本申请涉及车联网和v2x领域，尤其涉及一种基于v2x的网联车辆安全认证方法。
背景技术：
车辆在道路上行驶时，通常会有导航指引我们方向，使我们的出行更加便捷，但导航功能有限，无法实现对于周围车辆与行人的感知，也无法使车辆与外界事物协同。
现有技术中，利用v2x技术可以将车辆与外界事物实现感知协同，在提升车辆安全的同时，也带来更好的出行体验，是物联网在车辆驾驶情景中的重要应用。
但是目前由于v2x生产厂商和运营厂商不同，车辆只能各自采集数据，互相无法共享信息，信息利用率低，这在一定程度上导致车辆无法摸清周围车辆状况，无法提供有效服务。
技术实现要素：
本发明提供了一种基于v2x的网联车辆安全认证方法，解决了如何有效利用传感设备和人工智能技术来实现v2x的网联车辆安全认证，进而完成区域内网联车辆数据传播共享的问题。
一种基于v2x的网联车辆安全认证方法，其特征在于，包括：
通过传感设备采集外界环境信息形成结构化数据，将所述结构化数据与第一网联车辆本地信息结合形成第一网联车辆数据，发送给外界对象，所述外界对象包括：路侧单元、第二网联车辆、行人；
接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答的方式，认证第一网联车辆身份的有效性，将认证结果反馈给所述第一网联车辆；
若所述认证结果为有效，则根据所述认证结果获得所述外界对象的数据，通过挑战应答方式，根据所述外界对象的数据认证所述外界对象的有效性，获得认证结果；
若所述认证结果为有效，所述第一网联车辆与所述外界对象建立信任，在所述外界对象覆盖范围内持续交换共享数据。
可选地，接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答的方式，认证第一网联车辆身份的有效性，将认证结果反馈给所述第一网联车辆，具体包括：
当第一网联车辆进入某一区域，以所述第一网联车辆为中心建立信任网络，若所述区域内存在路侧单元，则由所述第一网联车辆向所述路侧单元发送认证消息，提供所述第一网联车辆数据；
接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答方式，根据所述路侧单元本地已有的与所述第一网联车辆相关的可信数据，结合所述路侧单元通过传感设备采集的车辆数据，估算所述第一网联车辆的大体行驶位置，综合判断认证所述第一网联车辆的有效性，并将认证结果反馈给所述第一网联车辆；
所述第一网联车辆数据包括：所述第一网联车辆的身份数据、外观、位置信息，通过信息采集设备采集所述第一网联车辆外部部分环境状况，且将所述环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据；
所述车辆数据包括：车牌数据、车辆颜色、车辆外观数据以及其周边车辆状况。
可选地，若所述认证结果为有效，则根据所述认证结果获得所述外界对象的数据，通过挑战应答方式，根据所述外界对象的数据认证所述外界对象的有效性，获得认证结果，具体包括：
若认证所述第一网联车辆身份为有效，则向所述第一网联车辆提供路侧单元数据；
根据所述第一网联车辆本地已有的与所述路侧单元相关的可信数据，并结合所述路侧单元数据，通过挑战应答方式，认证所述路侧单元的有效性，获得认证结果；
所述路侧单元数据包括：所述路侧单元的身份数据、基本情况以及其采集的所述第一网联车辆周边范围内车辆情况的结构化数据。
可选地，若认证所述第一网联车辆身份为无效，则由所述第一网联车辆周围的第二网联车辆接收所述第一网联车辆数据，根据所述第二网联车辆本地已有的与所述第一网联车辆相关的可信数据，结合所述第二网联车辆通过传感设备采集的车辆数据，估算所述第一网联车辆的大体行驶位置，综合判断认证所述第一网联车辆的有效性，获得认证结果，并将所述认证结果反馈给所述第一网联车辆。
可选地，若第二网联车辆认证所述第一网联车辆身份为有效，则提供第二网联车辆数据；
根据所述第一网联车辆本地已有的与所述路侧单元相关的可信数据，并结合所述第二网联车辆数据，认证所述第二网联车辆的有效性，获得认证结果；
