北航出品MA2T：基于端到端驾驶模型的对抗训练新方法！

主要观点总结

本文介绍了一种名为模块化自适应对抗训练方法的方法，旨在增强端到端自动驾驶模型的稳健性，以抵御各种对抗性攻击。文章详细描述了算法模型的原理、实验验证及结果。通过模块化噪声注入和动态权重累计自适应解决端到端自动驾驶面临的挑战，并在nuScenes数据集和CARLA模拟器上进行实验验证。

关键观点总结

关键观点1: 算法模型的核心思想

提出了一种模块化自适应对抗训练方法，通过模块化噪声注入和动态权重累计自适应来增强端到端自动驾驶模型的稳健性。

关键观点2: 实验验证

在nuScenes数据集和CARLA模拟器上进行实验验证，结果表明该方法能有效提高模型的稳健性，抵御各种对抗性攻击。

关键观点3: 关键技术与效果

采用模块化噪声注入和动态权重累计自适应技术，通过调整噪声类型和数量，实现模型性能优化。实验结果表明，该方法可有效提高模型的防御能力，减少误差，并在不同设置下均表现稳健。

关键观点4: 应用场景

该方法适用于自动驾驶系统中的感知、预测和规划等模块，能有效提高自动驾驶系统的安全性和稳健性。

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 今天自动驾驶Daily今天为大家分享北航团队近期在端到端自动驾驶方面的工作。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 写在前面 & 笔者的个人理解 在自动驾驶系统当中包括感知、预测以及规控在内的各个功能模块。传统的解决方案主要是侧重于独立的解决单个子任务，但是这可能导致诸如模块间信息丢失、错误累积和特征错位等问题。因此，学术界和工业界为了应对这些挑战，提出了端到端的自动驾驶算法模型，这类算 ………………………………