論文の概要: D2E-An Autonomous Decision-making Dataset involving Driver States and Human Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01598v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 21:29:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:19:53.637252
- Title: D2E-An Autonomous Decision-making Dataset involving Driver States and Human Evaluation
- Title（参考訳）: D2E-ドライバ状態と人的評価を含む自律的意思決定データセット
- Authors: Zehong Ke, Yanbo Jiang, Yuning Wang, Hao Cheng, Jinhao Li, Jianqiang Wang,
- Abstract要約: Driver to Evaluationデータセット(D2E)は、自律的な意思決定データセットである。
運転状態、車両状態、環境状況、および人間レビュアーによる評価スコアに関するデータが含まれている。
D2Eは、人間のドライバーファクターから評価結果をカバーする1100以上の対話運転ケースデータを含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.890077875318333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the advancement of deep learning technology, data-driven methods are increasingly used in the decision-making of autonomous driving, and the quality of datasets greatly influenced the model performance. Although current datasets have made significant progress in the collection of vehicle and environment data, emphasis on human-end data including the driver states and human evaluation is not sufficient. In addition, existing datasets consist mostly of simple scenarios such as car following, resulting in low interaction levels. In this paper, we introduce the Driver to Evaluation dataset (D2E), an autonomous decision-making dataset that contains data on driver states, vehicle states, environmental situations, and evaluation scores from human reviewers, covering a comprehensive process of vehicle decision-making. Apart from regular agents and surrounding environment information, we not only collect driver factor data including first-person view videos, physiological signals, and eye attention data, but also provide subjective rating scores from 40 human volunteers. The dataset is mixed of driving simulator scenes and real-road ones. High-interaction situations are designed and filtered to ensure behavior diversity. Through data organization, analysis, and preprocessing, D2E contains over 1100 segments of interactive driving case data covering from human driver factor to evaluation results, supporting the development of data-driven decision-making related algorithms.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術の進歩に伴い、自律運転の意思決定にデータ駆動方式がますます使われ、データセットの品質がモデルの性能に大きな影響を与えている。
現在のデータセットは、車両や環境データの収集において大きな進歩を遂げているが、運転状態や人的評価を含む、人為的なデータに重点を置いているだけでは不十分である。
さらに、既存のデータセットは、カーフォローのような単純なシナリオで構成されており、結果としてインタラクションレベルが低い。
本稿では、ドライバー状態、車両の状態、環境状況、および人間レビュアーによる評価スコアを含む自律的意思決定データセットである、ドライバ・トゥ・評価データセット(D2E)を紹介する。
一般エージェントや周囲の環境情報とは別に, 一人称視点映像, 生理信号, 目視データなどのドライバーファクターデータを収集するだけでなく, 40人のボランティアの主観的評価スコアも提供する。
データセットはシミュレータのシーンとリアルタイムのシーンが混在している。
ハイインタラクションの状況は、振る舞いの多様性を保証するために設計され、フィルタリングされる。
データ編成、分析、前処理を通じて、D2Eは人間のドライバーファクターから評価結果まで1100以上の対話型駆動ケースデータを格納し、データ駆動意思決定関連アルゴリズムの開発をサポートする。
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