所述第二网联车辆数据包括：所述第二网联车辆的身份数据、车辆外观、位置信息，通过采集设备采集车辆外部部分环境状况，且将所述环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据。
可选地，若所述第二网联车辆本地数据不足无法判断所述第一网联车辆的有效性，则将所述第一网联车辆提供的第一网联车辆数据发送给所述第二网联车辆已经信任的并且在所述第一网联车辆周边的路侧单元和第三网联车辆，来协助认证所述第一网联车辆的有效性。
可选地，所述第二网联车辆已经信任的并且在所述第一网联车辆周边的路侧单元和第三网联车辆，根据接收的数据，对所述第一网联车辆进行认证，并将相关数据以及认证结果反馈给所述第二网联车辆。
可选地，若所述认证结果为有效，所述第一网联车辆与所述外界对象建立信任，具体包括：
达成信任的网联车辆之间及网联车辆与路侧单元之间，通过提醒信息完成道路状况辅助，设置双方信任级别，根据所述信任级别，共享自身数据。
可选地，在所述第一网联车辆出厂之前，为所述第一网联车辆预设受信的v2x参与者数据，通过线上或线下的方式更新所述v2x参与者数据。
可选地，将与第一网联车辆相互认证成功的外界对象的信息上传到云数据中心车联网平台。
本发明提供了一种基于v2x的网联车辆安全认证方法，通过高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等传感设备采集周围车辆以及v2x-rsu基础设施的信息，利用图像识别、深度学习、人工智能等技术，融合多传感器数据，形成结构化数据，再将部分数据广播给车辆周边v2x参与者，通过挑战应答方式，利用v2x通讯双方实际观测到的数据，来完成安全认证；相较于传统的方式，通过基于来自信任车辆的可信数据以及本地传感设备采集数据加智能分析的方式，有效地解决了不同车厂、不同运营商间的互相认证；通过信任车辆传播其认证的可信身份数据以及黑名单，完成信任身份共享，实现行车区域内更大范围的车辆组网，增加感知范围的同时实现感知协同，提高车辆整体的行车安全。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种基于v2x的网联车辆安全认证方法流程示意图。
图2为本实施例提供的v2x网联车辆数据传输关系组成示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例对本申请进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在现有技术中，车对外界的信息交换(vehicletoeverything，v2x)是车辆对车辆通信(vehicletovehicle，v2v)、车辆对基础设施通信(vehicletoinfrastructure，v2i)、车辆对行人通信(vehicletopedestrian，v2p)等的统称，通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与x(行人、车辆、路侧单元、后台等)智能信息的交换共享，获得实时路况、道路状况、行人位置等一系列交通数据，从而带来超视距的环境信号，同时能与交通灯、路标等周围基础设施进行互动，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，提供更安全、更节能、更环保、更舒适的出行方式，是物联网在车辆驾驶情景中的重要应用。
近年来，人工智能技术和车联网技术发展迅速，推动了传统汽车行业向智能化、网联化的方向发展，对于传统车辆进行升级，增加高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等传感装置，提升单个车辆的驾驶安全。v2x技术将多个车辆进行组网，实现感知协同，在提升车辆安全的同时，也带来更好的出行体验。目前由于v2x生产厂商和运营厂商不同，无法在不同车辆间共享数据，这就需要v2x车辆之间实现相互认证，完成区域内车辆的互相信任。在这种情况下，如何有效利用车辆传感设备和人工智能技术来实现v2x网联车辆间的安全认证，进而完成区域内车辆对数据的信任传播共享成为亟需解决的问题。
