論文の概要: LADRI: LeArning-based Dynamic Risk Indicator in Automated Driving System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02199v1
- Date: Thu, 4 Jan 2024 11:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 15:20:54.069865
- Title: LADRI: LeArning-based Dynamic Risk Indicator in Automated Driving System
- Title（参考訳）: LADRI:自動走行システムにおけるLeArningに基づく動的リスク指標
- Authors: Anil Ranjitbhai Patel and Peter Liggesmeyer
- Abstract要約: 本稿では,自動運転システム(ADS)におけるリアルタイム動的リスクアセスメントのためのフレームワークを提案する。
提案手法はこれらの制限を超越し、ニューラルネットワーク(ANN)を用いてリスク次元を慎重に分析し分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980732994
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: As the horizon of intelligent transportation expands with the evolution of
Automated Driving Systems (ADS), ensuring paramount safety becomes more
imperative than ever. Traditional risk assessment methodologies, primarily
crafted for human-driven vehicles, grapple to adequately adapt to the
multifaceted, evolving environments of ADS. This paper introduces a framework
for real-time Dynamic Risk Assessment (DRA) in ADS, harnessing the potency of
Artificial Neural Networks (ANNs).
Our proposed solution transcends these limitations, drawing upon ANNs, a
cornerstone of deep learning, to meticulously analyze and categorize risk
dimensions using real-time On-board Sensor (OBS) data. This learning-centric
approach not only elevates the ADS's situational awareness but also enriches
its understanding of immediate operational contexts. By dissecting OBS data,
the system is empowered to pinpoint its current risk profile, thereby enhancing
safety prospects for onboard passengers and the broader traffic ecosystem.
Through this framework, we chart a direction in risk assessment, bridging the
conventional voids and enhancing the proficiency of ADS. By utilizing ANNs, our
methodology offers a perspective, allowing ADS to adeptly navigate and react to
potential risk factors, ensuring safer and more informed autonomous journeys.
- Abstract（参考訳）: インテリジェント輸送の地平が自動走行システム(ads)の進化とともに拡大するにつれ、パラマウント安全性の確保がこれまで以上に重要になる。
従来のリスク評価手法は、主に人間主導の車両向けに作られ、ADSの多面的、進化する環境に適切に適応する。
本稿では,ニューラルネットワーク(anns)の能力を活用した広告におけるリアルタイム動的リスクアセスメント(dra)の枠組みを提案する。
提案手法はこれらの制約を超越し,リアルタイムオンボードセンサ(OBS)データを用いてリスク次元を慎重に分析し,分類する。
この学習中心のアプローチは、ADSの状況意識を高めるだけでなく、即時の運用状況に対する理解を深める。
OBSデータを分離することにより、現在のリスクプロファイルを特定できるようになり、乗客の安全と幅広い交通エコシステムの確保が図られる。
この枠組みを通じて、リスク評価の方向性を図り、従来のヴォイドをブリッジし、ADSの熟練度を高める。
ANNを利用することで、我々の方法論は視点を提供し、ADSが潜在的なリスク要因を十分にナビゲートし、反応し、より安全でより情報のある自律走行を確実にすることを可能にする。
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