一种基于相对位姿一致性的点云协同感知欺骗攻击方法及系统

本发明涉及一种基于相对位姿一致性的点云协同感知欺骗攻击方法及系统，属于自动驾驶协同感知安全技术领域。针对现有点云协同感知攻击方法存在的隐蔽性差、实时性不足及白盒假设过强等问题，本发明通过场景与攻击目标区域初始化、卡尔曼滤波位姿预测、基于相对位姿的多视角伪造点云构建、黑盒对抗位姿扰动优化以及基于关键点的点级扰动与形状相似性约束等步骤，实现了在黑盒条件下生成几何一致且物理合理的欺骗点云。该方法显著提升了攻击的隐蔽性、跨视角鲁棒性和实时性，为协同感知系统安全评估提供了有效技术支撑。