論文の概要: Driving Towards Inclusion: Revisiting In-Vehicle Interaction in
Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14571v1
- Date: Fri, 26 Jan 2024 00:06:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 16:12:19.472313
- Title: Driving Towards Inclusion: Revisiting In-Vehicle Interaction in
Autonomous Vehicles
- Title(参考訳): 自動運転車における車内インタラクションの再考
- Authors: Ashish Bastola, Julian Brinkley, Hao Wang, Abolfazl Razi
- Abstract要約: 本研究の目的は、自動運転車における包括的HCIのユーザ中心の設計原則を検討することである。
乗客の体験を向上させる可能性がある新興技術が特定される。
本稿では,車内体験を包括的に開発するためのエンドツーエンド設計フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.0674776499043865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive literature review of the current state of
in-vehicle human-computer interaction (HCI) in the context of self-driving
vehicles, with a specific focus on inclusion and accessibility. This study's
aim is to examine the user-centered design principles for inclusive HCI in
self-driving vehicles, evaluate existing HCI systems, and identify emerging
technologies that have the potential to enhance the passenger experience. The
paper begins by providing an overview of the current state of self-driving
vehicle technology, followed by an examination of the importance of HCI in this
context. Next, the paper reviews the existing literature on inclusive HCI
design principles and evaluates the effectiveness of current HCI systems in
self-driving vehicles. The paper also identifies emerging technologies that
have the potential to enhance the passenger experience, such as voice-activated
interfaces, haptic feedback systems, and augmented reality displays. Finally,
the paper proposes an end-to-end design framework for the development of an
inclusive in-vehicle experience, which takes into consideration the needs of
all passengers, including those with disabilities, or other accessibility
requirements. This literature review highlights the importance of user-centered
design principles in the development of HCI systems for self-driving vehicles
and emphasizes the need for inclusive design to ensure that all passengers can
safely and comfortably use these vehicles. The proposed end-to-end design
framework provides a practical approach to achieving this goal and can serve as
a valuable resource for designers, researchers, and policymakers in this field.
- Abstract(参考訳): 本稿では、自動運転車における車内ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)の現状について、包摂性とアクセシビリティに特に焦点をあてた総合的な文献レビューを行う。
本研究の目的は、自動運転車におけるhciを包括するユーザ中心の設計原則を検証し、既存のhciシステムを評価し、乗客エクスペリエンスを向上させる可能性のある新興技術を特定することである。
論文は、自動運転車技術の現状の概要と、この文脈におけるhciの重要性についての検討から始まります。
次に,既存のhci設計原理に関する文献をレビューし,現行の自動運転車におけるhciシステムの有効性について評価する。
この論文はまた、音声操作インターフェース、触覚フィードバックシステム、拡張現実ディスプレイなど、乗客体験を強化する可能性のある新しい技術も明らかにした。
最後に,障害のある人やアクセシビリティ要件を含む全乗客のニーズを考慮した,包括的車内体験開発のためのエンドツーエンド設計フレームワークを提案する。
本論文は、自動運転車用hciシステム開発におけるユーザ中心設計原則の重要性を強調するとともに、すべての乗客が安全かつ快適にこれらの車両を使用できるようにするための包括的設計の必要性を強調する。
提案するエンドツーエンド設計フレームワークは、この目標を達成するための実用的なアプローチを提供し、この分野のデザイナー、研究者、政策立案者にとって貴重なリソースとなる。
関連論文リスト
- Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T13:14:08Z) - Integration of Mixture of Experts and Multimodal Generative AI in Internet of Vehicles: A Survey [82.84057882105931]
