多机器人攻击检测算法的Matlab源码发布

资源摘要信息:"视频图Matlab代码-Attack_Detection-Sim存储库是一个开源项目，致力于为多智能体/多机器人系统开发和维护一套Matlab编写的攻击检测算法。这些算法能够通过模拟攻击检测，增强多代理系统的安全性，特别是在城市环境中的车辆，如CAT车辆。开发者对原有的使用CAT车辆测试台的ROS凉亭模拟进行了修改，以更好地演示攻击检测机制的功能。 该存储库中的代码涉及到多方面的技术和工具。首先，它需要ROS（Robot Operating System）环境的支持。ROS是一个灵活的框架，用于编写机器人软件。在本项目中，使用的是ROS Indigo版本。ROS的安装与配置是实现项目功能的先决条件。此外，项目还包括对一些附加软件包的安装，如控制器管理器、ros-control、ros-controllers以及gazebo-ros-control。这些软件包为ROS环境提供了控制和仿真所需的工具和接口。 项目中还使用了Velodyne和SICK激光传感器的模拟数据。Velodyne传感器是一种高精度的激光雷达，用于获取周围环境的3D点云数据，而SICK激光传感器也是用于机器人导航和避障的重要传感器之一。在ROS环境中，这两个传感器都有相应的软件包支持，需要通过命令行安装相应的软件包。 该存储库中的代码以及修改后的模拟测试台特别强调了在城市环境下CAT车辆上的攻击检测。CAT车辆（Cyber-Physical Autonomous Transport vehicles）通常指那些集成了物理和网络空间能力的自动驾驶车辆。这些车辆在提高运输效率的同时也面临着网络攻击的威胁，因此攻击检测成为了保护它们安全运行的关键技术。 存储库的维护者包括Jonathan Sprinkle、Sam Taylor和Alex Warren，他们隶属于亚利桑那州立大学的 Regents，并保留了相关的版权。由于是开源项目，开发者鼓励社区成员参与代码的改进和优化，并且该项目的标签为“系统开源”，这意味着任何人都可以访问、使用和修改源代码以适应不同的应用场景。 最后，该存储库的文件名列表中的Attack_Detection-Sim-master表示这是一个主分支或主要版本的源代码，通常包含了项目最核心的功能和最新的更新。这表明开发者可能会根据项目的需要定期更新代码，并可能包含不同的子分支或特定功能的实现。"