Generative Model-based Simulation of Driver Behavior when Using Control Input Interface for Teleoperated Driving in Unstructured Canyon Terrains

要約

非構造環境における無人地上車両 (UGV) は、主に遠隔操作によって動作します。
構造化されていない環境で安定した遠隔操作運転を可能にするために、一部の研究ではユーザー調査を伴う運転支援と評価方法が提案されていますが、これには費用がかかり、多大な時間と労力を必要とする可能性があります。
ユーザー調査を補完するために、シミュレーション モデル ベースのアプローチが提案されています。
ただし、遠隔操作運転のモデルは非構造化環境を考慮していません。
私たちが提案するソリューションには、深層生成モデルを利用したドライバーの遠隔操作運転のシミュレーション モデルが含まれます。
最初に、先行研究に基づいて非構造化環境を模倣する遠隔操作運転シミュレーターを構築し、ドライバーから運転データを収集します。
次に、条件付き変分オートエンコーダー (CVAE) に基づいてシミュレーション モデルを設計して実装します。
私たちの評価結果は、提案された遠隔操作運転モデル​​が、構造化されていない峡谷の地形でドライバーを適切にシミュレートすることによりデータを生成できることを示しています。

要約(オリジナル)

Unmanned ground vehicles (UGVs) in unstructured environments mostly operate through teleoperation. To enable stable teleoperated driving in unstructured environments, some research has suggested driver assistance and evaluation methods that involve user studies, which can be costly and require lots of time and effort. A simulation model-based approach has been proposed to complement the user study; however, the models on teleoperated driving do not account for unstructured environments. Our proposed solution involves simulation models of teleoperated driving for drivers that utilize a deep generative model. Initially, we build a teleoperated driving simulator to imitate unstructured environments based on previous research and collect driving data from drivers. Then, we design and implement the simulation models based on a conditional variational autoencoder (CVAE). Our evaluation results demonstrate that the proposed teleoperated driving model can generate data by simulating the driver appropriately in unstructured canyon terrains.

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