申请/专利权人：中国矿业大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117804465A

主分类号：G01C21/26

分类号：G01C21/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

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。

全文数据：

权利要求：

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

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