自动驾驶汽车的高效对抗性场景测试方法研究
作者:
作者单位:

1.中国科学院大学, 中国科学院深圳先进技术研究院;2.中国科学院深圳先进技术研究院

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基金项目:

深圳市基础研究重点项目, 广东省基金项目

伦理声明:



Efficient Adversarial Scenario Test for Autonomous Vehicles
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Affiliation:

1.University of Chinese Academy of Sciences, Shenzhen Institute of Advanced Technology CAS;2.Shenzhen Institute of Advanced Technology CAS

Funding:

Shenzhen Basic Key Research Project, Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation

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    摘要:

    在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在了对参数空间的探索过程中,效率低下。在计算成本的约束下,这些算法甚至无法在更复杂的环境中测试出足够多、足够丰富的失效样本。复杂环境中的对抗性场景测试面临三大挑战:1)信息匮乏;2)对抗性样本在庞大的参数空间中稀疏分布;3)搜索过程中探索与利用难以平衡。本文从这三大挑战出发,提出一种高效的对抗性场景测试框架,通过代理模型来获取更多关于参数空间的信息,精选小样本以打破庞大空间中稀疏事件的制约,在未知区域和对抗性样本附近的目标进行有针对性的搜索和更新,以实现探索和利用的平衡。实验证明,本文提出方法的搜索效率是随机采样的4倍,相对于现有的优化搜索算法亦增加一倍以上,在有限的仿真测试次数下,生成了更多的测试用例以使被测自动驾驶算法失效。特别地,本文提出的方法能够找出许多离群的对抗性样本,揭示出现有算法无法识别的失效模式。本文提出的方法能够快速、全面地定位出被测算法的脆弱场景,为自动驾驶算法的测试验证、迭代升级提供支持。

    Abstract:

    The coronavirus SARS-CoV-2 remains stable and highly infective in water for a long time, which makes the removal of virus from water an important approach to contain and block its spread. In this study, an antibody-engineered microrobot (AB-robot) was fabricated by using click chemistry to functionalize self-actuating Bacillus subtilis with neutralizing antibody P2C-1F11 against the SARS-CoV-2 S protein. The AB-robot can efficiently capture and remove SARS-CoV-2 from water by targeting SARS-CoV-2 S protein with P2C-1F11. The AB-robot displays rapid self-actuation capability in various aquatic media, including drinking water and tap water. And the virus clearance percentage of AB-robot in water was up to 95% against SARS-CoV-2 pseudovirus contaminant model. Moreover, scanning electron microscopy images show that a large number of virus particles were tethered to the surface of the AB-robot, further demonstrating the effective capture capability of the AB-robot. In summary, the significant contributions of both the P2C-1F11 for virus targeting and the fast microrobot motion for contacting the virus toward immediate capture and efficient removal of SARS-CoV-2 pseudovirus, which has potential application for preventing and blocking the spread of SARS-CoV-2 in water.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

桑明,蒋拯民,李慧云.自动驾驶汽车的高效对抗性场景测试方法研究 [J].集成技术,

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SANG MING, JIANG ZHENG MIN, LI HUI YUN. Efficient Adversarial Scenario Test for Autonomous Vehicles[J]. Journal of Integration Technology.

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  • 收稿日期:2023-07-26
  • 最后修改日期:2023-07-26
  • 录用日期:2023-11-20
  • 在线发布日期: 2023-11-20
  • 出版日期: