DB11-T 2470-2025 无人平台智能感知系统安全分析技术规范

DB11北京市市场监督管理局发布 学、北京瑞莱智慧科技有限公司、北京百度网讯科技有限公司、北京硕、陆秋婧、谭毓安、李元章、王晶、周治国、陆宇轩、徐艺溦、杨彬、孔凡真、辛铮、李无人平台智能感知系统安全分析技术规范本文件规定了无人平台智能感知系统的安全测试和结现自主运作的系统设备。常见如自动驾驶汽车、无人机、4.1无人平台智能感知系统通常由传感器、智能感知算法、中间件与数据接口模块构成，实时采集和分析处理无人平台周边环境信息，例如行人、车辆、道路、建筑、交通标志及具体参见A.2。4.3智能感知算法对传感器获取的数据进行融合、处理与解析。算法输出结构化的感知信息，如目标标检测、语义分割、路径规划与避障、环境场景分类与事件检4.4感知中间件与数据接口模块，用于协调不同设备间的数据交互、时序同步与数据格式转换，保障感器应已完成标定与验证，所选算法应已完c)覆盖不低于设计使用场景的80%;a)构建本数据集应基于基准数据集采集环境，使用在特定频闪）、高复杂度目标（如遮挡、微小/远距目标、密集人群等）、干扰（参见但不限于B.2）c)覆盖不低于上述场景的50%;a)构建本数据集应基于基准数据集采集环境，使用攻击算法（参见但不限于B.3）生成可通过传c)每类对抗样本数量应不少于100个，通过传感器采集的方式构建存在特定安全需要时，可构建其他数据集用于测试系统的其他安全构建本数据集应基于基准数据集采集环境，每类样本数量应障、环境场景分类、事件检测等任务，宜将每根据具体应用需求，制定安全分析的指标体低精确率表示存在较多误检，可能导致实目标或障碍物的能力较差，可能导致系统未能规避风险或及时响应，带来严高误检率容易使系统对非目标产生较多高攻击成功率说明系统在面对对抗样本Precision——检测结果中正确目标的数FP——非目标被错误判断为目标的数量，Recall………………（2）误检率表示在所有真实为非目标的样本中，FPR………………（3）漏检率表示在所有真实为目标的样本中，被漏检FNR=(1-Recall)×100%………………（4）NattaCk_SUCCESS——成功使系统出错的样本数量，单位为个；NattaCk_total——测试时使用的样本总数量，单位为个。结果分析、完成时间、完成人签字、完成单位盖章具有视频摄像/传播和静态图像捕捉等基本功能，由感光组件及控制组件对可见光、红外、紫外等某一个或若干波段的光学图像进行采集、处理并转换成数字信号，可由并行端口、网络接口或USB接口等连接至计算机后，通过软件再还原成图像显示。无人平台使用的常见摄像头b)后视：通常为广角摄像头，安装在无人平台尾部，主要功能为后退时的环境感知等；c)周视/环视：通常为多个广角摄像头安装于无人平台左右侧的全景图，主要被用于无人平台周围5~10米内障碍物检测等。通常被安装在无人平台顶部用于探测无人平台在移动过程中的路况及障碍物。激光雷达的主要参数包括：探测距离、测距精度、线束、垂直/水平视场角（FOV）、角分辨率以及出点数等。毫米波雷达的工作频段主要分布在30GHz-300GHz，实际应用中会根据国家法规和用途选择特定频能组件电路及控制组件对声波信号进行处理并转换成电子设备所能识别的模拟或数字信号，然后借由音频接口（如3.5mm接口、USB或无线连接）输入到电子设备后，由软件进行信号处理、分析和还原，方向的声音信号，用于目标声源定位、语音识别、事用于复杂环境下的目标检测、语音交互和场路径规划与避障任务是帮助无人平台在复杂环境中找到从起点到目标点的最优或可行路径，同时新增、消失及ID切换，维护轨迹生命周期，支持无人平台的决策、本附录列举了进行无人平台智能感知系统安a)通过向摄像头发射强光而使的相机拍摄的图像过度曝光而无法被感知系统失效；b)将干扰光束投射在物体上，使感知系统将物体识别错误。a)将激光雷达暴露在具备相同波长的强光源下，造成b)通过添加噪声信号使激光雷达收集虚假数据来降低传感器数据的质量，从而影响无人平台的c)通过激光脉冲在不同位置创建一个点a)向毫米波雷达发射虚假目标雷达信号，造成毫米波雷达误识别目标而失效；b)毫米波雷达接受来自非目标直接反射的回波信号，造度快，适用于初步测试模型的鲁棒性。但是攻击效果有限，尤其是对高防御性的在FGSM的基础上迭代多次，每步生成微小扰动，逐步累加在BIM的基础上增加投影步骤，使生成的样本始终在可控范围内。PGD被认为是白盒攻击中的“最强”基准方