[发明专利]基于自动驾驶的数据恢复方法、终端设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种基于自动驾驶的数据恢复方法、终端设备以及计算机存储介质，该方法包括：获取若干定位传感器的定位融合数据，所述定位融合数据包括当前帧定位数据和上一帧定位数据；根据所述当前帧定位数据和所述上一帧定位数据确定所述若干定位传感器中至少一个定位传感器受到攻击；将受到攻击的定位传感器的当前帧滤波数据替换当前帧定位数据。本申请的数据恢复方法通过利用精准的基于模型的滤波数据对定位传感器进行攻击检测，并对受到攻击的数据进行数据恢复，保证了自动驾驶系统的安全性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于自动驾驶的数据恢复方法、终端设备以及计算机存储介质。

背景技术

自动驾驶汽车的功能实现依赖于车载定位传感器系统。定位传感器系统主要由激光雷达、视觉摄像头、毫米波雷达、全球定位系统(GPS)等设备组成。定位传感器系统为无人驾驶汽车的规划与决策模块提供丰富的定位数据，即车辆速度、姿态和位置等信息。自动驾驶汽车路线规划与决策控制的安全性以定位传感器系统的安全为前提，如果自动驾驶汽车的定位传感器系统出现异常，将会导致传感器获取到错误的定位信息，进而规划错误的驾驶控制策略，对其他车辆安全及驾驶员、行人生命造成威胁。目前国内外对于自动驾驶汽车的定位安全性研究尚处在探索阶段。对自动驾驶汽车的研究还停留在功能开发应用层面，并没有实时的、系统性的异常传感器检测方法。

自动驾驶汽车是综合人工智能、传感技术、地图技术以及计算机等诸多前沿科技的高科技产品。自动驾驶汽车功能实现严重依赖定位传感器系统，而传感器自身容易受到外界的攻击或干扰而出现异常数据。面对传感器的攻击是诸多攻击手段之中最简单、直接、暴力、有效的方法，因为攻击者无须掌握相关的专业知识，也不需要进入自动驾驶系统内部。

目前对自动驾驶技术的研究重点停留在功能应用层面，例如环境感知技术，传感器融合技术等，对传感器的安全性与可靠性的要求主要针对单一传感器，采取一些改善和防御措施，增强传感器的鲁棒性，从一定程度上减小攻击带来的影响，并不对传感器状态进行实时的监测，也尚未形成系统全面的定位传感器系统安全性检测方法。

发明内容

本申请提供一种基于自动驾驶的数据恢复方法、终端设备以及计算机存储介质。

本申请采用的一个技术方案是提供一种基于自动驾驶的数据恢复方法，所述数据恢复方法包括：

获取若干定位传感器的定位融合数据，所述定位融合数据包括当前帧定位数据和上一帧定位数据；

利用构建的拓展卡尔曼滤波模型对所述上一帧定位数据进行计算，得到当前帧滤波数据；

基于所述当前帧定位数据和所述当前帧滤波数据，获取残差数据；

对所述残差数据进行聚类，根据聚类结果获取核心点集合；

在存在所述残差数据的数据点与所述核心点集合中的所有核心点的距离均大于所述核心点所在的区域半径时，确定所述若干定位传感器中至少一个定位传感器受到攻击。

其中，所述利用构建的拓展卡尔曼滤波模型对所述上一帧定位数据进行计算，得到当前帧滤波数据之前，所述数据恢复方法还包括：

基于所述若干定位传感器所在的自动驾驶车辆，建立车辆运动状态模型；

按照所述车辆运动状态模型，构建所述拓展卡尔曼滤波模型。

其中，所述利用构建的拓展卡尔曼滤波模型对所述上一帧定位数据进行计算，得到当前帧滤波数据，包括：

基于所述上一帧定位数据，获取预测状态估计以及预测协方差估计；

利用所述预测状态估计，获取测量向量；

按照所述测量向量、所述预测协方差估计以及测量噪声协方差矩阵，计算当前帧的卡尔曼增益；