本申请的方案可以解决上述问题，下面进行具体说明。
图1为本申请实施例提供的一种基于v2x的网联车辆安全认证方法流程示意图，可以包括以下步骤：
一种基于v2x的网联车辆安全认证方法，其特征在于，包括：
通过传感设备采集外界环境信息形成结构化数据，将所述结构化数据与第一网联车辆本地信息结合形成第一网联车辆数据，发送给外界对象，所述外界对象包括：路侧单元、第二网联车辆、行人；
接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答的方式，认证第一网联车辆身份的有效性，将认证结果反馈给所述第一网联车辆；
若所述认证结果为有效，则根据所述认证结果获得所述外界对象的数据，通过挑战应答方式，根据所述外界对象的数据认证所述外界对象的有效性，获得认证结果；
若所述认证结果为有效，所述第一网联车辆与所述外界对象建立信任，在所述外界对象覆盖范围内持续交换共享数据。
在本申请的一种实施例中，通过高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等传感设备采集周围车辆以及路侧v2x-rsu基础设施的信息，通过挑战应答方式，由v2x网联车辆及外界对象双方提供其车辆身份数据，基于来自外界对象的可信数据以及本地传感设备采集数据，经过智能分析来认证身份有效性，挑战应答方式可以在不泄露任何秘密的情况下，有效的完成双方身份认证，使用挑战应答方式，可以防止遭到窃听和重放攻击。传统认证中，一旦窃听到了你的密码，就能冒充你的身份，而有时候即使不知道密码，只要把你上次的认证信息记录下来，下次再重播，也能冒充身份，例如用照片、录音骗过人脸、声纹识别就是重放攻击。v2x参与者认证交换的挑战数据都是来自外部观测数据，并且仅提供部分数据，同时也进行了数据脱敏，在保证挑战应答真实性的同时，也有效的保护了客户隐私。
图2为v2x网联车辆数据传输关系组成示意图，包括网联车辆与周围车辆、行人、路侧单元、云数据平台之间的数据传输关系。第一网联车辆，即网联车辆a，通过高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等传感设备采集外界对象的数据信息，包括周围车辆、行人以及v2x-rsu(roadsideunit，路侧单元)基础设施的信息，利用图像识别、深度学习、人工智能等技术，融合多传感器数据，将采集的外界对象的数据信息整合结构化形成结构化数据，再将部分数据广播给车辆周边v2x参与者，本申请中的网联车辆具有计算、存储、网络能力，包含计算单元、内存、数据存储以及v2x网络单元，并安装高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等传感设备来进行外部环境数据的采集。
v2x网络单元实现网联车辆与v2x网络中节点的数据传输，包括v2v网联车辆间的数据交换，v2i网联车辆与路侧的数据交换，v2p网联车辆与行人的数据交换。高清摄像头拍摄车辆周围的场景图像；高精度定位装置获取网联车辆位置数据；网联车辆计算单元具有人工智能计算能力，将高清摄像头采集数据、激光雷达采集数据、高精度定位数据等数据汇集进行智能分析，整合形成结构化数据。激光雷达扫描获得点云数据；点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以x,y,z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状，不仅如此，除(x,y,z)代表的几何位置信息之外，点云数据还可以表示一个点的rgb颜色(红绿蓝，是工业界的一种颜色标准)，灰度值，深度，分割结果等，点云数据可以用数学去精准描述算法的实现，效果是可预见的。
