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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明涉及一种基于三维隐式表示渲染下的在线攻击与鲁棒导航方法，属于人工智能技术领域。采用动静态三维隐式表示模型，表示不同场景中的静态和动态对象，并在自动驾驶导航测试阶段，利用静态模型预测1s后的前视图像；利用卷积神经网络和循环神经网络的方法从含有攻击的图像中检测出干扰对象并恢复出干净图像，并输出攻击位置的相对坐标；通过深度强化学习的方法根据干净图像生成未来帧的导航轨迹点后通过PID控制算法根据导航轨迹点控制自车在模拟器中完成导航任务。本发明能够有效地模拟和防御自动驾驶场景中可能遇到的恶意干扰，提高自动驾驶系统的安全性和稳定性，同时也能够提高自动驾驶系统的导航性能和效率。

主权项：1.一种基于三维隐式表示渲染下的在线攻击与鲁棒导航方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取自动驾驶数据集，用动静态三维隐式表示模型渲染出含有攻击的图像；用改进的变分自编码器从含有攻击的图像中恢复出干净的图像，并输出攻击位置的相对坐标；导航模块，根据干净图像生成未来帧的导航轨迹点；从干净的图像中提取和降维高维图像编码特征；用数据集中的车辆坐标、航向和车辆目标点计算车辆坐标系下的相对导航位置；从降维特征和相对导航位置中预测车辆的导航轨迹点；根据导航轨迹点控制车辆在模拟器中完成导航任务；所述动静态三维隐式表示模型的建立包括以下步骤：利用数据集训练一个场景图，该场景图包括一个摄像机、一个静态节点和一组动态节点；在静态节点中使用hash编码方法和时间参数预测静态场景的体积密度和颜色；在动态节点中使用类别编码和局部坐标系预测动态对象的体积密度和颜色；结合静态节点和动态节点的预测结果，使用渲染积分和均方根损失函数渲染出攻击后的前视图像；含有攻击的图像中恢复出干净的图像具体步骤如下：将自动驾驶数据集和含有攻击的图像按照时序顺序排列，从自动驾驶数据集中选取三帧连续的图像，然后从含有攻击的图像中选取对应三帧连续的图像；将三帧连续的图像送入变分自编码器的编码器网络，生成感知特征；将感知特征送入变分自编码器的解码器网络，以三帧连续的图像作为重建标签，计算图像重建损失；将感知特征送入变分自编码器的攻击检测网络，以攻击位置作为攻击检测标签，计算回归损失；联合重建图像损失和回归损失一起进行梯度计算更新变分自编码器的参数。

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百度查询： 中国矿业大学 一种基于三维隐式表示渲染下的在线攻击与鲁棒导航方法