AutoPreview：一种自动驾驶行为理解框架

自动驾驶汽车的行为可能与人们的预期不同（例如，自动驾驶系统可能意外 relinquish 控制权）。这种预期不匹配会导致潜在及现有用户不信任自动驾驶技术，并增加事故可能性。我们提出了一种简单而有效的框架AutoPreview，使消费者能够在部署前于真实驾驶情境中预览目标自动驾驶系统的潜在动作。针对给定目标自动驾驶系统，我们设计了一种委托策略，以可解释的动作表示复现目标自动驾驶行为，可在线查询以进行比较并建立准确的心智模型。为证明其实用性，我们展示了集成于CARLA模拟器的AutoPreview原型及该框架的两个潜在用例。我们开展了一项试点研究，以探究当用户首次体验新自动驾驶策略时，AutoPreview是否提供了对其行为的更深入理解。结果表明，AutoPreview方法在驾驶风格理解、部署偏好及精确动作时机预测方面有助于用户理解自动驾驶行为。