本发明的目的在于提供了一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法、装置、控制器及汽车，以实现对通过V2X方式通信的感知设备分享的感知进行可靠性验证。该一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法，应用于主感知设备，包括：接收至少两个其它感知设备各自分享的至少两组第一感知信息；获取主感知设备自身所采集到的第二感知信息；根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度；接收剩余的其它感知设备各自分享的第二置信度；根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证。
1.一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法，应用于主感知设备，其特征在于，包括：接收至少两个其它感知设备各自分享的至少两组第一感知信息；
根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度；
根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证；
所述第一感知信息和所述第二感知信息均包括：不同感知目标的速度、位置、所属分类和航向角；
所述第二置信度为剩余的其它感知设备对目标感知设备的分享的第一感知信息进行置信度计算后获得的置信度结果，剩余的其它感知设备为至少两个其它感知设备中除所述目标感知设备之外的设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度的步骤包括：从至少两组第一感知信息和所述第二感知信息中，筛选出至少一个相同感知对象，并针对每一感知对象进行数据分组，每一组数据中包括：感知对象在不同感知信息中的所属分类、速度、航向角和位置；
从至少两个其它感知设备中选择目标感知设备，并从至少一个相同感知对象中筛选出一个感知目标；
计算目标感知设备探测到的关于感知目标的速度相似度P(Vi)、位置相似度P(Oi)、所属分类相似度P(Ki)和航向角相似度P(Hi)；
将目标感知设备探测到的感知目标的速度相似度P(Vi)、位置相似度P(Oi)、所属分类相似度P(Ki)和航向角相似度P(Hi)进行相乘，计算出目标感知设备分享的关于感知目标的第一感知信息的第一置信度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的速度相似度P(Vi)的步骤包括：从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的速度中查找出最大速度Vmax，Vmax＝max(V，V1，V2……Vx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
获取目标感知设备采集到的感知目标的速度Vi和最大速度Vmax之间的第一速度比值ni；
获取主感知设备采集到的感知目标的速度V和最大速度Vmax之间的第二速度比值n；
根据第一速度比值ni和第二速度比值n，计算目标感知设备探测到的感知目标的速度相似度P(Vi)，其中，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的航向角相似度P(Hi)的步骤包括：从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大航向角Hmax，Hmax＝max(H，H1，H2……Hx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
获取目标感知设备采集到的感知目标的航向角Hi和最大航向角Hmax之间的第一航向角比值mi；
获取主感知设备采集到的感知目标的航向角V和最大航向角Vmax之间的第二航向角比值m；
根据第一航向角比值ni和第二航向角比值n，计算目标感知设备探测到的感知目标的航向角相似度P(Hi)，其中，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的位置相似度P(Oi)的步骤包括：从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大经度位置Amax，Amax＝max(A，A1，A2……Ax)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
获取目标感知设备采集到的感知目标的经度位置Ai和最大经度位置Amax之间的第一位置比值Ci；
获取主感知设备采集到的感知目标的经度位置A和最大经度位置Amax之间的第二位置比值C；
根据第一位置比值Ci和第二位置比值C，计算目标感知设备探测到的感知目标的第一位置相似度P(Ci)，其中，从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大纬度位置Bmax，Bmax＝max(B，B1，B2……Bx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
