論文の概要: A V2X-based Privacy Preserving Federated Measuring and Learning System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13848v1
- Date: Wed, 24 Jan 2024 23:11:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 16:11:19.423345
- Title: A V2X-based Privacy Preserving Federated Measuring and Learning System
- Title（参考訳）: V2Xに基づくフェデレーション計測学習システム
- Authors: Levente Alekszejenk\'o and Tadeusz Dobrowiecki
- Abstract要約: 本稿では,V2V(Var-to-Vehicle)通信を介して,同志の車両にリアルタイムなデータを提供するフェデレート計測学習システムを提案する。
また,交通ネットワークの予測モデルを作成するために,車両ネットワーク(V2N)リンク上で連合学習スキームを運用している。
その結果,提案方式では学習性能が向上し,アグリゲータサーバ側での盗聴を防止することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Future autonomous vehicles (AVs) will use a variety of sensors that generate
a vast amount of data. Naturally, this data not only serves self-driving
algorithms; but can also assist other vehicles or the infrastructure in
real-time decision-making. Consequently, vehicles shall exchange their
measurement data over Vehicle-to-Everything (V2X) technologies. Moreover,
predicting the state of the road network might be beneficial too. With such a
prediction, we might mitigate road congestion, balance parking lot usage, or
optimize the traffic flow. That would decrease transportation costs as well as
reduce its environmental impact.
In this paper, we propose a federated measurement and learning system that
provides real-time data to fellow vehicles over Vehicle-to-Vehicle (V2V)
communication while also operating a federated learning (FL) scheme over the
Vehicle-to-Network (V2N) link to create a predictive model of the
transportation network. As we are yet to have real-world AV data, we model it
with a non-IID (independent and identically distributed) dataset to evaluate
the capabilities of the proposed system in terms of performance and privacy.
Results indicate that the proposed FL scheme improves learning performance and
prevents eavesdropping at the aggregator server side.
- Abstract（参考訳）: 将来の自動運転車(AV)は、大量のデータを生成するさまざまなセンサーを使用する。
もちろん、このデータは自動運転車のアルゴリズムだけでなく、他の車やインフラのリアルタイム意思決定を助けることもできる。
そのため、車両はV2X技術を介して測定データを交換しなければならない。
さらに、道路網の状態を予測することも有益かもしれない。
このような予測をすれば、道路の混雑を緩和したり、駐車場利用のバランスをとったり、交通の流れを最適化したりできます。
これにより輸送コストが減少し、環境への影響も減少する。
本稿では,車両間通信 (v2v) を介して車両にリアルタイムデータを提供するとともに,車両間ネットワーク (v2n) リンク上でフェデレーション学習 (fl) スキームを運用し,交通ネットワークの予測モデルを作成するフェデレーション計測・学習システムを提案する。
実世界のAVデータを持っていないので、パフォーマンスとプライバシの観点から提案されたシステムの性能を評価するために、IID(独立で同一の分散)データセットでモデル化します。
その結果,提案手法により学習性能が向上し,アグリゲータサーバ側での盗聴を防止することができた。
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