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基于信任的自动驾驶车辆路线规划(cs,HC)

最近的几个项目认为基于用户配置文件的个性化路线规划,这些都不能说明人类的信任。我们认为,人类信任是一个规划自动驾驶汽车路线时要考虑的重要因素。本文提出了第一个基于信任的自动驾驶车辆的路线规划方法。我们使人车交互形式化为一个部分可观察到的马尔可夫决策过程(POMDP),并将信任模拟为为POMDP的部分可观察到的状态变量,代表人类的隐藏心理状态。我们设计并在Amazon Mechanical Turk平台上与100名参与者进行了在线用户研究,用来收集用户对自动驾驶汽车的信任数据。我们建立合并到POMDP框架中的信任动态和接管决策的数据驱动模型。我们通过解决POMDP规划中的最佳策略来计算自动驾驶车辆的最佳路线。我们通过22个参与者在驾驶模拟器上进行的人类主题实验评估了产生的路线。实验结果表明,与采用基线无信任路线的参与者相比,采用基于信任路线的参与者通常会获得更高的POMDP累积奖励,并且在驾驶后调查中体现更加积极的反应。

原文标题:Trust-Based Route Planning for Automated Vehicles

原文:Several recent works consider the personalized route planning based on user profiles, none of which accounts for human trust. We argue that human trust is an important factor to consider when planning routes for automated vehicles. This paper presents the first trust-based route planning approach for automated vehicles. We formalize the human-vehicle interaction as a partially observable Markov decision process (POMDP) and model trust as a partially observable state variable of the POMDP, representing human's hidden mental state. We designed and conducted an online user study with 100 participants on the Amazon Mechanical Turk platform to collect data of users' trust in automated vehicles. We build data-driven models of trust dynamics and takeover decisions, which are incorporated in the POMDP framework. We compute optimal routes for automated vehicles by solving optimal policies in the POMDP planning. We evaluated the resulting routes via human subject experiments with 22 participants on a driving simulator. The experimental results show that participants taking the trust-based route generally resulted in higher cumulative POMDP rewards and reported more positive responses in the after-driving survey than those taking the baseline trust-free route.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2101.03267

原文作者:Shili Sheng, Erfan Pakdamanian, Kyungtae Han, Ziran Wang, John Lenneman, Lu Feng

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