[论文解读] M2M Billing for Electric Autonomous Vehicles

Dragos Strugar, Rasheed Hussain+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2018

Transportation and Mobility Innovations参考文献 13被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于分布式账本技术（DLT）的机器对机器（M2M）计费框架，用于电动自动驾驶汽车（EAVs），以实现无需人工干预的自动化、隐私保护型充电交易。该架构支持EAV与充电桩之间安全、透明且高效的值交换，消除了对集中式中介的依赖，并降低了隐私风险。

ABSTRACT

Electric Autonomous Vehicles (EAVs) promise to be an effective way to solve transportation issues such as accidents, emissions and congestion, and aim at establishing the foundation of Machine-to-Machine (M2M) economy. For this to be possible, the market should be able to offer appropriate charging services without involving humans. The state-of-the-art mechanisms of charging and billing do not meet this requirement, and often impose service fees for value transactions that may also endanger users and their location privacy. This paper aims at filling this gap and envisions a new charging architecture and a billing framework for EAV which would enable M2M transactions via the use of Distributed Ledger Technology (DLT).

研究动机与目标

• 解决当前EAV系统中缺乏自动化、无需人工参与的充电与计费机制的问题。
• 消除现有EAV充电解决方案中集中式计费所导致的服务费用和隐私风险。
• 设计一种可扩展、安全且保护隐私的M2M交易框架，用于EAV，基于DLT。
• 通过去中心化账本实现自动驾驶汽车与充电基础设施之间的无缝、无需信任的交互。

提出的方法

• 设计一种新型充电架构，支持EAV与充电桩之间的M2M通信。
• 集成分布式账本技术（DLT），以不可篡改的方式记录并验证所有充电与计费交易。
• 在DLT中使用密码学技术，确保交易过程中用户和位置信息的隐私。
• 在DLT上定义标准化的智能合约逻辑，以在能量交付后自动触发计费。
• 通过开放的DLT协议确保不同EAV和充电桩平台之间的互操作性。
• 通过优化DLT共识机制，最小化交易开销，以支持低延迟、高吞吐量的M2M交互。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计EAV的M2M计费机制，以完全消除充电交易中的人工参与？
• RQ2 DLT在实现自动驾驶汽车与充电桩之间安全、私密的价值交换中发挥何种作用？
• RQ3 如何通过去中心化交易日志记录，缓解集中式计费系统中的现有隐私风险？
• RQ4 支持现实世界部署中可扩展、自动化的M2M充电，需要哪些架构和协议组件？
• RQ5 与传统的集中式计费模型相比，所提出的框架在效率和安全性方面表现如何？

主要发现

• 所提出的基于DLT的框架实现了EAV充电的完全自动化、无需人工参与的计费，显著降低了运营复杂性。
• 通过利用DLT，系统在不暴露用户或位置数据的前提下，确保了端到端的交易透明性和可审计性。
• 该架构消除了集中式计费系统中通常存在的第三方服务费用。
• 集成到DLT中的密码学机制在M2M交易中保护了用户隐私。
• 该框架通过标准化的DLT协议，支持异构EAV和充电桩生态系统之间的互操作性。
• 该系统在低延迟、高吞吐量的交易处理方面展现出潜力，适用于实时充电场景。