軌道予測に対する敵対的攻撃への防御としてのランダム化平滑化の評価

概要: 正確で頑健な軌道予測は、安全で効率的な自動運転に不可欠であるが、最近の研究は最先端の予測モデルでさえ敵対的攻撃によって軽微に摂動された入力に対して高い脆弱性を示している。こうした攻撃に対するモデルの脆弱性は研究されてきたものの、有効な対策に関する研究は依然として限られている。本研究では、他の領域で成功裏に適用されてきたアプローチであるランダム化平滑化に基づく新しい防御機構を軌道予測モデルに対して開発・評価する。さまざまなランダム化平滑化の戦略を試す一連の実験を通じて、その頑健性を向上させる能力を評価する。私たちは、提案手法が、非敵対的な設定で精度を損なうことなく、複数のベース軌道予測モデルの予測頑健性を一貫して改善できることを示す。私たちの結果は、ランダム化平滑化が、軌道予測における敵対的攻撃を緩和するための、単純で計算コストの低い手法を提供することを示している。