論文の概要: Learning Latent Traits for Simulated Cooperative Driving Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09619v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 02:27:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-04 08:11:34.351506
- Title: Learning Latent Traits for Simulated Cooperative Driving Tasks
- Title（参考訳）: 協調運転課題における潜在特性の学習
- Authors: Jonathan A. DeCastro, Deepak Gopinath, Guy Rosman, Emily Sumner,
Shabnam Hakimi, Simon Stent
- Abstract要約: 我々は,人間の行動や嗜好の観点から,人間のコンパクトな潜在表現を捉えることのできるフレームワークを構築した。
そして、注意を散らす運転行動の1形態をモデル化するための軽量なシミュレーション環境、HMIway-envを構築します。
最終的にこの環境を利用して、ドライバを識別する能力と介入ポリシーの有効性の両方を定量化します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.009803620912777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To construct effective teaming strategies between humans and AI systems in
complex, risky situations requires an understanding of individual preferences
and behaviors of humans. Previously this problem has been treated in
case-specific or data-agnostic ways. In this paper, we build a framework
capable of capturing a compact latent representation of the human in terms of
their behavior and preferences based on data from a simulated population of
drivers. Our framework leverages, to the extent available, knowledge of
individual preferences and types from samples within the population to deploy
interaction policies appropriate for specific drivers. We then build a
lightweight simulation environment, HMIway-env, for modelling one form of
distracted driving behavior, and use it to generate data for different driver
types and train intervention policies. We finally use this environment to
quantify both the ability to discriminate drivers and the effectiveness of
intervention policies.
- Abstract（参考訳）: 複雑な状況において、人間とaiシステムの効果的な連携戦略を構築するには、個人の好みと行動を理解する必要がある。
以前は、この問題はケース固有あるいはデータ非依存の方法で扱われてきた。
本稿では,ドライバ群を模擬したデータに基づいて,人間の行動や嗜好の観点で,コンパクトな潜在表現を捉えることができる枠組みを構築する。
私たちのフレームワークは、特定のドライバに適したインタラクションポリシを展開するために、人口内のサンプルから個々の好みやタイプに関する知識を最大限活用しています。
次に,一形態の注意をそらした運転行動をモデル化する軽量シミュレーション環境hmiway-envを構築し,異なる運転者タイプと列車の介入ポリシーのデータを生成する。
最終的にこの環境を利用して、ドライバーを識別する能力と介入ポリシーの有効性を定量化する。
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