論文の概要: Engineering Psychological Safety in Autonomous Vehicles: A Systems-Theoretic Framework for Psychological Safety in Autonomous Vehicles and its Validation in Real-World Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18778v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 10:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.377201
• Title: Engineering Psychological Safety in Autonomous Vehicles: A Systems-Theoretic Framework for Psychological Safety in Autonomous Vehicles and its Validation in Real-World Scenarios
• Title（参考訳）: 自律走行車における工学的心理的安全性: 自律走行車における心理的安全性のシステム論的枠組みとその実世界シナリオにおける検証
• Authors: Yandika Sirgabsou, Benjamin Hardin, François Leblanc, Efi Raili, David Jackson, Pericle Salvini, Lars Kunze, Marina Jirotka,
• Abstract要約: 本研究は,自律走行車における心理的安全性を評価するためのシステム理論の枠組みを提案し,検証する。 包括的心理的安全性リスクモデルが定義され、信頼、コントロール、予測可能性、サポートなどの重要な心理的構造が組み込まれている。 このモデルに基づいて、心理的ハザード、安全でない制御行動、損失シナリオを系統的に識別するハザード分析法(AV-PsySafe)が開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.627842277006583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite rapid technological advances, the societal acceptability of autonomous vehicles (AVs) remains limited by psychological barriers that extend beyond traditional concerns of physical safety. While factors such as trust and perceived safety are known to influence user acceptance, there is a lack of formalized mechanisms and engineering methods to systematically identify, assess, and mitigate psychological risks arising from human-AV interactions. To address this gap, this work proposes and validates a systems-theoretic framework for the assessment of psychological safety in autonomous vehicles. First, a comprehensive psychological safety risk model is defined, extending the Systems-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP) to incorporate key psychological constructs such as trust, perceived control, predictability, and perceived support. Based on this model, a hazard analysis method (AV-PsySafe) is developed to systematically identify psychological hazards, unsafe control actions, and loss scenarios, while introducing a Psychological Safety Integrity Level (PsySIL) to support risk prioritization. Second, the applicability and relevance of the framework are evaluated through its deployment in realistic autonomous vehicle scenarios. A structured validation approach is implemented, including a methodological guide, standardized analysis templates, and the collection of analyst feedback. The results demonstrate that the framework can be consistently applied by practitioners, producing meaningful insights into psychological risks. Overall, this work establishes both the theoretical foundations and practical feasibility of a unified approach to co-assessing psychological and physical safety in autonomous systems, contributing to more human-centred and trustworthy AV development.
• Abstract（参考訳）: 急速な技術進歩にもかかわらず、自律走行車(AV)の社会的受容性は、従来の身体的安全に関する懸念を超えて広がる心理的障壁によって制限されている。 信頼や安心感などの要因はユーザーの受け入れに影響を与えることが知られているが、人間とAVの相互作用によって引き起こされる心理的リスクを体系的に識別し、評価し、緩和する形式化されたメカニズムや工学的手法が欠如している。 このギャップに対処するために、自動運転車の心理的安全性を評価するためのシステム理論の枠組みを提案し、検証する。 まず、システム理論的事故モデルとプロセス(STAMP)を拡張して、信頼、認識制御、予測可能性、認識支援といった重要な心理的構造を組み込む、包括的な心理的安全性モデルを定義する。 このモデルに基づいて、リスク優先順位付けを支援する心理的安全統合レベル(PsySIL)を導入しながら、心理的危険、安全でない制御行動、損失シナリオを体系的に識別するハザード分析手法(AV-PsySafe)を開発した。 第二に、フレームワークの適用性と妥当性は、現実的な自動運転車シナリオへの展開を通じて評価される。 方法論ガイド,標準化された分析テンプレート,アナリストからのフィードバックの収集など,構造化された検証手法が実装されている。 その結果、このフレームワークは実践者によって一貫して適用可能であることが示され、心理的リスクに対する有意義な洞察がもたらされる。 全体として、この研究は、自律システムにおける心理的および身体的安全を共同評価するための統一アプローチの理論的基礎と実践的実現可能性の両方を確立し、より人間中心で信頼性の高いAV開発に寄与する。

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