ジェネレーティブAI(GAI)は、IoT(Internet of Vehicles)におけるインテリジェントモジュールの認知、推論、計画能力を高めることができる。
IoVにおけるGAI, MoE, およびそれらの相互作用応用の基礎を提示する。
我々はIoVにおけるMoEとGAIの統合の可能性について論じ、分散認識とモニタリング、協調的な意思決定と計画、生成モデリングとシミュレーションを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T06:22:21Z) - Generative AI for Unmanned Vehicle Swarms: Challenges, Applications and
Opportunities [84.00105187866806]
Generative AI(GAI)は、無人車両群におけるこれらの課題を解決する大きな可能性を提供する。
本稿では,無人車及び無人車群の概要と,その利用事例と既存課題について述べる。
そこで本研究では,無人車両群におけるGAIの適用状況と課題について,さまざまな知見と議論を加えて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T05:46:23Z) - Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する
AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。
本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T08:29:42Z) - Social Interaction-Aware Dynamical Models and Decision Making for
Autonomous Vehicles [20.123965317836106]
IAAD(Interaction-Aware Autonomous Driving)は、急速に成長する研究分野である。
それは、人間の道路利用者と安全かつ効率的に対話できる自動運転車の開発に焦点を当てている。
これは、自動運転車が人間の道路利用者の行動を理解し予測できることを要求するため、困難な作業である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-29T03:43:50Z) - Towards Ubiquitous Semantic Metaverse: Challenges, Approaches, and
Opportunities [68.03971716740823]
近年,拡張現実(AR)および仮想現実(VR)ユーザーのための没入型サイバーバーチャル体験に革命をもたらすために,ユビキタスセマンティック・メタバースが研究されている。
この調査は、ユビキタスメタバースにおける4つの基本システムコンポーネントの表現とインテリジェンスに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T11:14:46Z) - Integrating Generative Artificial Intelligence in Intelligent Vehicle
Systems [4.724940029079736]
自動車産業がAIを徐々に統合するにつれ、生成的人工知能技術はユーザーインタラクションに革命をもたらす可能性を秘めている。
本稿では, 音声, 音声, 視覚, マルチモーダルインタラクションを重視した, 自動車分野における生成人工知能の現在の応用について概説する。
我々は、ドメイン適応性、アライメント、マルチモーダル統合など、将来の重要な研究分野について概説し、倫理に関する課題やリスクに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T09:09:40Z) - Camera-Radar Perception for Autonomous Vehicles and ADAS: Concepts,
Datasets and Metrics [77.34726150561087]
本研究の目的は、ADASおよび自動運転車のカメラおよびレーダーによる認識の現在のシナリオに関する研究を行うことである。
両センサと融合に関する概念と特徴を提示する。
本稿では、ディープラーニングに基づく検出とセグメンテーションタスクの概要と、車両の認識における主要なデータセット、メトリクス、課題、オープンな質問について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-08T00:48:32Z) - Game and Simulation Design for Studying Pedestrian-Automated Vehicle
Interactions [1.3764085113103217]
我々はまず,現場で現代的ツールを提示し,歩行者視点研究を促進する新しいアプリケーションの設計と開発を提案する。
我々は3段階のユーザ体験実験を行い、参加者は様々なシナリオでアプリケーションの使用前後で質問に答える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-30T15:26:18Z) - TEACHING -- Trustworthy autonomous cyber-physical applications through
human-centred intelligence [14.225243979551522]
TEACHINGは、自律的アプリケーションの適応と最適化のドライバーとして、ユーザの生理的、感情的、認知的状態を活用する、人間中心のビジョンを推進している。
本稿は、TEACHINGアプローチの主な概念を論じ、それに関連するAI関連の主要な研究課題を取り上げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T08:25:58Z) - Building Trust in Autonomous Vehicles: Role of Virtual Reality Driving
Simulators in HMI Design [8.39368916644651]
本研究では,生理的信号から収集した連続的客観的情報に基づいて,AVのユーザエクスペリエンスを検証する手法を提案する。
本手法を車両の感覚・計画システムに関する視覚的手がかりを提供するヘッドアップディスプレイインタフェースの設計に適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T08:42:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。