面向自动驾驶车辆知情式车到驾驶员接管失败的自动聚类与标注
机器人学
2020-05-12 v1 人机交互
摘要
当车辆无法自行安全继续行驶时，车到驾驶员接管是安全自动驾驶操作的关键组成部分。当前汽车中该接管功能的实现形式为通用警报，指示即将将控制权交还人类驾驶员。然而，某些级别的车辆自动驾驶可能允许驾驶员在接管前从事其他非驾驶相关任务，导致快速恢复态势感知的极大困难。除非采取缓解措施，否则这种重新定向的延迟可能导致危及生命的故障。可解释 AI 已被证明可改善人机协作场景中的流畅度与团队协作。因此，我们假设通过利用自主解释，这些车到驾驶员接管可更安全可靠地执行。其原理在于，通过向驾驶员提供额外的态势知识，他们将更快速地聚焦于驾驶环境的相关部分。为此，我们提出一种算法化的失败模式识别与解释方法，以实现从车辆到驾驶员的知情式接管。此外，我们提出一组人类受试者驾驶模拟器研究，以确定接管期间合适的解释形式，并验证我们的框架。
引用
@article{arxiv.2005.04439,
title = {Automated Failure-Mode Clustering and Labeling for Informed Car-To-Driver Handover in Autonomous Vehicles},
author = {Aaquib Tabrez and Matthew B. Luebbers and Bradley Hayes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.04439},
year = {2020}
}
备注
Presented at the 2020 Workshop on Assessing, Explaining, and Conveying Robot Proficiency for Human-Robot Teaming