論文の概要: On Adversarial Robustness of Trajectory Prediction for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05057v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 16:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-14 18:58:48.755007
• Title: On Adversarial Robustness of Trajectory Prediction for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車の軌道予測の逆ロバスト性について
• Authors: Qingzhao Zhang, Shengtuo Hu, Jiachen Sun, Qi Alfred Chen, Z. Morley Mao
• Abstract要約: 軌道予測は、安全な計画とナビゲーションを行う自動運転車にとって重要な要素である。 本稿では,予測誤差を最大化するために,通常の車両軌道を乱す新たな対向攻撃を提案する。 ケーススタディでは、敵が敵の軌道に沿って目標のAVに近い車両を運転した場合、AVは不正確な予測を行い、安全でない運転決定を行う可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.56253104577053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Trajectory prediction is a critical component for autonomous vehicles (AVs) to perform safe planning and navigation. However, few studies have analyzed the adversarial robustness of trajectory prediction or investigated whether the worst-case prediction can still lead to safe planning. To bridge this gap, we study the adversarial robustness of trajectory prediction models by proposing a new adversarial attack that perturbs normal vehicle trajectories to maximize the prediction error. Our experiments on three models and three datasets show that the adversarial prediction increases the prediction error by more than 150%. Our case studies show that if an adversary drives a vehicle close to the target AV following the adversarial trajectory, the AV may make an inaccurate prediction and even make unsafe driving decisions. We also explore possible mitigation techniques via data augmentation and trajectory smoothing.
• Abstract（参考訳）: 軌道予測は、安全な計画とナビゲーションを行う自動運転車(AV)にとって重要な要素である。 しかし、軌道予測の逆ロバスト性を分析したり、最悪の場合の予測が安全な計画に繋がるかどうかを調査した研究はほとんどない。 このギャップを埋めるために、通常の車両軌道を乱す新たな対向攻撃を提案し、予測誤差を最大化することで、軌道予測モデルの対向ロバスト性を検討する。 3つのモデルと3つのデータセットに対する実験により、逆予測により予測誤差が150%以上増加することが示された。 ケーススタディでは、敵が敵の軌道に沿って目標のAVに近い車両を運転した場合、AVは不正確な予測を行い、さらには安全でない運転決定を下すことが示されている。 また,データ拡張と軌道平滑化による緩和技術についても検討する。

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