路侧单元的基础设施具备较强的计算和网络能力，安装性能更高的高清摄像头、激光雷达等传感装置，提供v2x通信功能，实现路侧单元覆盖区域的车辆通过v2x通讯，同时路基单元与云数据中心可以实现数据交换；云数据中心大量计算存储资源，并与路侧单元基础设施进行数据交换，实现路侧单元基础设施的统一管理和实时监控，同时为网联车辆和路侧单元提供路侧单元和车辆的有效身份信息。
如果网联车辆a周围存在路侧单元，则由网联车辆a向路侧单元发送消息，请求认证，同时提供网联车辆a的身份数据、车辆外观、位置信息等基本情况，及结构化数据，即通过摄像头、激光雷达等设备采集网联车辆a外部部分环境状况，经过网联车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据。
路侧单元收到第一网联车辆，即网联车辆a，的消息，根据路侧本地已有的与该网联车辆a相关的可信数据，结合路侧单元通过摄像头、激光雷达等传感设备采集的车牌数据、车辆颜色、车辆外观数据以及其周边车辆状况等信息，估算网联车辆a的大体行驶位置，综合判断认证网联车辆a的有效性，并将认证结果反馈给网联车辆a；如果路侧单元认证网联车辆a身份无效，也就是说，此网联车辆不合法，则由网联车辆a判断是否重新发起信任认证过程，如果确认重新发起认证，由网联车辆a重新向路侧单元发送认证消息；如果认证网联车辆a身份有效，则提供路侧单元的身份数据、基本情况以及其采集的该网联车辆a周边范围车辆情况的结构化数据。
网联车辆a接收来自路侧单元的数据，如果路侧单元信任网联车辆a，那么网联车辆a根据其车辆本地已有的与该路侧单元相关的可信数据，同时结合路侧单元反馈的周边车辆数据，认证路侧单元的合法性、有效性，如果认证该路侧单元身份有效，则双方建立信任联系，通过认证，达成信任的车辆之间及车辆与路侧单元之间，可以共享路况信息，通过提醒信息完成前装预警、失控预警、盲区变道预警、交叉路口辅助、左转辅助等，在该路侧单元覆盖范围内，双方持续共享数据，共享的数据包括车辆的路程信息，路侧单元覆盖范围内的路况信息、车辆黑名单等。
可以采用cnn卷积神经网络来提取来自多路摄像头的视频数据，设计神经网络模型来提取激光雷达点云数据中的环境特征数据，并将摄像头采集的数据和点云数据融合。信任认证可以通过车辆周边环境特征的重合、视频采集和激光雷达得到的车辆外观特征，并结合定位装置来估算周边车辆定位数据，综合进行判断得出结果。
可选地，接收第一网联车辆数据，通过挑战应答的方式，认证第一网联车辆身份的有效性，将认证结果反馈给第一网联车辆，具体包括：
当第一网联车辆进入某一区域，以第一网联车辆为中心建立信任网络，若区域内存在路侧单元，则由第一网联车辆向路侧单元发送认证消息，提供第一网联车辆数据；
在本申请的一种实施例中，网联车辆a进入某个区域，以网联车辆为中心建立信任网络，如果网联车辆a周围存在路侧单元，则由网联车辆a向路侧单元发送消息，请求认证，同时提供网联车辆a的身份数据、车辆外观、位置信息等基本情况，及结构化数据，即通过摄像头、激光雷达等设备采集网联车辆a外部部分环境状况，经过网联车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据。
接收第一网联车辆数据，通过挑战应答方式，根据路侧单元本地已有的与第一网联车辆相关的可信数据，结合路侧单元通过传感设备采集的车辆数据，估算第一网联车辆的大体行驶位置，综合判断认证第一网联车辆的有效性，并将认证结果反馈给第一网联车辆；
路侧单元收到网联车辆a的消息，根据路侧本地已有的与该网联车辆a相关的可信数据，也就是该路侧单元本地存储的与该网联车辆a相关的信息，结合路侧单元通过摄像头、激光雷达等传感设备采集的网联车辆a的车牌数据、车辆颜色、车辆外观数据以及其周边车辆状况等信息，估算网联车辆a的大体行驶位置，综合判断认证网联车辆a的有效性，确认该网联车辆是否为合法车辆等信息，并将认证结果反馈给网联车辆a；如果路侧单元认证网联车辆a身份无效，也就是说，此网联车辆不合法，则由网联车辆a判断是否重新发起信任认证过程，如果确认重新发起认证，由网联车辆a重新向路侧单元发送认证消息。如果认证网联车辆a身份有效，则提供路侧单元的身份数据、基本情况以及其采集的该网联车辆a周边范围车辆情况的结构化数据。
