論文の概要: HappyRouting: Learning Emotion-Aware Route Trajectories for Scalable In-The-Wild Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15695v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 16:44:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 16:48:57.407391
• Title: HappyRouting: Learning Emotion-Aware Route Trajectories for Scalable In-The-Wild Navigation
• Title（参考訳）: happyrouting: スケーラブルなインザワイルドナビゲーションのための感情認識ルートトラジェクタの学習
• Authors: David Bethge, Daniel Bulanda, Adam Kozlowski, Thomas Kosch, Albrecht Schmidt, Tobias Grosse-Puppendahl
• Abstract要約: HappyRoutingはナビゲーションベースの新しい共感型カーインタフェースで、ドライバーが現実の交通を案内し、ポジティブな感情を喚起する。 私たちのコントリビューションは、静的および動的コンテキストデータに基づいて、ルートに沿って感情を予測する機械学習ベースの感情マップ層です。 本稿では、感情に基づくルーティングをナビゲーションアプリに統合し、モビリティ利用のための感情的幸福を促進する方法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.896210787867368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Routes represent an integral part of triggering emotions in drivers. Navigation systems allow users to choose a navigation strategy, such as the fastest or shortest route. However, they do not consider the driver's emotional well-being. We present HappyRouting, a novel navigation-based empathic car interface guiding drivers through real-world traffic while evoking positive emotions. We propose design considerations, derive a technical architecture, and implement a routing optimization framework. Our contribution is a machine learning-based generated emotion map layer, predicting emotions along routes based on static and dynamic contextual data. We evaluated HappyRouting in a real-world driving study (N=13), finding that happy routes increase subjectively perceived valence by 11% (p=.007). Although happy routes take 1.25 times longer on average, participants perceived the happy route as shorter, presenting an emotion-enhanced alternative to today's fastest routing mechanisms. We discuss how emotion-based routing can be integrated into navigation apps, promoting emotional well-being for mobility use.
• Abstract（参考訳）: ルートはドライバーの感情をトリガーする重要な部分である。 ナビゲーションシステムでは、最短ルートや最短ルートなどのナビゲーション戦略を選択することができる。 しかし、ドライバーの感情的な幸福は考慮していない。 HappyRoutingはナビゲーションベースの新しい共感型カーインタフェースで、ドライバーが現実の交通を案内し、ポジティブな感情を喚起する。 本稿では,設計上の考察,技術アーキテクチャの導出,ルーティング最適化フレームワークの実装を提案する。 我々の貢献は、静的および動的文脈データに基づいて経路に沿って感情を予測する機械学習ベースの感情マップ層である。 実世界運転研究 (N=13) において, HappyRouting の評価を行い, 幸福なルートは主観的評価値が11%(p=.007。 ハッピールートは平均で1.25倍長いが、参加者はハッピールートを短く感じ、現在の最速のルーティングメカニズムに代わる感情に富んだ代替手段を提示した。 本稿では,感情ベースのルーティングをナビゲーションアプリに統合し,モビリティ利用のための感情的幸福を促進する方法について論じる。

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