論文の概要: Fractured Glass, Failing Cameras: Simulating Physics-Based Adversarial Samples for Autonomous Driving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15033v2
• Date: Sun, 10 Aug 2025 23:33:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.041798
• Title: Fractured Glass, Failing Cameras: Simulating Physics-Based Adversarial Samples for Autonomous Driving Systems
• Title（参考訳）: 破壊ガラス, 破壊カメラ: 自律走行システムのための物理に基づく逆方向サンプルのシミュレーション
• Authors: Manav Prabhakar, Jwalandhar Girnar, Arpan Kusari,
• Abstract要約: ガラス破砕の物理過程を用いてシミュレーションに基づく研究を行い、摂動シナリオを作成する。 これらのガラスの破断効果を,広く使用されているオープンソースデータセット上の画像フィルタとして重畳する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While much research has recently focused on generating physics-based adversarial samples, a critical yet often overlooked category originates from physical failures within on-board cameras -- components essential to the perception systems of autonomous vehicles. Firstly, we motivate the study using two separate real-world experiments to showcase that indeed glass failures would cause the detection based neural network models to fail. Secondly, we develop a simulation-based study using the physical process of the glass breakage to create perturbed scenarios, representing a realistic class of physics-based adversarial samples. Using a finite element model (FEM)-based approach, we generate surface cracks on the camera image by applying a stress field defined by particles within a triangular mesh. Lastly, we use physically-based rendering (PBR) techniques to provide realistic visualizations of these physically plausible fractures. To analyze the safety implications, we superimpose these simulated broken glass effects as image filters on widely used open-source datasets: KITTI and BDD100K using two most prominent object detection neural networks (CNN-based -- YOLOv8 and Faster R-CNN) and Pyramid Vision Transformers. To further investigate the distributional impact of these visual distortions, we compute the Kullback-Leibler (K-L) divergence between three distinct data distributions, applying various broken glass filters to a custom dataset (captured through a cracked windshield), as well as the KITTI and Kaggle cats and dogs datasets. The K-L divergence analysis suggests that these broken glass filters do not introduce significant distributional shifts.
• Abstract（参考訳）: 最近、多くの研究が物理に基づく敵のサンプルの生成に重点を置いているが、しばしば見落とされがちなカテゴリーは、車載カメラ内の物理的故障(自動運転車の認識システムに不可欠なコンポーネント)から来ている。 まず、我々は2つの異なる実世界の実験を用いて研究を動機付け、実際にガラスの故障が検出ベースのニューラルネットワークモデルに障害を引き起こすことを示した。 第2に,ガラス破砕の物理過程を用いたシミュレーションに基づく研究を行い,現実的な物理に基づく逆数サンプルのクラスを表現する。 有限要素モデル(FEM)に基づくアプローチを用いて、三角メッシュ内の粒子によって定義された応力場を適用して、カメラ画像の表面ひび割れを生成する。 最後に、物理ベースレンダリング(PBR)技術を用いて、これらの物理的に可塑性な骨折の現実的な可視化を行う。 KITTIとBDD100Kは2つの顕著な物体検出ニューラルネットワーク(CNN-based -- YOLOv8とFaster R-CNN)とPraamid Vision Transformersを使用する。 これらの視覚歪みの分布的影響を更に調べるために,K-L(Kulback-Leibler)の3つの異なるデータ分布間のばらつきを計算し,様々なガラスフィルタをカスタムデータセット(ひび割れしたフロントガラスでキャプチャする)、KITTIとKaggleの猫と犬のデータセットに適用した。 K-Lの発散解析により, ガラスの破れは大きな分布変化を起こさないことが示唆された。

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