第一网联车辆数据包括：第一网联车辆的身份数据、外观、位置信息，通过信息采集设备采集第一网联车辆外部部分环境状况，且将环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据；车辆数据包括：车牌数据、车辆颜色、车辆外观数据以及其周边车辆状况。
可选地，若所述认证结果为有效，则根据所述认证结果获得所述外界对象的数据，通过挑战应答方式，根据所述外界对象的数据认证所述外界对象的有效性，获得认证结果，具体包括：
若认证所述第一网联车辆身份为有效，则向所述第一网联车辆提供路侧单元数据；
根据所述第一网联车辆本地已有的与所述路侧单元相关的可信数据，并结合所述路侧单元数据，通过挑战应答方式，认证所述路侧单元的有效性，获得认证结果；
所述路侧单元数据包括：所述路侧单元的身份数据、基本情况以及其采集的所述第一网联车辆周边范围内车辆情况的结构化数据。
在本申请的一种实施例中，路侧单元认证网联车辆a成功，则网联车辆a接收来自该路侧单元的数据，并根据其车辆本地已有的与该路侧单元相关的可信数据，同时结合路侧单元反馈的周边车辆数据，认证路侧单元的合法性、有效性，如果认证该路侧单元身份有效，则双方建立信任联系，通过认证，在该路侧单元覆盖范围内，双方持续共享数据，共享的数据包括车辆的路程信息，路侧单元覆盖范围内的路况信息、车辆黑名单等。
可选地，若认证第一网联车辆身份为无效，则由第一网联车辆周围的第二网联车辆接收第一网联车辆数据，根据第二网联车辆本地已有的与第一网联车辆相关的可信数据，结合第二网联车辆通过传感设备采集的车辆数据，估算第一网联车辆的大体行驶位置，综合判断认证第一网联车辆的有效性，获得认证结果，并将认证结果反馈给第一网联车辆。
在本申请的一种实施例中，路侧单元对网联车辆a身份的有效性认证失败，那么网联车辆a可选择重新向路侧单元发送认证消息，也可选择向周围车辆发送认证消息，网联车辆a向周边第二网联车辆，即网联车辆b，发送认证消息，提供第一网联车辆数据，即网联车辆a的身份数据、外观、位置信息，通过信息采集设备采集第一网联车辆外部部分环境状况，且将环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的结构化数据。网联车辆b收到认证消息和相关数据，根据本地已有的与该车相关的可信数据，结合摄像头、激光雷达等传感设备采集网联车辆a的车牌数据、车辆颜色、车辆外观数据以及其周边车辆状况等信息，同时估算车辆大体行驶位置，综合判断验证网联车辆a的有效性。
可选地，若认证第一网联车辆身份为有效，则提供第二网联车辆数据；
根据第一网联车辆本地已有的与路侧单元相关的可信数据，并结合第二网联车辆数据，认证第二网联车辆的有效性，获得认证结果；
第二网联车辆数据包括：第二网联车辆的身份数据、车辆外观、位置信息，通过采集设备采集车辆外部部分环境状况，且将环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据。
在本申请的一种实施例中，网联车辆b认证网联车辆a成功，则网联车辆a接收来自该网联车辆b的数据，并根据其车辆本地已有的与该网联车辆b相关的可信数据，同时结合网联车辆b反馈的周边车辆数据，认证网联车辆b的合法性、有效性，如果认证该网联车辆b身份有效，则双方建立信任联系，通过认证，并将该认证结果反馈给路侧单元，表明网联车辆a的有效性，在路侧单元及该网联车辆b覆盖范围内，双方持续共享数据，共享的数据包括车辆的路程信息，网联车辆b覆盖范围内的路况信息、车辆黑名单等。
可选地，若第二网联车辆本地数据不足无法判断第一网联车辆的有效性，则将第一网联车辆提供的第一网联车辆数据发送给第二网联车辆已经信任的并且在第一网联车辆周边的路侧单元和第三网联车辆，来协助认证第一网联车辆的有效性。第二网联车辆已经信任的并且在第一网联车辆周边的路侧单元和第三网联车辆，根据接收的数据，对第一网联车辆进行认证，并将相关数据以及认证结果反馈给第二网联车辆。