获取目标感知设备采集到的感知目标的纬度位置Bi和最大纬度位置Bmax之间的第三位置比值Di；
获取主感知设备采集到的感知目标的纬度位置B和最大纬度位置Bmax之间的第四位置比值D；
根据第三位置比值Di和第四位置比值D，计算目标感知设备探测到的感知目标的第一位置相似度P(Di)，其中，将第一位置相似度P(Ci)和第二位置相似度P(Di)相乘，获得目标感知设备探测到的感知目标的位置相似度P(Oi)。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的所属分类相似度P(Ki)的步骤包括：判断目标感知设备探测到的感知目标的所属分类是否和主感知设备探测到的感知目标的所属分类相同；
若相同，则确定目标感知设备探测到的感知目标的所属分类相似度P(Ki)等于1；
若不相同，则确定目标感知设备探测到的感知目标的所属分类相似度P(Ki)等于0。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对剩余的其它感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，并将计算出的置信度结果向外分享。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证的步骤包括：将所述第一置信度和各个所述第二置信度相乘，获得目标置信度；
若大于或等于，则确定目标感知设备分享的第一感知信息可靠；
若小于，则确定目标感知设备分享的第一感知信息不可靠。
8.一种基于V2X的感知信息的可靠性验证装置，其特征在于，包括：第一接收模块，用于接收至少两个其它感知设备分享的第一感知信息；
获取模块，用于获取主感知设备自身所采集到的第二感知信息；
计算模块，用于根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度；计算步骤如权利要求2至5所述；
第二接收模块，用于接收剩余的其它感知设备各自分享的第二置信度；
验证模块，用于根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证；
所述第一感知信息和所述第二感知信息均包括：感知目标的速度、位置、所属分类和航向角；
所述第二置信度为剩余的其它感知设备对目标感知设备的分享的第一感知信息进行置信度计算后获得的置信度结果，剩余的其它感知设备为至少两个其它感知设备中除所述目标感知设备之外的设备。
9.一种控制器，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器读取所述存储器中的程序，执行如权利要求1至7中任一项所述的基于V2X的感知信息的可靠性验证方法中的步骤。
10.一种汽车，其特征在于，包括权利要求9所述的控制器。
一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法、装置、控制器及
汽车
技术领域
[0001] 本发明涉及智能网联汽车技术领域，具体是一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法、装置、控制器及汽车。
背景技术
[0002] 汽车自动驾驶能力从L1～L5，自动驾驶等级越高，需要越多的传感器准确感知汽车周围物理环境，部署大量传感器带来了成本上升的问题，并且因为传感器性能、车身的布置位置和角度问题，单车部署传感器对周围物理环境感知能力仍然存在不足的问题。基于V2X的感知信息共享可以节省感知硬件成本、提高感知的准确度，有利于自动驾驶技术的快速产业化，如：车与车之间可利用V2V通信技术向周边车辆广播本车的状态，共享感知的信息；车辆与路侧设备也可通过V2I共享感知信息。
[0003] 基于V2X的感知信息共享技术的应用遇到的首要问题就是共享信息可靠性问题，受到信息安全攻击共享感知信息被篡改后可能造成交通安全事故。共享的感知信息不可靠的原因主要有两种：1、V2X感知信息共享单元受到信息安全攻击，分享的感知信息被篡改；2、V2X感知信息共享单元自身软硬件性能衰减或故障造成分享的感知信息不准确。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供了一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法、装置、控制器及汽车，以实现对通过V2X方式通信的感知设备分享的感知进行进行可靠性验证。
[0005] 本发明的技术方案为：
[0006] 本发明提供了一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法，应用于主感知设备，包括：
[0007] 接收至少两个其它感知设备各自分享的至少两组第一感知信息；
[0008] 获取主感知设备自身所采集到的第二感知信息；
[0009] 根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度；
[0010] 接收剩余的其它感知设备各自分享的第二置信度；
[0011] 根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证；
