自动驾驶车辆在与人类驾驶员跟车交互中的信任感知控制
系统与控制
2022-08-09 v1 系统与控制
摘要
在人类主导的交通场景中，信任对于自动驾驶车辆（AVs）促进和维持技术接受度至关重要。然而，描述交通中 AV 与周围人类驾驶员交互关系的计算信任动态模型鲜有存在。本文旨在通过建立人类驾驶员在与 AV 跟车交互中的定量信任动态模型，并将所提信任动态模型纳入 AV 的控制设计，来填补这一空白。人类驾驶员的信任水平被建模为一种计划评估指标，从人类驾驶员视角衡量 AV 计划的可解释性，且 AV 计划的可解释性得分被整合进 AV 的决策过程。借助所提方法，信任感知 AV 通过在与后随人类驾驶员的跟车交互中同时优化预定义计划与计划的可解释性，生成可解释的计划。结果共同表明，在人类-AV 交互中，与无信任感知 AV 相比，信任感知 AV 能生成更具可解释性的计划，并为人类驾驶员实现更高的信任水平。
引用
@article{arxiv.2208.03385,
title = {Trust-Aware Control of Automated Vehicles in Car-Following Interactions with Human Drivers},
author = {Mehmet Fatih Ozkan and Yao Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03385},
year = {2022}
}
备注
Accepted to The 61th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2022)