論文の概要: Driving Towards Inclusion: A Systematic Review of AI-powered Accessibility Enhancements for People with Disability in Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14571v2
• Date: Thu, 09 Jan 2025 07:16:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:57:39.340665
• Title: Driving Towards Inclusion: A Systematic Review of AI-powered Accessibility Enhancements for People with Disability in Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: インクルージョンに向けてのドライブ:自律走行車における障害者のためのAIを活用したアクセシビリティ向上の体系的レビュー
• Authors: Ashish Bastola, Hao Wang, Sayed Pedram Haeri Boroujeni, Julian Brinkley, Ata Jahangir Moshayedi, Abolfazl Razi,
• Abstract要約: 本稿では,自律走行車(AV)と自律走行車(自律走行車)における包括的ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)について検討する。 議論されている主な技術は、脳-コンピュータインターフェース、人為的相互作用、仮想現実、拡張現実、モード適応、音声アクティベートインターフェース、触覚フィードバックなどである。 これらの知見に基づいて,多様なユーザ層にまたがるアクセシビリティ要件に対処するエンドツーエンドの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）: 4.080497848091375
• License:
• Abstract: This paper provides a comprehensive and, to our knowledge, the first review of inclusive human-computer interaction (HCI) within autonomous vehicles (AVs) and human-driven cars with partial autonomy, emphasizing accessibility and user-centered design principles. We explore the current technologies and HCI systems designed to enhance passenger experience, particularly for individuals with accessibility needs. Key technologies discussed include brain-computer interfaces, anthropomorphic interaction, virtual reality, augmented reality, mode adaptation, voice-activated interfaces, haptic feedback, etc. Each technology is evaluated for its role in creating an inclusive in-vehicle environment. Furthermore, we highlight recent interface designs by leading companies and review emerging concepts and prototypes under development or testing, which show significant potential to address diverse accessibility requirements. Safety considerations, ethical concerns, and adoption of AVs are other major issues that require thorough investigation. Building on these findings, we propose an end-to-end design framework that addresses accessibility requirements across diverse user demographics, including older adults and individuals with physical or cognitive impairments. This work provides actionable insights for designers, researchers, and policymakers aiming to create safer and more comfortable environments in autonomous and regular vehicles accessible to all users.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律走行車(AV)と人間駆動車における包括的人間-コンピュータインタラクション(HCI)の総合的,かつ,私たちの知る限り,アクセシビリティとユーザ中心設計の原則を強調した最初のレビューを提供する。 我々は、特にアクセシビリティニーズのある個人に対して、乗客の体験を向上させるために設計された現在の技術とHCIシステムについて検討する。 議論されている主な技術は、脳-コンピュータインターフェース、人為的相互作用、仮想現実、拡張現実、モード適応、音声アクティベートインターフェース、触覚フィードバックなどである。 各技術は、車内環境を包括的に構築する役割について評価される。 さらに、先進企業による最近のインターフェース設計を強調し、開発やテスト中の新しいコンセプトやプロトタイプをレビューし、多様なアクセシビリティ要件に対処する大きな可能性を示している。 安全性の考慮、倫理的懸念、AVの採用は、徹底的な調査を必要とする他の主要な問題である。 これらの知見に基づいて,高齢者や身体的・認知障害のある個人を含む多様なユーザ層を対象とした,アクセシビリティ要件に対処するエンド・ツー・エンドの設計フレームワークを提案する。 この研究は、デザイナー、研究者、および政策立案者に対して、すべてのユーザーがアクセス可能な自動運転および通常の車両において、より安全で快適な環境を作ることを目的とした、実用的な洞察を提供する。

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。