在本申请的一种实施例中，如果网联车辆b本地数据不足无法判断，则将网联车辆a提供的数据，发送给网联车辆b已经信任的并且在a周边的路侧单元和网联车辆c来协助认证；网联车辆b已经信任的并且在a周边的路侧单元和网联车辆c，根据接收的数据，对a进行认证，将认证结果及相关数据反馈给网联车辆b。网联车辆b接收反馈的数据，进行综合判断验证网联车辆a的有效性；如果验证网联车辆a身份可信，则同时提供网联车辆b的身份数据、车辆外观、位置信息等基本情况及通过摄像头、激光雷达等设备采集的车辆外部部分环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型结构化后的数据。网联车辆a接收网联车辆b的数据，综合判断验证网联车辆b的有效性，如果验证车辆b身份有效，设定信任等级，双方达成信任关系，在路侧单元覆盖范围内可以持续交换信任数据及车辆周边车况数据；否则，反馈给网联车辆a认证失败消息。
可选地，若认证结果为有效，第一网联车辆与外界对象建立信任，具体包括：
达成信任的网联车辆之间及网联车辆与路侧单元之间，通过提醒信息完成道路状况辅助，设置双方信任级别，根据信任级别，共享自身数据。
在本申请的一种实施例中，网联车辆a接收网联车辆b的数据，综合判断验证网联车辆b的有效性，如果验证车辆b身份可信，设定信任等级，双方达成信任关系，在路侧单元覆盖范围内可以持续交换信任数据及车辆周边车况数据；否则，反馈给网联车辆认证失败消息。信任等级是根据v2x场景进行划分，例如车辆避让、信息提醒、车辆协同需要的信任等级依次增高。根据其信任级别，来共享信任路侧单元和车辆身份信息，增加信任传播速度，本地的信任身份数据随着车辆位置的变化不断更新，通过共享行程可以形成更加高效的协同车队，实现了个性化的车车协同和车路协同，在提升车辆安全的同时，也带来更好的出行体验。
可选地，在第一网联车辆出厂之前，为第一网联车辆预设受信的v2x参与者数据，通过线上或线下的方式更新v2x参与者数据。
在本申请的一种实施例中，汽车oem厂商在新车出厂时为网联车辆预置可以信任的车辆、路侧单元以及云数据中心车联网平台信息，网联车辆通过4s店线下定期更新可以信任的v2x参与者信息，也可以通过网络连接到云数据中心车联网平台，随时更新可以信任的v2x参与者信息。
可选地，将与第一网联车辆相互认证成功的外界对象的信息上传到云数据中心车联网平台。
在本申请的一种实施例中，网联车辆可以将信任的路侧单元和网联车辆信息通过互联网上传到云数据中心车联网平台，当有网联车辆进行认证时，可以随时从云数据中心获得该车辆信息，提高认证速度。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
1.一种基于v2x的网联车辆安全认证方法，其特征在于，包括：
通过传感设备采集外界环境信息形成结构化数据，将所述结构化数据与第一网联车辆本地信息结合形成第一网联车辆数据，发送给外界对象，所述外界对象包括：路侧单元、第二网联车辆、行人；
接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答的方式，认证第一网联车辆身份的有效性，将认证结果反馈给所述第一网联车辆；
若所述认证结果为有效，则根据所述认证结果获得所述外界对象的数据，通过挑战应答方式，根据所述外界对象的数据认证所述外界对象的有效性，获得认证结果；
若所述认证结果为有效，所述第一网联车辆与所述外界对象建立信任，在所述外界对象覆盖范围内持续交换共享数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答的方式，认证第一网联车辆身份的有效性，将认证结果反馈给所述第一网联车辆，具体包括：
当第一网联车辆进入某一区域，以所述第一网联车辆为中心建立信任网络，若所述区域内存在路侧单元，则由所述第一网联车辆向所述路侧单元发送认证消息，提供所述第一网联车辆数据；
