論文の概要: AI-as-a-Service Toolkit for Human-Centered Intelligence in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01645v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 15:41:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 14:51:21.375085
• Title: AI-as-a-Service Toolkit for Human-Centered Intelligence in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動運転におけるAI-as-a-Service Toolkit
• Authors: Valerio De Caro, Saira Bano, Achilles Machumilane, Alberto Gotta, Pietro Cassar\'a, Antonio Carta, Christos Sardianos, Christos Chronis, Iraklis Varlamis, Konstantinos Tserpes, Vincenzo Lomonaco, Claudio Gallicchio and Davide Bacciu
• Abstract要約: 本稿では,H2020 TEACHINGプロジェクトで開発されたAI-as-a-serviceツールキットの概念実証実装を提案する。 自動運転者のストレス認識アルゴリズムの出力に応じて自律運転パーソナライズシステムを実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.575818872875637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a proof-of-concept implementation of the AI-as-a-service toolkit developed within the H2020 TEACHING project and designed to implement an autonomous driving personalization system according to the output of an automatic driver's stress recognition algorithm, both of them realizing a Cyber-Physical System of Systems. In addition, we implemented a data-gathering subsystem to collect data from different sensors, i.e., wearables and cameras, to automatize stress recognition. The system was attached for testing to a driving emulation software, CARLA, which allows testing the approach's feasibility with minimum cost and without putting at risk drivers and passengers. At the core of the relative subsystems, different learning algorithms were implemented using Deep Neural Networks, Recurrent Neural Networks, and Reinforcement Learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,h2020教育プロジェクトで開発されたai-as-a-serviceツールキットの概念実証実装を行い,自動運転者のストレス認識アルゴリズムの出力に応じて自律運転パーソナライズシステムを実装し,サイバー物理システムを実現する。 さらに,さまざまなセンサ,例えばウェアラブルやカメラからデータを収集し,ストレス認識を自動化するデータ収集サブシステムを実装した。 このシステムは、運転エミュレーションソフトウェアであるCARLAに、最小限のコストで、危険ドライバーや乗客を乗せることなく、アプローチの実現可能性をテストするために取り付けられた。 相対的なサブシステムのコアでは、Deep Neural Networks、Recurrent Neural Networks、Reinforcement Learningを用いて異なる学習アルゴリズムを実装した。

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