How to Evaluate Human-likeness of Interaction-aware Driver Models

要約

この研究では、自動運転車用の人間に似たドライバーモデルを定性的に評価および設計する方法を提案します。
人間らしさに関する既存の研究のほとんどは定量的な評価に焦点を当てていますが、人間の知覚を正確に捉えるには定性的な尺度を考慮することが重要です。
この目的のために、私たちはビデオ研究と人間の体験に基づく研究の両方を活用して調査を実施しました。
この研究の成果は、自動運転車の自然主義的で人間に似たドライバーモデルの開発に大きく貢献し、多様な運転シナリオにおいて人間が運転する車両と安全かつ効率的に共存できるようにする可能性があります。

要約(オリジナル)

This study proposes a method for qualitatively evaluating and designing human-like driver models for autonomous vehicles. While most existing research on human-likeness has been focused on quantitative evaluation, it is crucial to consider qualitative measures to accurately capture human perception. To this end, we conducted surveys utilizing both video study and human experience-based study. The findings of this research can significantly contribute to the development of naturalistic and human-like driver models for autonomous vehicles, enabling them to safely and efficiently coexist with human-driven vehicles in diverse driving scenarios.

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