MetAdv est une plateforme innovante permettant d'évaluer la robustesse des systèmes de conduite autonome face aux attaques adverses. Elle intègre des simulations virtuelles et des retours d'expérience de véhicules réels pour permettre des évaluations interactives réalistes et dynamiques. Grâce à un environnement de test en boucle fermée à trois niveaux, elle réalise des évaluations antagonistes de bout en bout, de la génération d'attaques adverses intégrées de haut niveau aux interactions de simulation de niveau intermédiaire, en passant par l'exécution de véhicules réels de bas niveau. Elle prend en charge une variété de tâches de conduite autonome et de paradigmes algorithmiques (par exemple, pipelines modulaires d'apprentissage profond, apprentissage de bout en bout et modèles vision-langage), et est compatible avec des plateformes commerciales telles qu'Apollo et Tesla. Ses capacités d'implication humaine offrent une flexibilité de configuration et permettent la collecte en temps réel des signaux physiologiques et des retours d'expérience comportementale du conducteur, offrant ainsi de nouvelles perspectives sur la confiance homme-machine dans les environnements antagonistes.
