論文の概要: Context-Aware Intelligent Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00682v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 03:58:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.27719
• Title: Context-Aware Intelligent Vehicles
• Title（参考訳）: コンテキスト対応インテリジェント自動車
• Authors: Liangkai Liu, Shuyao Shi, Mingke Wang, Noah T. Curran, Chuan Li, Fan Bai, Kang G. Shin,
• Abstract要約: 本稿では,センサ信号と制約決定に意味を与える文脈的要因を,次世代車両システムにおける第一級原理として扱うべきであることを論じる。 我々は,(i)環境理解,(ii)計画と制御,(iii)安全と安全,(iv)コネクテッドカーにまたがる状況認識手法を体系的に検討した。 コンテキスト認識設計のトレンド分析に基づいて、将来のインテリジェントな車両のための一般的なコンテキストエンジンを構築する上での4つの重要な技術的課題を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.585513762228025
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Intelligent vehicles increasingly support adaptive applications beyond driving themselves, ranging from context-aware ADAS and automated driving to in-cabin monitoring and fleet management, all under tight requirements on accuracy, latency, cost, and reliability. Meeting these requirements is challenging because vehicles operate in complex, uncertain, and rapidly changing environments while running on resource-constrained computing platforms. This paper argues that context-situational factors that give meaning to sensor signals and constrain decisions-should be treated as a first-class principle for next-generation vehicle systems, and operationalized as a unified, shared state for learning, risk assessment, and closed-loop control across the software stack. We systematically review state-of-the- art (SOTA) context-aware methods spanning (i) environment understanding, (ii) planning and control, (iii) safety and security, and (iv) connected vehicles. Based on a trend analysis of context-aware design, we identify four key technical challenges in building a general contextual engine for future intelligent vehicles: multi-modal context fusion, temporal context modeling, handling rare events, and collaborative context sharing. We hope this survey will motivate the development of robust and efficient context-aware vehicle applications.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな車両は、コンテキスト認識のADASや自動運転から、キャビン内監視やフリート管理まで、正確性、レイテンシ、コスト、信頼性の厳しい要件の下で、運転以外の適応アプリケーションをますますサポートします。 これらの要件を満たすことは、複雑な、不確実で、急速に変化する環境の中で、資源に制約のあるコンピューティングプラットフォーム上で動作しているため、難しい。 本稿では,センサ信号と制約決定に意味を与える文脈的要因を,次世代車両システムにおける第一級原理として扱うとともに,ソフトウェアスタック全体にわたる学習,リスク評価,クローズドループ制御のための統一的共有状態として運用するべきであることを論じる。 最先端技術(SOTA)のコンテキスト認識手法を系統的に検討する。 環境理解; 環境理解; 環境理解 (二)計画及び統制 三 安全及び安全、及び (4)コネクテッドカー。 コンテキスト認識設計のトレンド分析に基づいて、多モードコンテキスト融合、時間的コンテキストモデリング、まれなイベントの処理、協調的コンテキスト共有という、将来のインテリジェントな車両のための一般的なコンテキストエンジンを構築する上での4つの重要な技術的課題を特定する。 この調査が、堅牢で効率的なコンテキスト対応車両アプリケーションの開発を動機付けることを願っている。

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