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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群协同模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118568971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410724910.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群协同模型构建方法是由程久军;倪张凯;吴继伟;李湘梅设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群协同模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人驾驶领域，提出了基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群协同模型构建方法，包括：步骤1.相关定义；步骤2.基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群动态演化方法；步骤3.无人驾驶车群的安全协同模型。本发明提出了信誉证明共识机制，旨在避免信誉权重的中心化；提出了基于车辆综合安全信誉评估的分布式车群动态演化算法；结合状态转换和事件触发条件，构建了无人驾驶车群安全协同模型，并对其进行了性质分析和安全性证明。本发明提高了车群整体的安全性，保障了无人驾驶车群有效抵御恶意节点的入侵，为无人驾驶运动行为能够稳定有序行驶提供了有效的安全保障，对促进无人驾驶健康快速发展，具有重要的意义和应用价值。

本发明授权基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群协同模型构建方法在权利要求书中公布了：1.基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群协同模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.定义车群形成事件、节点加入事件、节点离开事件、车群合并事件、车群分裂事件、拓扑优化事件、车群消解事件； 步骤2.基于区块链安全信誉管理的无人驾驶车群动态演化，依序包括：安全信誉管理、动态演化事件、车群拓扑优化、无人驾驶车群演化算法； 步骤3无人驾驶车群的安全协同模型构建，包括：车群状态转换、安全协同模型； 具体的， 所述步骤1： 定义1车群形成事件Formation：无人驾驶车辆节点相互之间建立连接，并通过合作事件进行安全信誉评估，从而形成车群；车群形成事件的条件为： 1 其中，表示车群；表示车辆节点；表示邻居节点集；表示无人驾驶车辆的角色功能，表示无人驾驶车辆未加入任何车群，为游离节点，表示无人驾驶车辆处于某车群的基本节点集，表示车辆节点是某一车群的核心节点链中的节点；是节点对节点的直接信誉评估效用；REUth是用于进行安全信誉评估的直接信誉评估效用阈值； 基本节点集形成后，无人驾驶车群将进一步构建核心节点链，以保证车群身份认证信息的安全，其构建的条件为： 2 其中，表示基本节点集；表示节点数量阈值；表示节点的综合信誉评估效用；是用于判断节点是否为可信节点的可信阈值； 定义2节点加入事件Join：游离的无人驾驶车辆节点在行驶过程中遇到具有核心节点链的无人驾驶车群，如果与车群中的邻居节点具有相同的运动相似性，并满足加入车群的安全信誉评估要求，则会发生节点加入事件； 3 定义3节点离开事件Leave：无人驾驶车群内的车辆在行驶过程中，如果车辆节点的安全信誉评估效用或安全信誉评估权重过低，则被逐出车群；如果车辆节点因外部干扰或路径不同无法维持与车群的稳定通信，则会主动离开车群；节点离开事件的条件为： 4 其中，表示车辆节点的信誉评估权重； 