ロボットの知覚における敵対的攻撃の検出

arXiv cs.RO / 2026/3/31

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要点

本論文では、ロボットのセマンティックセグメンテーションに用いられる深層ニューラルネットワークが高い性能を示す一方で、安全性が重要なロボット応用を危険にさらし得る敵対的攻撃に対して脆弱であることを強調している。
画像分類における敵対的ロバスト性の研究成果は、建築（アーキテクチャ）やタスク固有の違いにより、ロボットにおけるセマンティックセグメンテーションには直接的には移転できないと主張している。
本研究は、モデル精度の向上だけにとどまらず、ロボットの知覚パイプラインに合わせて敵対的攻撃の検出戦略を考案することに焦点を当てている。
敵対的攻撃の検出を、現実環境においてロボットの知覚システムをより強靭にするために必要な専門的な研究分野として位置づけている。

Abstract

深層ニューラルネットワーク（DNNs）は、ロボットの知覚における意味領域分割で強力な性能を発揮しますが、敵対的攻撃に対して脆弱であり、安全性が重要なアプリケーションに脅威をもたらします。頑健性は画像分類について研究されてきましたが、ロボットの文脈における意味領域分割では、専用のアーキテクチャと検出戦略が必要です。