論文の概要: Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Driving: A Comprehensive Overview and Field Guide for Future Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11561v4
- Date: Sun, 14 Apr 2024 05:48:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 00:46:46.605923
- Title: Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Driving: A Comprehensive Overview and Field Guide for Future Research Directions
- Title（参考訳）: 自動運転のための説明可能な人工知能: 今後の研究方向の総合的概要とフィールドガイド
- Authors: Shahin Atakishiyev, Mohammad Salameh, Hengshuai Yao, Randy Goebel,
- Abstract要約: この研究は、自律運転のための説明可能な人工知能(XAI)アプローチの開発に光を当てている。
まず、XAIをベースとした自動運転における最先端および新興のアプローチの概要について概説する。
次に、説明可能なエンドツーエンド自動運転に必要な要素をすべて考慮した概念的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.012552653212687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous driving has achieved significant milestones in research and development over the last two decades. There is increasing interest in the field as the deployment of autonomous vehicles (AVs) promises safer and more ecologically friendly transportation systems. With the rapid progress in computationally powerful artificial intelligence (AI) techniques, AVs can sense their environment with high precision, make safe real-time decisions, and operate reliably without human intervention. However, intelligent decision-making in such vehicles is not generally understandable by humans in the current state of the art, and such deficiency hinders this technology from being socially acceptable. Hence, aside from making safe real-time decisions, AVs must also explain their AI-guided decision-making process in order to be regulatory compliant across many jurisdictions. Our study sheds comprehensive light on the development of explainable artificial intelligence (XAI) approaches for AVs. In particular, we make the following contributions. First, we provide a thorough overview of the state-of-the-art and emerging approaches for XAI-based autonomous driving. We then propose a conceptual framework that considers all the essential elements for explainable end-to-end autonomous driving. Finally, we present XAI-based prospective directions and emerging paradigms for future directions that hold promise for enhancing transparency, trustworthiness, and societal acceptance of AVs.
- Abstract（参考訳）: 自動運転は過去20年間、研究と開発において重要なマイルストーンを達成してきた。
自動運転車(AV)の配備がより安全で環境に優しい交通システムを実現するため、この分野への関心が高まっている。
計算力のある人工知能(AI)技術の急速な進歩により、AVは高い精度で環境を感知し、安全なリアルタイム決定を行い、人間の介入なしに確実に運用することができる。
しかし、そのような車両におけるインテリジェントな意思決定は、現在の最先端の人間によって一般的には理解できないため、そのような不足は、この技術が社会的に受け入れられることを妨げる。
したがって、AVは、安全なリアルタイム決定をするためには、多くの管轄区域で規制に準拠するために、AIが指導する意思決定プロセスについても説明する必要がある。
我々の研究は、AVのための説明可能な人工知能(XAI)アプローチの開発について包括的に光を当てている。
特に、以下の貢献をしている。
まず、XAIをベースとした自動運転における最先端および新興のアプローチの概要について概説する。
次に、説明可能なエンドツーエンド自動運転に必要な要素をすべて考慮した概念的枠組みを提案する。
最後に, 透明性, 信頼性, AV の社会的受容の促進を約束する, 今後の方向性に向けて, XAI に基づく先進的な方向性とパラダイムを提示する。
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