通过定性场景理解与解释迈向可信自动驾驶
人工智能
2024-03-26 v1
摘要
理解驾驶场景并传达自动驾驶车辆的决策是可信自动驾驶的关键要求。在本文中，我们引入了定性可解释图（Qualitative Explainable Graph, QXG），这是一种用于城市交通场景理解的统一符号与定性表示。QXG 能够利用传感器数据和机器学习模型来解释自动驾驶车辆的环境。它利用时空图和定性约束从原始传感器输入（如 LiDAR 和相机数据）中提取场景语义，从而提供一个可解释的场景模型。QXG 可以实时增量构建，使其成为适用于各种传感器类型的车载解释的通用工具。我们的研究展示了 QXG 的潜力，特别是在自动驾驶场景中，它可以通过将图与观测到的动作相联系来使决策合理化。这些解释可用于多种目的，从通知乘客和提醒弱势道路使用者，到实现对先前行为的事后分析。
引用
@article{arxiv.2403.16908,
title = {Towards Trustworthy Automated Driving through Qualitative Scene Understanding and Explanations},
author = {Nassim Belmecheri and Arnaud Gotlieb and Nadjib Lazaar and Helge Spieker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16908},
year = {2024}
}
备注
SAE International Journal of Connected and Automated Vehicles