論文の概要: Are Existing Road Design Guidelines Suitable for Autonomous Vehicles?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10562v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 12:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 21:09:36.347240
• Title: Are Existing Road Design Guidelines Suitable for Autonomous Vehicles?
• Title（参考訳）: 既存の道路設計ガイドラインは自動運転車に適しているか?
• Authors: Yang Sun, Christopher M. Poskitt, Jun Sun,
• Abstract要約: 自動運転車の認識システムにブラックボックス攻撃を導入する。 目的は、非自然の敵のパッチに頼ることなく、現実的な敵のシナリオを作成することである。 特に,これらのオブジェクトの配置が重大な誤認識につながるシナリオを見つけるためのファジリングアルゴリズムであるTrashFuzzを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.66255911567702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of Autonomous Vehicles (AVs) has spurred research into testing the resilience of their perception systems, i.e. to ensure they are not susceptible to making critical misjudgements. It is important that they are tested not only with respect to other vehicles on the road, but also those objects placed on the roadside. Trash bins, billboards, and greenery are all examples of such objects, typically placed according to guidelines that were developed for the human visual system, and which may not align perfectly with the needs of AVs. Existing tests, however, usually focus on adversarial objects with conspicuous shapes/patches, that are ultimately unrealistic given their unnatural appearances and the need for white box knowledge. In this work, we introduce a black box attack on the perception systems of AVs, in which the objective is to create realistic adversarial scenarios (i.e. satisfying road design guidelines) by manipulating the positions of common roadside objects, and without resorting to `unnatural' adversarial patches. In particular, we propose TrashFuzz , a fuzzing algorithm to find scenarios in which the placement of these objects leads to substantial misperceptions by the AV -- such as mistaking a traffic light's colour -- with overall the goal of causing it to violate traffic laws. To ensure the realism of these scenarios, they must satisfy several rules encoding regulatory guidelines about the placement of objects on public streets. We implemented and evaluated these attacks for the Apollo, finding that TrashFuzz induced it into violating 15 out of 24 different traffic laws.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)の出現は、彼らの認識システムのレジリエンス、すなわち、彼らが重大な誤った判断を下さないよう、研究を刺激している。 道路上の他の車両だけでなく、道路側に置かれた物についても試験されることが重要である。 トラッシュビン、看板、緑化は、通常人間の視覚システムのために開発されたガイドラインに従って配置され、AVのニーズと完全に一致しない。 しかし、既存のテストは、通常、不自然な外観と白い箱の知識の必要性から、非現実的な形やパッチを持つ敵の物体に焦点を合わせている。 本研究では,一般道路側物体の位置を操作することで,非自然的」な対向パッチを使わずに,現実的な対向シナリオ(道路設計ガイドラインを満たすこと)を作成することを目的とする,AVの知覚システムに対するブラックボックス攻撃を導入する。 特に,これらオブジェクトの配置が交通信号の色を誤るなど,AVによる重大な誤解を招くシナリオを見つけるためのファジングアルゴリズムであるTrashFuzzを提案する。 これらのシナリオの現実性を確実にするためには、公道におけるオブジェクトの配置に関する規制ガイドラインを規定するいくつかのルールを満たさなければならない。 我々はこれらの攻撃をアポロ計画のために実施・評価し、24の交通法則のうち15の違反にTrashFuzzが引き起こされたことを発見した。

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