AutoExp：一种用于评估自动驾驶汽车中人类活动的多学科多传感器框架
人机交互
2023-06-07 v1 人工智能
机器学习
摘要
自动驾驶汽车的采用必将彻底改变我们的生活，尽管其实现完全自动驾驶可能比最初预测耗时更久。作为实验性机器人出租车服务的一部分，首批车辆已出现在全球某些城市。然而，现有研究大多聚焦于此类车辆的导航部分。我们目前缺乏在真实世界条件下评估该技术车内人类组成部分的方法、数据集与研究。本文提出一种实验框架，采用多学科方法（计算机视觉结合人文与社会科学）研究自动驾驶汽车乘员的活动，尤其是不相关驾驶的活动。该框架由实验场景与数据采集模块组成。我们首要旨在以尽可能接近真实世界的条件捕获车辆使用相关的真实数据，其次旨在创建一个包含车内人类活动的数据集，以促进计算机视觉算法的开发与评估。采集模块记录车辆前排座椅的多视角画面（Intel RGB-D 与 GoPro 相机）；此外还包括关于参与者在实验前、中、后对这类车辆内部状态与态度的调查数据。我们通过开展有 30 名参与者（每人 1 小时）的真实世界实验来评估所提框架，以研究对 SAE 4 级自动驾驶汽车（SDC）的接受度。
引用
@article{arxiv.2306.03115,
title = {AutoExp: A multidisciplinary, multi-sensor framework to evaluate human activities in self-driving cars},
author = {Carlos Crispim-Junior and Romain Guesdon and Christophe Jallais and Florent Laroche and Stephanie Souche-Le Corvec and Laure Tougne Rodet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03115},
year = {2023}
}
备注
This paper is currently under review by the 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2023)