Aug, 2023
互联与自动驾驶车辆的联邦学习：现有方法和挑战综述
Federated Learning for Connected and Automated Vehicles: A Survey of Existing Approaches and Challenges
Vishnu Pandi Chellapandi, Liangqi Yuan, Christopher G. Brinton, Stanislaw H Zak, Ziran Wang
TL;DR机器学习在互联和自动化车辆（CAV）的关键任务中被广泛应用，然而，由于对车辆数据进行模型训练，导致了与车辆用户隐私和通信开销相关的重大挑战。联邦学习是一种分散的机器学习方法，使多个车辆可以协作开发模型，从不同的驾驶环境中进行学习，提高整体性能，并同时确保本地车辆数据的隐私和安全。本论文综述了联邦学习在 CAV 中应用的进展，分析了中心化和分散化联邦学习框架的关键特性和方法学，并回顾了与 CAV 中联邦学习相关的多样数据来源、模型和数据安全技术，强调它们在确保隐私和机密性方面的重要性。其次，探讨了联邦学习的特定应用，并提供了每个应用所采用的基本模型和数据集的见解。最后，列出了 FL4CAV 面临的现有挑战，并讨论了进一步提升 FL 在 CAV 背景下的效果和效率的潜在方向。