MetAdv：面向自动驾驶的统一且交互式对抗测试平台

评估和确保自动驾驶（AD）系统的对抗鲁棒性是一个尚未解决的关键挑战。本文介绍了 MetAdv，一种新型对抗测试平台，支持真实、动态且交互式的评估，通过紧密集成虚拟仿真与物理车辆反馈。MetAdv 的核心构建了混合虚拟-物理沙箱，其中设计了三层闭环测试环境，以实现动态对抗测试演化。该架构支持从高层统一对抗生成、中层仿真交互到低层物理车辆执行的端到端对抗评估。此外，MetAdv 支持广泛的 AD 任务、算法范式（例如模块化深度学习管道、端到端学习、视觉语言模型）。它支持灵活的 3D 车辆建模和仿真环境之间的无缝转换，并内置对商业平台（如 Apollo、Tesla）的兼容性。MetAdv 的一个关键特性是其人机在环能力：除了为更定制化的评估提供灵活的环境配置外，还支持实时捕获驾驶员的生理信号和行为反馈，为在对抗条件下人机信任提供新视角。我们认为 MetAdv 可为对抗评估提供可扩展且统一的框架，为更安全的 AD 铺路。