論文の概要: Robust Trajectory Prediction against Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00094v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 22:35:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 12:49:49.821365
• Title: Robust Trajectory Prediction against Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 対向攻撃に対するロバスト軌道予測
• Authors: Yulong Cao, Danfei Xu, Xinshuo Weng, Zhuoqing Mao, Anima Anandkumar, Chaowei Xiao, Marco Pavone
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた軌道予測は、自律運転システムにおいて不可欠な要素である。 これらの手法は敵の攻撃に対して脆弱であり、衝突などの重大な結果をもたらす。 本研究では,敵対的攻撃に対する軌道予測モデルを保護するための2つの重要な要素を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.10405251683713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory prediction using deep neural networks (DNNs) is an essential component of autonomous driving (AD) systems. However, these methods are vulnerable to adversarial attacks, leading to serious consequences such as collisions. In this work, we identify two key ingredients to defend trajectory prediction models against adversarial attacks including (1) designing effective adversarial training methods and (2) adding domain-specific data augmentation to mitigate the performance degradation on clean data. We demonstrate that our method is able to improve the performance by 46% on adversarial data and at the cost of only 3% performance degradation on clean data, compared to the model trained with clean data. Additionally, compared to existing robust methods, our method can improve performance by 21% on adversarial examples and 9% on clean data. Our robust model is evaluated with a planner to study its downstream impacts. We demonstrate that our model can significantly reduce the severe accident rates (e.g., collisions and off-road driving).
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた軌道予測は、自律運転(AD)システムの重要な構成要素である。 しかし、これらの手法は敵の攻撃に対して脆弱であり、衝突などの重大な結果をもたらす。 本研究は,(1)効果的な対向訓練法の設計,(2)クリーンデータの性能低下を軽減するためにドメイン固有のデータ拡張を追加すること,など,対向攻撃に対する軌道予測モデルを守るための2つの重要な要素を同定する。 本手法は, クリーンデータを用いてトレーニングしたモデルと比較して, 敵データでは46%, クリーンデータでは3%の性能劣化がみられ, 性能が向上することが実証された。 さらに, 従来のロバスト手法と比較して, 逆例では21%, クリーンデータでは9%の性能向上が可能である。 我々のロバストモデルは、その下流への影響を研究するプランナーによって評価される。 我々のモデルが重大な事故率(衝突やオフロード運転など)を大幅に削減できることを実証する。

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