定义4车群合并事件Merge：两个无人驾驶车群在行驶过程中相遇，若不同车群中的车辆节点距离在通信范围内并且速度相似，则建立通信连接，进一步进行安全信誉评估，若满足条件，则合并成为一个新的车群； 5 定义5车群分裂事件Split：无人驾驶车群节点之间如果通信距离过远、速度差距过大，或者相互之间的安全信誉评估效用过低时，则会引起车群分裂事件，车群内的其他节点将按照条件加入不同车群； 6 其中，表示两个车辆节点间的最大距离；表示节点的速度相似性阈值； 定义6拓扑优化事件Adjust：无人驾驶车群在经历动态演化事件过程中，进行拓扑优化以加强邻居节点间的连接； 7 其中，表示无人驾驶车群节点与之间存在的通信连接；表示节点的介数中心性，是基于最短路径针对网络图中心性的衡量标准，计算方法如下： 8 其中，是到的最短路径的数量，是这些路径经过的次数；介数中心性越高，车群在该点越集中； 定义7车群消解事件Disappear：无人驾驶车群中车辆节点数量少并且无法与其他无人驾驶车辆进行通信连接时，车群结构将消解； 9 所述步骤2，包括： 步骤2.1安全信誉管理 无人驾驶车群维护车群安全信誉评估效用，对车群内的节点进行综合安全信誉评估，将综合安全信誉评估效用不满足条件的恶意节点逐出车群，从而保证车群的安全性，基于安全信誉证明的区块链共识机制，将安全信誉评估权重作为交易代币，用于车群安全信誉评估效用的分布式管理；交易代币奖励的计算方法如下： 10 其中，是安全信誉误差阈值，安全信誉评估误差超过该阈值的邻居节点将会被扣除信誉代币，即减少该节点的安全信誉评估权重；是奖励衰减因子，控制信誉代币多的节点获取的奖励相对少，避免安全信誉中心化； 安全信誉管理算法为算法1，具体步骤： 1邻居节点通过与节点的合作事件成功率得出直接安全信誉评估效用； 2由安全信誉证明机制，根据不同节点的安全信誉评估权重，计算得到最终的该节点综合安全信誉评估效用；综合安全信誉评估效用达到阈值且非核心节点集的节点将加入核心节点集； 3共识机制将向参与计算的邻居节点发放信誉代币奖励，即增加该节点的安全信誉评估权重，并将结果作为一条交易账目记录到区块链中； 4安全信誉代币不足或综合安全信誉评估效用过低的节点属于影响车群安全性的恶意节点，将被逐出车群，该节点的信息被记录在证书撤销列表CRL中，拒绝其再次加入车群； 步骤2.2动态演化事件 步骤2.2.1节点加入 游离的无人驾驶车辆节点在与车群相遇时，会主动发送节点加入请求；车群持续收到游离节点的合作事件信息后，更新其安全信誉评估效应，进而发生节点加入事件；新加入车群基本节点集的节点会通过车群核心节点链认证获得身份信息，并且认证信息会存储在区块链中，通过交易区块不可篡改的属性保证节点认证的安全性； 步骤2.2.2车群合并 两个无人驾驶车群相遇时，如果相遇的所有邻居节点之间均满足运动相似、直接安全信誉评估效用达到阈值的条件，则两车群合并后的车群安全信誉评估效用不会低于阈值，进行车群合并，以在保证车群安全性的前提下尽量扩大车群规模、共享车辆节点的信息；针对车群中存在或不存在核心节点链这两种情况，车群合并算法中身份认证记录以及证书撤销列表的合并将会不同； 步骤2.2.3车群分裂 无人驾驶车群的一些动态演化行为是通过局部范围内的车辆节点状态决定的，可能出现车辆节点相对多个邻居节点的整体状态稳定，但两个节点之间连接不紧密的情况，若两个节点均处于核心节点链中，车群整体仍处于不稳定或不安全的状态，此时车群应及时分裂为较小的车群； 步骤2.3车群拓扑优化： 在发生节点加入或节点离开动态演化事件后，无人驾驶车群的拓扑结构可能过于集中或过于分散；车群结构分散时，车群的边连通度可能为1，即存在一个节点与其他节点仅有一个连接；车群结构集中时，如果多条通信路径都需要通过某一节点，该节点的介数中心性过高；这两种情况下，若不进行车群的拓扑优化，则会导致分布式结构呈现中心化趋势，车群稳定性降低；因此，无人驾驶车群中的节点检测到网络机构不合理时，需要执行车群拓扑优化算法； 