OBJVanish：物理可实现的文本到3D对抗生成LiDAR不可见物体
计算机视觉与模式识别
2025-10-09 v1
摘要
基于LiDAR的3D目标检测器是自动驾驶的基础，其中未能检测到物体会带来严重的安全风险。开发有效的3D对抗攻击对于彻底测试这些检测系统并在真实部署前暴露其漏洞至关重要。然而，现有向3D点添加优化扰动的对抗攻击有两个关键限制：它们很少导致物体完全消失，且在物理环境中难以实现。我们提出了一种文本到3D对抗生成方法，一种能够实现物理可实现的攻击的新方法，可以生成对LiDAR检测器真正不可见的3D模型，并易于在现实世界中实现。具体而言，我们首次系统地研究了通过操纵单个行人3D模型的拓扑、连通性和强度来影响检测脆弱性的因素，并在CARLA仿真环境中将行人与多个物体组合。基于这些见解，我们提出了物理引导的文本到3D对抗生成（Phy3DAdvGen），通过迭代优化文本提示中的动词、物体和姿态来系统性地生成LiDAR不可见的行人。为确保物理可实现性，我们构建了一个包含13个真实物体3D模型的综合物体池，并约束Phy3DAdvGen基于该集合中的物体组合来生成3D物体。大量实验表明，我们的方法可以生成能够逃避CARLA仿真和物理环境中六种最先进LiDAR 3D检测器的3D行人，从而揭示了安全关键应用中的漏洞。
引用
@article{arxiv.2510.06952,
title = {OBJVanish: Physically Realizable Text-to-3D Adv. Generation of LiDAR-Invisible Objects},
author = {Bing Li and Wuqi Wang and Yanan Zhang and Jingzheng Li and Haigen Min and Wei Feng and Xingyu Zhao and Jie Zhang and Qing Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.06952},
year = {2025}
}