論文の概要: Experimental Insights Towards Explainable and Interpretable Pedestrian Crossing Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02872v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 16:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 15:11:03.770856
• Title: Experimental Insights Towards Explainable and Interpretable Pedestrian Crossing Prediction
• Title（参考訳）: 説明可能かつ解釈可能な歩行者交叉予測への試み
• Authors: Angie Nataly Melo, Carlota Salinas and Miguel Angel Sotelo
• Abstract要約: 本研究では,深層学習とファジィ論理を組み合わせた新しいニューロシンボリックアプローチを提案する。 我々は,一連の説明可能な特徴を利用する説明可能な予測器(ExPedCross)を開発し,歩行者が横断するか否かを予測するファジィ推論システムを開発した。 その結果,歩行者横断予測課題における説明可能性と解釈可能性について実験的に考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47355466227925036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the context of autonomous driving, pedestrian crossing prediction is a key component for improving road safety. Presently, the focus of these predictions extends beyond achieving trustworthy results; it is shifting towards the explainability and interpretability of these predictions. This research introduces a novel neuro-symbolic approach that combines deep learning and fuzzy logic for an explainable and interpretable pedestrian crossing prediction. We have developed an explainable predictor (ExPedCross), which utilizes a set of explainable features and employs a fuzzy inference system to predict whether the pedestrian will cross or not. Our approach was evaluated on both the PIE and JAAD datasets. The results offer experimental insights into achieving explainability and interpretability in the pedestrian crossing prediction task. Furthermore, the testing results yield a set of guidelines and recommendations regarding the process of dataset selection, feature selection, and explainability.
• Abstract（参考訳）: 自動運転の文脈では、歩行者の横断予測は道路の安全性を改善する重要な要素である。 現在、これらの予測の焦点は信頼できる結果を達成することにとどまらず、これらの予測の説明可能性と解釈可能性にシフトしている。 本研究では,深層学習とファジィ論理を組み合わせた新しいニューロシンボリックアプローチを提案する。 我々は,説明可能な特徴のセットを利用し,歩行者が横断するかどうかを予測するファジィ推論システムを用いた説明可能な予測器(expedcross)を開発した。 提案手法をPIEとJAADの両方のデータセットで評価した。 その結果,歩行者横断予測課題における説明可能性と解釈可能性について実験的に考察した。 さらに、テスト結果は、データセットの選択、特徴の選択、説明可能性のプロセスに関する一連のガイドラインと勧告を与えます。

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