在风险地图中考虑人为因素以实现稳健且前瞻的驾驶员预警
人工智能
2023-06-07 v1 人机交互
摘要
将人类状态纳入辅助过程的驾驶员支持系统是一个活跃的研究领域。例如，许多近期方法能够感知驾驶员的困倦状态或对驾驶情境的觉察程度。然而，迄今为止，这种丰富的信息尚未被充分用于提升支持系统的有效性。因此，在本文中，我们提出了一种以驾驶员错误形式利用人类状态的预警系统，在某些即将发生风险的案例中，相比不考虑人为因素的最先进系统，能够提前数秒向用户发出警告。该系统由行为规划器风险地图（Risk Maps）组成，其基于感知到的驾驶员错误直接改变对周围驾驶情境的预测。通过检查该驾驶员的行为规划是否在客观上是安全的，实现了更稳健且更具前瞻性的驾驶员预警。在动态变道和交叉口场景的不同仿真中，我们展示了在给定驾驶员错误估计的情况下驾驶员行为规划如何变得不安全，并通过实验验证了考虑人为因素的优势。
引用
@article{arxiv.2306.03849,
title = {Considering Human Factors in Risk Maps for Robust and Foresighted Driver Warning},
author = {Tim Puphal and Ryohei Hirano and Malte Probst and Raphael Wenzel and Akihito Kimata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03849},
year = {2023}
}