【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种面向自动驾驶模型的多模态自适应攻击测试方法及系统。
技术介绍
1、随着深度学习等人工智能技术的迅猛发展，以及各类高精度传感器的应用，自动驾驶技术在近年来取得了显著进步。特别是在智能化电动汽车市场的蓬勃发展下，特斯拉的autopilot、谷歌的waymo、百度的apollo以及华为的ads2.0等先进的自动驾驶系统不断推动行业的创新和发展。全球各国，特别是美国、中国和德国等主要汽车生产国，已经通过立法来规范和促进自动驾驶技术的研发与应用，期望能够通过智能化的系统提高交通安全性、优化交通流量，甚至改变人类的出行方式。
2、然而，自动驾驶系统在实际运行中也发生了不少交通事故。例如，根据美国国家公路交通安全管理局的报告，仅在2023年1月1日至10月16日期间，l2级别的自动驾驶汽车就发生了386起交通事故，这引发了大众对于自动驾驶安全性的广泛担忧。因此，为了确保自动驾驶系统的安全性和可靠性，必须在系统部署前进行广泛和充分的测试。传统的自动驾驶模型测试方法主要依赖于静态的测试数据集和人工设置的攻击...
【技术保护点】
1.面向自动驾驶模型的多模态自适应攻击测试方法及系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的多模态自适应攻击测试方法，其特征在于，所述获取用户上传的待测自动驾驶感知模型，通过自动化解析技术适配所述待测自动驾驶感知模型至测试环境，包括：
3.如权利要求1所述的多模态自适应攻击测试方法，其特征在于，所述根据用户选择的测试数据集和攻击策略，生成多样化测试场景并对所述待测自动驾驶感知模型进行多模态攻击测试，包括：
4.如权利要求1所述的多模态自适应攻击测试方法，其特征在于，所述采用分布式计算架构执行所述多模态攻击测试，动态分配计算资源以...
【技术特征摘要】
1.面向自动驾驶模型的多模态自适应攻击测试方法及系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的多模态自适应攻击测试方法，其特征在于，所述获取用户上传的待测自动驾驶感知模型，通过自动化解析技术适配所述待测自动驾驶感知模型至测试环境，包括：
3.如权利要求1所述的多模态自适应攻击测试方法，其特征在于，所述根据用户选择的测试数据集和攻击策略，生成多样化测试场景并对所述待测自动驾驶感知模型进行多模态攻击测试，包括：
4.如权利要求1所述的多模态自适应攻击测试方法，其特征在于，所述采用分布式计算架构执行所述多模态攻击测试，动态分配计算资源以处理测试任务，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杜博文，蔡雨，赵洁洁，陈通，王海泉，薛景飒，曾瑞庭，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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