arXiv cs.RO· Khizra Sohail, Miren Illarramendi, Aitor Arrieta·· 2 小时前AI 评分47
基于 XAI 引导搜索的 DNN 机器人导航系统泛化鲁棒性测试
Generalizable Robustness Testing of DNN-Based Robotic Navigation Systems via XAI-Guided Search
AI 导读
研究提出一种可解释性引导的多目标进化方法，通过在视觉与行为聚类选出的代表性图像上生成稀疏扰动，对 Gazebo 中 DNN 控制的 LeoRover 进行鲁棒性测试。该方法中位成功率 70.0%，高于无引导搜索的 53.85%，中位超体积从 0.65 升至 0.73。仿真到真机验证中仿真精度 0.95、召回 0.67，仿真与真机失效时间呈 0.617 的显著正相关，但部分真实失效无法在仿真中复现。
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