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评估半自动驾驶车辆中驾驶员的情境意识：基于 ASP 的驾驶动力学特征，用于建模场景解释和投影

分类： 人工智能, 人机交互, 计算机科学中的逻辑

作者： Jakob Suchan, Jan-Patrick Osterloh

发布时间： 2023-08-30

链接： http://arxiv.org/abs/2308.15895v1

摘要： 半自动驾驶现在已经可用，并且最终将变得更加容易实现，这意味着驾驶员和自动化系统需要可靠地协同工作，以确保安全驾驶。这项工作的一个特殊挑战是车辆的自动化系统不再能够驾驶并因此要求人类接管的情况。在这些情况下，驾驶员必须快速建立对交通状况的认识，以便能够接管控制并安全驾驶汽车。在此背景下，我们提出了一个软件和硬件框架，以评估驾驶员对情况的了解程度，并提供以人为本的帮助，以帮助建立态势感知。该框架是作为机器人操作系统 (ROS) 内的模块化系统开发的，具有用于感知环境和驾驶员状态、对驾驶员的态势感知进行建模以及使用专门的人机界面 (HMI) 引导驾驶员注意力的模块。本文特别关注基于答案集编程 (ASP) 的方法，用于对驾驶员对场景的解释和投影进行建模和推理。这是基于场景数据以及反映驾驶员观察到的场景元素的眼球追踪数据。我们介绍了整体应用程序，并讨论了语义推理和基于逻辑编程的认知功能建模在此类应用程序中的作用。此外，我们还提出了 ASP 方法，用于解释和预测驾驶员的态势感知，以及在模拟和真实驾驶的真实用例背景下将其集成到整个系统中。

人车混合环境中的行人轨迹预测：系统综述

分类： 机器人技术, 人工智能, 人机交互, 机器学习, 系统与控制, 系统与控制

作者： Mahsa Golchoubian, Moojan Ghafurian, Kerstin Dautenhahn, Nasser Lashgarian Azad

发布时间： 2023-08-11

链接： http://arxiv.org/abs/2308.06419v1

摘要： 在与行人共享的空间中规划自动驾驶车辆 (AV) 的路径需要推理行人的未来轨迹。用于自动驾驶汽车的实用行人轨迹预测算法需要考虑车辆与行人的交互对行人未来运动行为的影响。在这方面，本文系统地回顾了文献中提出的不同方法，用于对存在车辆的行人轨迹预测进行建模，这些方法可应用于非结构化环境。本文还研究了行人与车辆交互的具体考虑因素（与行人交互相比），并回顾了如何在先前提出的预测模型中考虑预测不确定性和行为差异等不同变量。遵循 PRISMA 指南。未考虑车辆和行人交互或实际轨迹的文章以及仅关注道路交叉口的文章被排除在外。搜索中共识别出来自 ACM Digital Library、IEEE Xplore 和 Scopus 数据库的 1260 篇独特的同行评审文章。 64篇文章因符合纳入和排除标准而纳入最终评审。提供了所审查论文所使用的包含行人和车辆轨迹数据的数据集的概述。讨论了未来工作的研究差距和方向，例如在深度学习方法中更有效地定义交互代理，以及在非结构化环境中收集更多混合流量数据集的需要。

设计乘客对同路人的信息需求：共享自动驾驶车辆白天和夜间乘坐的比较

分类： 人机交互

作者： Lukas A. Flohr, Martina Schuß, Dieter P. Wallach, Antonio Krüger, Andreas Riener

发布时间： 2023-08-04

链接： http://arxiv.org/abs/2308.02616v1

摘要： 共享自动化按需出行有望实现高效、可持续和灵活的交通。然而，安全问题、弹性及其相互影响（尤其是在夜间）可能会成为公众采用该技术的最关键障碍，因为乘客必须在没有人类司机的情况下与陌生人共乘。正如相关工作指出的那样，有关同行旅客的信息可能会减轻乘客的担忧，因此我们设计了两种用户界面变体来调查该信息在探索性受试者内用户研究中的作用（N = 24）。参与者在模拟环境中体验了四次白天和夜间的自动驾驶，并提供了不同乘客的个人信息。混合方法研究的结果表明，掌握其他乘客的信息（例如照片、性别和姓名）会对夜间的用户体验产生积极影响。相比之下，白天的必要性较小。考虑到参与者同时提出的隐私要求对弹性系统设计提出了巨大的挑战。

以人为本的高度自动化车辆远程协助工作场所的设计和评估

分类： 人机交互

作者： Andreas Schrank, Fabian Walocha, Stefan Brandenburg, Michael Oehl

发布时间： 2023-08-04

链接： http://arxiv.org/abs/2308.02330v1

摘要： 当完全自动驾驶尚不可能时，远程操作车辆可以利用车辆自动化的优势。人类操作员可确保远距离的安全性和可用性，并在超出其能力时支持车辆自动化。因此，远程操作员满足了德国作为技术主管在 SAE 4 中操作高度自动化车辆的法律要求。为了将远程操作员集成到自动驾驶系统中，这是一种用于远程协助工作场所的新型以用户为中心的人机界面 (HMI)已开发并初步评估。在此过程中获得的见解被纳入远程协助工作场所原型的设计中。该原型现已在此处报告的研究中进行了测试，由 34 名符合德国法律规定的技术主管角色专业背景标准的参与者使用在模拟环境中创建的典型远程协助场景进行测试。即使在同时从事次要任务而导致认知负荷增加的情况下，参与者也能够获得足够的态势感知并快速解决场景。 HMI 还获得了良好的可用性和接受度评级。研究结果为迭代工作场所开发和高度自动化车辆远程协助的进一步研究提供了信息。