[0012] 所述第一感知信息和所述第二感知信息均包括：不同感知目标的速度、位置、所属分类和航向角；
[0013] 所述第二置信度为剩余的其它感知设备对目标感知设备的分享的第一感知信息进行置信度计算后获得的置信度结果，剩余的其它感知设备为至少两个其它感知设备中除所述目标感知设备之外的设备。
[0014] 优选地，根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度的步骤包括：
[0015] 从至少两组第一感知信息和所述第二感知信息中，筛选出至少一个相同感知对象，并针对每一感知对象进行数据分组，每一组数据中包括：感知对象在不同感知信息中的所属分类、速度、航向角和位置；
[0016] 从至少两个其它感知设备中选择目标感知设备，并从至少一个相同感知对象中筛选出一个感知目标；
[0017] 计算目标感知设备探测到的关于感知目标的速度相似度P(Vi)、位置相似度P(Oi)、所属分类相似度P(Ki)和航向角相似度P(Hi)；
[0018] 将目标感知设备探测到的感知目标的速度相似度P(Vi)、位置相似度P(Oi)、所属分类相似度P(Ki)和航向角相似度P(Hi)进行相乘，计算出目标感知设备分享的关于感知目标的第一感知信息的第一置信度。
[0019] 优选地，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的速度相似度P(Vi)的步骤包括：
[0020] 从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的速度中查找出最大速度Vmax，Vmax＝max(V，V1，V2……Vx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
[0021] 获取目标感知设备采集到的感知目标的速度Vi和最大速度Vmax之间的第一速度比值ni；
[0022] 获取主感知设备采集到的感知目标的速度V和最大速度Vmax之间的第二速度比值n；
[0023] 根据第一速度比值ni和第二速度比值n，计算目标感知设备探测到的感知目标的速度相似度P(Vi)，其中，
[0024] 优选地，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的航向角相似度P(Hi)的步骤包括：
[0025] 从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大航向角Hmax，Hmax＝max(H，H1，H2……Hx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
[0026] 获取目标感知设备采集到的感知目标的航向角Hi和最大航向角Hmax之间的第一航向角比值mi；
[0027] 获取主感知设备采集到的感知目标的航向角V和最大航向角Vmax之间的第二航向角比值m；
[0028] 根据第一航向角比值ni和第二航向角比值n，计算目标感知设备探测到的感知目标的航向角相似度P(Hi)，其中，
[0029] 优选地，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的位置相似度P(Oi)的步骤包括：
[0030] 从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大经度位置Amax，Amax＝max(A，A1，A2……Ax)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
[0031] 获取目标感知设备采集到的感知目标的经度位置Ai和最大经度位置Amax之间的第一位置比值Ci；
[0032] 获取主感知设备采集到的感知目标的经度位置A和最大经度位置Amax之间的第二位置比值C；
[0033] 根据第一位置比值Ci和第二位置比值C，计算目标感知设备探测到的感知目标的第一位置相似度P(Ci)，其中，
[0034] 从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大纬度位置Bmax，Bmax＝max(B，B1，B2……Bx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；
[0035] 获取目标感知设备采集到的感知目标的纬度位置Bi和最大纬度位置Bmax之间的第三位置比值Di；
[0036] 获取主感知设备采集到的感知目标的纬度位置B和最大纬度位置Bmax之间的第四位置比值D；
[0037] 根据第三位置比值Di和第四位置比值D，计算目标感知设备探测到的感知目标的第一位置相似度P(Di)，其中，
[0038] 将第一位置相似度P(Ci)和第二位置相似度P(Di)相乘，获得目标感知设备探测到的感知目标的位置相似度P(Oi)。
[0039] 优选地，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的所属分类相似度P(Ki)的步骤包括：
[0040] 判断目标感知设备探测到的感知目标的所属分类是否和主感知设备探测到的感知目标的所属分类相同；