接收所述第一网联车辆数据，通过挑战应答方式，根据所述路侧单元本地已有的与所述第一网联车辆相关的可信数据，结合所述路侧单元通过传感设备采集的车辆数据，估算所述第一网联车辆的大体行驶位置，综合判断认证所述第一网联车辆的有效性，并将认证结果反馈给所述第一网联车辆；
所述第一网联车辆数据包括：所述第一网联车辆的身份数据、外观、位置信息，通过信息采集设备采集所述第一网联车辆外部部分环境状况，且将所述环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据；
所述车辆数据包括：车牌数据、车辆颜色、车辆外观数据以及其周边车辆状况。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述认证结果为有效，则根据所述认证结果获得所述外界对象的数据，通过挑战应答方式，根据所述外界对象的数据认证所述外界对象的有效性，获得认证结果，具体包括：
若认证所述第一网联车辆身份为有效，则向所述第一网联车辆提供路侧单元数据；
根据所述第一网联车辆本地已有的与所述路侧单元相关的可信数据，并结合所述路侧单元数据，通过挑战应答方式，认证所述路侧单元的有效性，获得认证结果；
所述路侧单元数据包括：所述路侧单元的身份数据、基本情况以及其采集的所述第一网联车辆周边范围内车辆情况的结构化数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若认证所述第一网联车辆身份为无效，则由所述第一网联车辆周围的第二网联车辆接收所述第一网联车辆数据，根据所述第二网联车辆本地已有的与所述第一网联车辆相关的可信数据，结合所述第二网联车辆通过传感设备采集的车辆数据，估算所述第一网联车辆的大体行驶位置，综合判断认证所述第一网联车辆的有效性，获得认证结果，并将所述认证结果反馈给所述第一网联车辆。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若第二网联车辆认证所述第一网联车辆身份为有效，则提供第二网联车辆数据；
根据所述第一网联车辆本地已有的与所述路侧单元相关的可信数据，并结合所述第二网联车辆数据，认证所述第二网联车辆的有效性，获得认证结果；
所述第二网联车辆数据包括：所述第二网联车辆的身份数据、车辆外观、位置信息，通过采集设备采集车辆外部部分环境状况，且将所述环境状况经过车辆计算单元的神经网络模型进行结构化后的数据。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第二网联车辆本地数据不足无法判断所述第一网联车辆的有效性，则将所述第一网联车辆提供的第一网联车辆数据发送给所述第二网联车辆已经信任的并且在所述第一网联车辆周边的路侧单元和第三网联车辆，来协助认证所述第一网联车辆的有效性。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第二网联车辆已经信任的并且在所述第一网联车辆周边的路侧单元和第三网联车辆，根据接收的数据，对所述第一网联车辆进行认证，并将相关数据以及认证结果反馈给所述第二网联车辆。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述认证结果为有效，所述第一网联车辆与所述外界对象建立信任，具体包括：
达成信任的网联车辆之间及网联车辆与路侧单元之间，通过提醒信息完成道路状况辅助，设置双方信任级别，根据所述信任级别，共享自身数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述第一网联车辆出厂之前，为所述第一网联车辆预设受信的车对外界的信息交换v2x参与者数据，通过线上或线下的方式更新所述v2x参与者数据。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将与第一网联车辆相互认证成功的外界对象的信息上传到云数据中心车联网平台。
技术总结