レベル2運転自動化のための適応信頼キャリブレーションに向けて【JST・京大機械翻訳】

Akash Kumar; Jain Neera; Misu Teruhisa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203140958495 整理番号：22P0194148

レベル2運転自動化のための適応信頼キャリブレーションに向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Adaptive Trust Calibration for Level 2 Driving Automation

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発行年： 2020年09月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

適切に較正されたヒト信頼は,人間と自動化の間の成功した相互作用に必須である。しかし,人間の信頼較正は自動化透明性の増加により改善できるが,あまりに多くの透明性が人間の作業負荷を圧倒的にできる。このトレードオフに取り組むために,行動-自動化文脈における人間行動の結合信頼-ワークロード動力学をモデル化するための部分観測Markov決定プロセス(POMDP)を用いた確率的フレームワークを提案した。特に,人間が自動化に頼るか否かを選択する複数の交差点を含む都市環境におけるハンドオフレベル2運転自動化を考察した。自動化信頼性,自動化透明性,および情景複雑性を,人間の信頼と眼視行動とともに,人間の信頼と作業負荷の力学をモデル化するために考察する。著者らは,著者らのモデルフレームワークが,信頼キャリブレーションを達成するために,リアルタイムの人間信用と作業負荷信念推定に基づく自動化透明性を適切に変えることができることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人間機械系

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