[0041] 若相同，则确定目标感知设备探测到的感知目标的所属分类相似度P(Ki)等于1；
[0042] 若不相同，则确定目标感知设备探测到的感知目标的所属分类相似度P(Ki)等于0。
[0043] 优选地，所述方法还包括：
[0044] 根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对剩余的其它感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，并将计算出的置信度结果向外分享。
[0045] 优选地，根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证的步骤包括：
[0046] 将所述第一置信度和各个所述第二置信度相乘，获得目标置信度；
[0047] 判断所述目标置信度是否大于或等于预定置信度值；
[0048] 若大于或等于，则确定目标感知设备分享的第一感知信息可靠；
[0049] 若小于，则确定目标感知设备分享的第一感知信息不可靠。
[0050] 本发明还提供了一种基于V2X的感知信息的可靠性验证装置，包括：第一接收模块，用于接收至少两个其它感知设备分享的第一感知信息；
[0051] 获取模块，用于获取主感知设备自身所采集到的第二感知信息；
[0052] 计算模块，用于根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度；计算步骤上述所述；
[0053] 第二接收模块，用于接收剩余的其它感知设备各自分享的第二置信度；
[0054] 验证模块，用于根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证；
[0055] 所述第一感知信息和所述第二感知信息均包括：感知目标的速度、位置、所属分类和航向角；
[0056] 所述第二置信度为剩余的其它感知设备对目标感知设备的分享的第一感知信息进行置信度计算后获得的置信度结果，剩余的其它感知设备为至少两个其它感知设备中除所述目标感知设备之外的设备。
[0057] 本发明还提供了一种控制器，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器读取所述存储器中的程序，执行如上述的基于V2X的感知信息的可靠性验证方法中的步骤。
[0058] 本发明还提供了一种汽车，包括上述的控制器。
[0059] 本发明是有益效果为：
[0060] 1)、提高基于V2X的传感信息共享系统的信息安全性，提高系统的防御信息安全攻击的能力，及时识别受到攻击的V2X感知共享单元。
[0061] 2)、提高V2X感知分享系统的信息安全鲁棒性，如果要攻击，就必须攻击一半以上的V2X感知共享单元。
[0062] 3)、快速识别被攻击的V2X感知共享单元，给系统发出告警信息，信息安全部门快速介入处理。
附图说明
[0063] 图1为感知信息共享可靠性认证系统架构图；
[0064] 图2为感知设备的架构图；
[0065] 图3为本实施例的应用场景示意图；
[0066] 图4为本发明实施例的方法的流程示意图。
具体实施方式
[0067] 下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0068] 本实施例中，搭载在车辆或路侧设备上的各个感知设备通过V2X通信方式进行通信，例如：车与车之间通过V2V的方式进行通信，车与路侧设备通过V2I的通信方式进行通信。其中，车辆和路侧设备之间的具体通信方式采用现有技术，在本申请中不进行赘述。
[0069] 参照图1，本实施例中，基于V2X的传感信息共享系统，该系统包括云端监控模块1和感知设备2，感知设备2通过无线通信3向云端监控模块1发送计算的置信度信息，感知设备2通过无线通信4彼此通信共享感知信息和置信度信息。无线通信3和4，包括可实施任何合适的通信技术，包括GSM/GPRS、WCDMA、CDMA2000、TD-SCDMA、4GLTE或5G，或其他当前的或新兴的无线技术。
[0070] 参照图2，感知设备2包括感知器件5，感知器件5但不限于激光雷达、毫米波雷达、摄像头等，感知器件5将感知到的信息发给中央计算模块6，中央计算模块6将感知信息和定位模块7发的绝对定位信息融合生成该单元为坐标系的感知目标结果，通过通信模块8广播出去。通信模块8，包括可实施任何合适的通信技术，包括GSM/GPRS、WCDMA、CDMA2000、TD-SCDMA、4GLTE或5G，或其他当前的或新兴的无线技术。
[0071] 参照图1，本发明实施例提供了一种基于V2X的感知信息的可靠性验证方法，应用于主感知设备，主感知设备为车辆也可以为路侧设备，路侧设备为V2X车路协同智能路侧设备，该设备主要由传感器、计算单元、V2X通讯单元三部分组成。V2X通过路侧感知设备(摄像头)采集周围交通状况、事件和车信息，通过边缘计算单位融合、预处理成为结构化数据，传给V2X通讯单元进行广播给到网联车辆，通过上帝视角提供道路感知补充信息(盲区感知信息、超视距感知信息)给车。云端监控平台通过接收各个感知上传的置信度信息，基于大数据分析确定受到攻击或存在故障的感知单元，提供给监管部门进行处理。本实施例中，如图4，该方法具体包括：