车群拓扑优化算法为算法5，具体步骤如下： 1如果节点仅与车群中的另一节点进行通信，检查周围是否有其他满足可信连接要求的邻居节点； 2若存在另一节点，则向其发送建立连接请求REQ_LINK； 3计算直接安全信誉评估效用满足条件后，发送同意建立连接消息RESP_AGREE，从而增加网络稳定性； 4如果节点发现邻居节点是一个中心节点，需要降低车群中心化，尽量与其他节点建立连接，如步骤23； 步骤2.4无人驾驶车群演化算法： 结合步骤2.1安全信誉管理的算法以及步骤2.2.1节点加入、步骤2.2.2车群合并、步骤2.2.3车群分裂相应的不同事件的处理算法，得到无人驾驶车群完整的车群动态演化算法为算法6，具体步骤如下： 1车群周期性执行安全信誉管理算法，得到各节点的安全信誉评估效用； 2根据车群在运行过程中满足的不同触发条件，执行对应的节点加入、节点离开、车群合并或车群分裂算法； 3车群发生动态演化事件后，应执行车群拓扑优化算法，对不合理的车群拓扑结构进行优化； 所述步骤3，包括： 步骤3.1车群状态转换 为了维护无人驾驶车群在行驶过程中的安全稳定性，分析了无人驾驶车群不同的动态演化行为，当车群达到事件触发条件时，车群发生相应事件，对应进行车群状态转移；此时车群通过动态演化算法，维持车群安全稳定状态； 车群整体的属性集合定义以及不同状态间的转换如下： 定义车群属性集合：无人驾驶车群在安全协同模型中涉及到的所有属性的集合，表示为如下的六元组： 11 其中，，表示所有无人驾驶车辆节点的集合，进一步构成基本节点集BNS与核心节点链CNC；，表示所有车辆节点之间的可信连接的集合；表示车群的演化事件集合，包括车群形成、信誉管理、节点加入、节点离开、拓扑优化、车群合并、车群分裂、车群消亡八种事件，演化事件将会导致车群状态间的转移；表示车群的动态演化算法集合，包括安全信誉管理算法，节点加入算法，节点离开算法，车群合并算法，车群分裂算法，车群拓扑优化算法；表示车群状态集合，包括初始状态、安全协同状态、非安全状态、扩张状态、缩减状态、拓扑优化状态、合并状态、分裂状态、消亡状态；表示车群区块链，用于存储无人驾驶车辆节点的身份认证信息以及信誉评估效用； 1初始状态：在时刻，至少两个游离节点，在初始时通过车群形成算法构建基本节点集BNS，此时刚形成的车群处于初始状态，节点数量也尚未达到阈值；车群属性集合如下： 12 2安全协同状态：在时刻，初始状态的车群通过车群形成算法构建核心节点链CNC，或者安全协同状态的车群经过其他动态演化算法，又恢复到安全协同状态，此时车群的属性集合如下： 13 其中，表示车群信誉评估效用； 3非安全状态：在时刻，车群通过安全信誉管理算法发现车群内存在恶意节点，此时车群的属性集合如下： 14 4扩张状态：在时刻，节点申请加入车群；车群的属性集合如下： 15 5缩减状态：在时刻，节点主动或被动离开车群；车群的属性集合如下： 16 6拓扑优化状态：在时刻，车群中节点发现车群拓扑不合理，与邻居节点建立更多连接，车群安全信誉评估效用增加；车群的属性集合如下： 17 7合并状态：在时刻，车群、相遇，合并成为新车群，车群规模增大；车群的属性集合如下： 18 其中，表示车群、之间新建立的可信连接； 8分裂状态：在时刻，车群主动或被动分裂为多个新车群，如车群、；车群的属性集合如下： 19 9消亡状态：在时刻，节点主动或被动离开车群，此时车群的属性集合如下： 20 步骤3.2安全协同模型 根据步骤2给出的无人驾驶车群动态演化方法，以及上述车群状态转化的属性集合变化，得到无人驾驶车群的安全协同模型，具体如下： 21 其中，表示车群不同属性的结合；协同模型由车群状态以及安全信誉评估引发的一系列变化组成，不同车群状态以及节点之间的安全信誉评估效用将会改变车群属性，导致车群演化事件的触发条件满足，车群属性更新到临时状态，执行相应的动态演化算法，最终车群维持到新状态，车群区块链也可能发生相应改变。

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