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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116150767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310184920.2，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法是由马晓星;徐经纬;曹春;王森设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法，给定端到端自动驾驶软件作为测试对象，以图片作为输入，输出偏转角度用以控制虚拟汽车，设置输入图片中billboard区域为测试区域，设置期望行驶轨迹为测试目标；定位测试对象当前所处位置，基于测试目标，计算测试对象的期望偏转角；定位输入中的测试区域，添加高斯扰动噪声以模拟环境因素的影响，计算关于输入图片的梯度；基于子梯度迭代更新测试对象的输入；提取并使用仿射变换和插值变换将测试区域图像转换成billboard尺寸，并输入至虚拟摄像头，最终输出至测试场景中的billboard上；基于反馈信息和控制信息完成连续测试。本发明提高了以机器学习和深度学习为基础的自动驾驶软件的鲁棒性和安全性。

本发明授权一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗攻击的自动驾驶连续测试方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于Carla模拟器，将虚拟摄像头与模拟器内部billboard物体的纹理图案绑定，构建虚拟测试场景，设置billboard为测试场景中唯一可动态改变的物体； 步骤2：给定端到端自动驾驶软件作为测试对象，测试对象以图片作为输入，输出偏转角度用以控制虚拟汽车，设置输入图片中billboard区域为测试区域，设置期望行驶轨迹为测试目标； 步骤3：定位测试对象当前所处位置，基于测试目标，使用纯跟踪控制算法计算测试对象的期望偏转角； 步骤4：定位输入中的测试区域，对测试区域添加高斯扰动噪声以模拟环境因素的影响，基于期望偏转角和当前偏转角的差值计算关于输入扰动后图片的梯度； 步骤5：提取梯度中测试区域的子梯度，基于子梯度使用优化技术迭代更新测试对象的输入； 步骤6：提取并使用仿射变换和插值变换将测试区域图像转换成billboard尺寸，并输入至虚拟摄像头，最终输出至测试场景中的billboard上； 步骤7：测试场景中billboard图像的改变导致测试对象行为的变化，测试对象行为的变化导致其输入图片的变化，基于反馈信息和控制信息进一步完成连续测试；测试场景中billboard图像的改变导致测试对象行为的变化为反馈信息；测试对象行为的变化导致其输入图片的变化为控制信息； 所述步骤3中，定位测试对象当前所处位置，基于测试目标，使用纯跟踪控制算法计算测试对象的期望偏转角，是指为了让测试对象按照测试目标行驶，纯跟踪控制算法根据测试对象当前的位置，找到测试目标中距离最近的坐标点，并以二轮自行车模型对测试对象建模，计算出测试对象需要偏转的角度；所述测试目标指的是期望形式的轨迹； 所述步骤4中，定位输入中的测试区域，对测试区域添加高斯扰动噪声以模拟环境因素的影响，是指通过三维定位的方式将billboard的范围从三维空间映射到二维图像平面坐标中，定位输入图片中billboard的区域，并在该区域添加高斯噪声和物理变换，以模拟传感器获取数据过程中的数据丢失以及未知的噪声扰动；并且，高斯噪声过程可微，便于后续计算梯度； 所述步骤6中，提取并使用仿射变换和插值变换将测试区域图像转换成billboard尺寸，是指将经过步骤5迭代更新后的输入图片中的测试区域内容显示到虚拟场景中的billboard上，但图片中测试区域的形状是不规则四边形，且测试区域的大小相对于billboard的原始大小来说较小，所以使用投影变换和插值的方式将输入中测试区域的内容转换至与虚拟场景中的billboard形状大小一致。

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