous Platoons Against Byzantine Attacks: Theory and Experiment
Notice bibliographique
Résumé
This article studies the problem of the resilient cruise control in heterogeneous vehicle platoons against f-local Byzantine attacks (BAs). Agents under BAs become traitors of the swarm, who try to mislead its neighbors while adopting wrong inputs. Thus, BAs are extremely challenging to be suppressed. This study introduces a novel hierarchical protocol characterized by a virtual twin layer (TL), motivated by the rationale of digital twin. This protocol separates the defense scheme against f-local BAs into two parts: one defense scheme against Byzantine edge attacks (BEAs) via the TL and another scheme against Byzantine node attacks (BNAs) via the cyber-physical layer (CPL). The TL employs a trusted-edge strategy, enhancing the network resilience by incorporating a minimal fraction of the key edges. It is rigorously proven that a TL topology meeting strong -robustness is sufficient for achieving distributed resilient estimation against BEAs. On the CPL, a series of decentralized chattering-free controllers is proposed, guaranteeing the resilient cruise tracking of heterogeneous platoons against exponentially unbounded BNAs. Besides, these controllers can achieve uniformly ultimately bounded convergence. The theoretical results' effectiveness and practicality are validated through a numerical simulation example and an unmanned ground vehicle experiment involving heterogeneous platoons against f-local BAs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».