[0072] 步骤S1，接收至少两个其它感知设备分享的第一感知信息，其它感知设备是指除了主感知设备之外的剩余感知设备。
[0073] 针对于感知设备来说，在其感知范围内，可能感知到多种对象，例如包括：汽车，动物，人类，或其他对象。感知设备在探测到信息后，首先进行所属分类划分，确认该感知目标具体对应的分类；同时，感知设备还能够感知到该感知对象的速度、位置(经度和纬度形成)以及以感知对象的航向角，该航向角具体为感知对象的速度与地球北极之间的夹角。感知设备在探测并分类后，将每一感知对象对应的4个维度信息(即所属分类、速度、航向角和位置)进行分组，再向外发送。由于各个感知设备之间通过V2X的方式进行通信，因此，其它的感知设备都能够接收到分享出感知信息的感知设备对外发送的信息。同理，对于每一个感知设备来说，只要其它感知设备有对外发送感知信息，该感知设备都会接收到这些感知设备分享出的感知信息。
[0074] 步骤S2，获取主感知设备自身所采集到的第二感知信息。
[0075] 基于上述描述，对于同一个感知对象来说，只要其处于感知设备的感知范围之内，各个感知设备都会感知到其对应的多个维度的信息。因此，主感知设备也会对其感知范围内的感知对象进行信息感知。
[0076] 步骤S3，根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对至少两个其它感知设备中的目标感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，获得第一置信度。
[0077] 其中，目标感知设备为至少两个其它感知设备中的任意一个设备。
[0078] 在进行置信度计算时，通过对目标感知设备针对y个相同感知对象中的其中一个感知目标所对应的速度、位置、航向角和所属分类进行相似度计算，根据计算出的相似度进行第一置信度求解。具体来说，该步骤S3包括：
[0079] 步骤S31，从至少两组第一感知信息和所述第二感知信息中，筛选出至少一个相同感知对象，并针对每一感知对象进行数据分组，每一组数据中包括：感知对象在不同感知信息中的所属分类、速度、航向角和位置。例如：至少两个其它感知设备为x个，其中，根据筛选，存在F个相同感知对象，针对F个相同感知对象，数据分组形成F组数据，一组数据中包括：主感知设备感知到的该感知对象的所属分类、速度、航向角和位置，以及x个感知设备感知到的该感知对象的所属分类、速度、航向角和位置。具体如下表1，其中，在表1中，第x+1个感知设备表示主感知设备。
[0080]感知设备 速度 所属分类 航向角 位置
1 V1 1 H1 O1
2 V2 1 H2 O2
3 V3 1 H3 O3
… … … … …
x Vx 1 Hx Ox
x+1 V 1 H O
[0081] 表1
[0082] 针对于F个感知对象，则存在着与上述表1相类似的F组数据。
[0083] 步骤S32，从至少两个其它感知设备中选择目标感知设备，并从至少一个相同感知对象中筛选出一个感知目标。目标感知设备具体为x个其它感知设备中的第i个感知设备，感知目标则为F个感知对象中的其中一个感知对象。在确定目标感知设备和感知目标后，即可确定出目标感知设备和感知目标相对应的其中一组分组数据。
[0084] 步骤S33，计算目标感知设备探测到的关于感知目标的速度相似度P(Vi)、位置相似度P(Oi)、所属分类相似度P(Ki)和航向角相似度P(Hi)。
[0085] 具体来说，目标感知设备探测到的关于感知目标的速度相似度P(Vi)的计算步骤包括：从至少两个其它感知设备(x个)采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的速度中查找出最大速度Vmax，Vmax＝max(V，V1，V2……Vx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；获取目标感知设备采集到的感知目标的速度Vi和最大速度Vmax之间的第一速度比值ni；获取主感知设备采集到的感知目标的速度V和最大速度Vmax之间的第二速度比值n；根据第一速度比值ni和第二速度比值n，计算目标感知设备探测到的感知目标的速度相似度P(Vi)，其中， 其中，第一速度比值ni和第二速度比值n均为位于0到1之间的系数(包括1，不包括0)。
[0086] 计算目标感知设备探测到的关于感知目标的航向角相似度P(Hi)的步骤包括：从至少两个其它感知设备(x个)采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大航向角Hmax，Hmax＝max(H，H1，H2……Hx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；获取目标感知设备采集到的感知目标的航向角Hi和最大航向角Hmax之间的第一航向角比值mi；获取主感知设备采集到的感知目标的航向角V和最大航向角Vmax之间的第二航向角比值m；根据第一航向角比值ni和第二航向角比值n，计算目标感知设备探测到的感知目标的航向角相似度P(Hi)，其中， 其中，第一航向角比值mi和第二航向角比值m均为位于0到1之间的系数(包括1，不包括0)。
