論文の概要: Improving Explainable Object-induced Model through Uncertainty for Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15572v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 19:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 18:00:30.647158
• Title: Improving Explainable Object-induced Model through Uncertainty for Automated Vehicles
• Title（参考訳）: 自動走行車の不確実性による説明可能な物体誘発モデルの改善
• Authors: Shihong Ling, Yue Wan, Xiaowei Jia, Na Du
• Abstract要約: 最近の説明可能な自動車両(AV)は、動作の説明を提供しながら、固有の不確実性に関連する重要な情報を無視している。 本研究は、意思決定の場面におけるオブジェクトの役割を優先する「対象誘導型」モデルアプローチに基づく。 また、不確実性によって導かれる先進的なトレーニング戦略についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.514721609660521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of automated vehicles (AVs) has the potential to provide safer, more efficient, and comfortable travel options. However, these systems face challenges regarding reliability in complex driving scenarios. Recent explainable AV architectures neglect crucial information related to inherent uncertainties while providing explanations for actions. To overcome such challenges, our study builds upon the "object-induced" model approach that prioritizes the role of objects in scenes for decision-making and integrates uncertainty assessment into the decision-making process using an evidential deep learning paradigm with a Beta prior. Additionally, we explore several advanced training strategies guided by uncertainty, including uncertainty-guided data reweighting and augmentation. Leveraging the BDD-OIA dataset, our findings underscore that the model, through these enhancements, not only offers a clearer comprehension of AV decisions and their underlying reasoning but also surpasses existing baselines across a broad range of scenarios.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の急速な進化は、より安全で効率的で快適な旅行手段を提供する可能性がある。 しかし、これらのシステムは複雑な運転シナリオにおける信頼性に関する課題に直面している。 最近の説明可能なAVアーキテクチャは、動作の説明を提供しながら、固有の不確実性に関連する重要な情報を無視している。 このような課題を克服するため,本研究では,意思決定場面におけるオブジェクトの役割を優先する"object-induced"モデルアプローチを構築し,確固としたディープラーニングパラダイムを用いた意思決定プロセスに不確実性評価を統合する。 さらに,不確実性に基づくデータ重み付けや拡張など,不確実性に導かれる高度なトレーニング戦略についても検討する。 BDD-OIAデータセットを活用することで、これらの拡張を通じて、モデルがAV決定とその根底にある推論をより明確な理解を提供するだけでなく、さまざまなシナリオにおける既存のベースラインを超越する、ということが分かりました。

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