論文の概要: AutoExp: A multidisciplinary, multi-sensor framework to evaluate human activities in self-driving cars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03115v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 13:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 19:11:12.660403
• Title: AutoExp: A multidisciplinary, multi-sensor framework to evaluate human activities in self-driving cars
• Title（参考訳）: AutoExp: 自動運転車の人間活動を評価するための多分野・マルチセンサーフレームワーク
• Authors: Carlos Crispim-Junior, Romain Guesdon, Christophe Jallais, Florent Laroche, Stephanie Souche-Le Corvec, Laure Tougne Rodet
• Abstract要約: 本稿では,自動運転車の利用者の行動を研究するための実験枠組みを提案する。 このフレームワークは実験シナリオとデータ取得モジュールで構成されている。 まず、最も近い現実の環境で車の使用状況に関する実世界のデータを取得し、次に、キャビン内の人間の活動を含むデータセットを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The adoption of self-driving cars will certainly revolutionize our lives, even though they may take more time to become fully autonomous than initially predicted. The first vehicles are already present in certain cities of the world, as part of experimental robot-taxi services. However, most existing studies focus on the navigation part of such vehicles. We currently miss methods, datasets, and studies to assess the in-cabin human component of the adoption of such technology in real-world conditions. This paper proposes an experimental framework to study the activities of occupants of self-driving cars using a multidisciplinary approach (computer vision associated with human and social sciences), particularly non-driving related activities. The framework is composed of an experimentation scenario, and a data acquisition module. We seek firstly to capture real-world data about the usage of the vehicle in the nearest possible, real-world conditions, and secondly to create a dataset containing in-cabin human activities to foster the development and evaluation of computer vision algorithms. The acquisition module records multiple views of the front seats of the vehicle (Intel RGB-D and GoPro cameras); in addition to survey data about the internal states and attitudes of participants towards this type of vehicle before, during, and after the experimentation. We evaluated the proposed framework with the realization of real-world experimentation with 30 participants (1 hour each) to study the acceptance of SDCs of SAE level 4.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の採用が私たちの生活に革命をもたらすことは確かだ。 最初の車両はすでに、実験的なロボットタクシーサービスの一環として、世界中の一部の都市に存在している。 しかし、既存のほとんどの研究は、そのような車両の航法部分に焦点を当てている。 現在、このような技術が現実の状況で採用される際の人的要素を評価するための方法、データセット、研究を見逃している。 本稿では,多学際的アプローチ(人間と社会科学に関連するコンピュータビジョン,特に非自動運転関連活動)を用いて,自律運転者の活動を研究するための実験的な枠組みを提案する。 このフレームワークは実験シナリオとデータ取得モジュールで構成されている。 まず、最寄りの現実の状況における車両の使用状況に関する実世界データを取得し、次に、コンピュータビジョンアルゴリズムの開発と評価を促進するために、インカビンの人間活動を含むデータセットを作成する。 取得モジュールは、車両の前部座席(intel rgb-dとgoproカメラ)の複数のビューを記録し、実験の前後における、このタイプの車両に対する内部状態と参加者の態度に関する調査データも記録している。 SAEレベル4のSDCの受け入れを検討するために,30人の参加者(1時間毎)による実世界実験の実現により提案手法を評価した。

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