[0087] 目标感知设备探测到的关于感知目标的位置相似度P(Oi)的步骤包括：从至少两个其它感知设备(x个)采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大经度位置Amax，Amax＝max(A，A1，A2……Ax)，x为至少两个其它感知设备的总数量；获取目标感知设备采集到的感知目标的经度位置Ai和最大经度位置Amax之间的第一位置比值Ci；获取主感知设备采集到的感知目标的经度位置A和最大经度位置Amax之间的第二位置比值C；根据第一位置比值Ci和第二位置比值C，计算目标感知设备探测到的感知目标的第一位置相似度P(Ci)，其中， 从至少两个其它感知设备采集到的关于感知目标的感知速度和主感知设备采集到的感知目标的位置中查找出最大纬度位置Bmax，Bmax＝max(B，B1，B2……Bx)，x为至少两个其它感知设备的总数量；获取目标感知设备采集到的感知目标的纬度位置Bi和最大纬度位置Bmax之间的第三位置比值Di；获取主感知设备采集到的感知目标的纬度位置B和最大纬度位置Bmax之间的第四位置比值D；根据第三位置比值Di和第四位置比值D，计算目标感知设备探测到的感知目标的第一位置相似度P(Di)，其中， 将第一位置相似度P(Ci)和第二位置相似度P(Di)相乘，获得目标感知设备探测到的感知目标的位置相似度P(Oi)。同理地，第一位置比值Ci、第二位置比值C、第一位置比值Di和第二位置比值D、均为位于0到1之间的系数(包括1，不包括0)。
[0088] 计算目标感知设备探测到的关于感知目标的所属分类相似度P(Ki)的步骤包括：判断目标感知设备探测到的感知目标的所属分类是否和主感知设备探测到的感知目标的所属分类相同；若相同，则确定目标感知设备探测到的感知目标的所属分类相似度P(Ki)等于1；若不相同，则确定目标感知设备探测到的感知目标的所属分类相似度P(Ki)等于0。
[0089] 步骤S34，将目标感知设备探测到的感知目标的速度相似度P(Vi)、位置相似度P(Oi)、所属分类相似度P(Ki)和航向角相似度P(Hi)进行相乘，计算出目标感知设备分享的关于感知目标的第一感知信息的第一置信度。
[0090] 步骤S35，接收剩余的其它感知设备各自分享的第二置信度。
[0091] 其中，剩余的其它感知设备在进行第二置信度计算时的方式与上述步骤3中，对第一置信度进行计算的步骤相同。
[0092] 步骤S36，根据所述第一置信度和所述第二置信度，对目标感知设备分享的第一感知信息进行可靠性验证。
[0093] 其中，该步骤S36具体包括：
[0094] 将所述第一置信度和各个所述第二置信度相乘，获得目标置信度；
[0095] 判断所述目标置信度是否大于或等于预定置信度值；
[0096] 若大于或等于，则确定目标感知设备分享的第一感知信息可靠；
[0097] 若小于，则确定目标感知设备分享的第一感知信息不可靠。
[0098] 在根据目标置信度确定目标感知设备分享的第一感知信息可靠后，针对于车辆来说，车辆可以借助该目标感知设备感知到的信息参与交通处理；同时，还能够识别出目标感知设备是否被攻击或者感知性能下降。对于路侧设备来说，其可以依靠目标感知设备分享的第一感知信息参与交通处理，例如，进行路口红绿灯控制。来缓解交通拥挤情况等。
[0099] 同时，本实施例中，该方法还包括：根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对剩余的其它感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，并将计算出的置信度结果向外分享。主感知设备通过对剩余的其它感知设备分享的第一感知信息进行置信度计算，使其它接收到该主感知设备分享的置信度计算结果，能够进一步的对目标感知设备分享的感知信息进行可靠性验证。同时，云端服务器也可以接收各个感知设备上报的置信度，分析哪些感知设备受到攻击或者出现故障，在识别出问题时能够及时采取补救措施。
[0100] 如图3所示，场景示意图，当车辆9(已安装感知设备)在十字路口准备右转，但是后转的视野可能被周围建筑或树木遮挡，无法感知到人行横道上的行人10，此时，车辆9可以接收路侧感知分享单元11、车辆12(已安装感知设备)和车辆13(已安装感知设备)分享的感知信息以及彼此的置信度信息。如果车辆12受到安全攻击，分享的感知信息被篡改，则路侧感知设备11和车辆13计算车辆12的置信度值就很低，则车辆12分享的感知信息则不会被采用。同时云端监控模块1也将根据各个传感共享单元上传的置信度信息，判断车辆12受到攻击，从而采取必要措施。
[0101] 与现有技术相比，本发明提供的上述方法，具有以下技术效果：
[0102] 1)、提高基于V2X的传感信息共享系统的信息安全性，提高系统的防御信息安全攻击的能力，及时识别受到攻击的V2X感知共享单元。
[0103] 2)、提高V2X感知分享系统的信息安全鲁棒性，如果要攻击，就必须攻击一半以上的V2X感知共享单元。
[0104] 3)、快速识别被攻击的V2X感知共享单元，给系统发出告警信息，信息安全部门快速介入处理。
[0105] 上述实施例只对其中一些本发明的一个或多个实施例进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。
