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Mejorando seguridad y responsabilidad en vehículos autónomos a través de una identificación robusta de altavoces y registro de eventos basado en blockchain

Autores: Njoku, Judith Nkechinyere; Nwakanma, Cosmas Ifeanyi; Lee, Jae-Min; Kim, Dong-Seong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Mejorando seguridad y responsabilidad en vehículos autónomos a través de una identificación robusta de altavoces y registro de eventos basado en blockchain


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Vehículos autónomos
Seguridad
Responsabilidad
Identificación de altavoces
Tecnología blockchain
Investigación de accidentes

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 43

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A medida que el despliegue de Vehículos Autónomos (AVs) gana impulso, asegurar tanto la seguridad como la responsabilidad se vuelve primordial. Este documento propone un enfoque integral para abordar estas preocupaciones. Con la creciente importancia de la identificación de hablantes, nuestra primera contribución radica en implementar un mecanismo sólido para identificar a los usuarios autorizados dentro de los AVs, mejorando la seguridad. Para contrarrestar la amenaza de la suplantación de voz, se presenta un enfoque basado en un conjunto de técnicas de verificación de hablantes, garantizando la autenticidad de los comandos de los usuarios. Además, en escenarios de accidentes que involucran AVs, surge la necesidad de una responsabilidad y asignación de responsabilidad precisa. Para abordar esto, introducimos una nueva aplicación de la tecnología blockchain, que permite un sistema de registro de eventos que garantiza registros transparentes e inalterables. El sistema propuesto mejora la seguridad de los AVs y establece un marco para una investigación de accidentes confiable utilizando los registros de los hablantes. Además, este documento presenta un concepto innovador donde los vehículos actúan como jueces imparciales durante los accidentes, utilizando la identificación basada en la ubicación. Los resultados muestran la viabilidad de la solución propuesta para la investigación y análisis de accidentes.

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