要約
自動運転車による安全な道路横断は、スマートシティで取り組むべき重要な問題です。
この論文では、自律型車椅子と、多様で冗長なコンポーネントで構成される堅牢な感覚システムを特徴とする飛行ドローンで構成されるシステムにおいて、道路横断の意思決定をサポートするマルチセンサー融合アプローチを紹介します。
その目的のために、機械学習や人工視覚を使用したものなど、単一のセンサーによって評価された説明可能な物理的条件に基づいた分析的危険関数を設計しました。
概念実証として、実験室環境での実験的評価を提供し、複数のセンサーを使用することの利点を示します。これにより、判定精度が向上し、安全性評価を効果的にサポートできます。
私たちは、さらなる実験のためにこのデータセットを科学コミュニティに利用できるようにしました。
この研究は、移動が困難な人々の社会的ナビゲーションのための信頼できる人工知能を開発することを目的とした、REXASI-PRO という名前のヨーロッパのプロジェクトの文脈で開発されました。
要約(オリジナル)
Safe road-crossing by self-driving vehicles is a crucial problem to address in smart-cities. In this paper, we introduce a multi-sensor fusion approach to support road-crossing decisions in a system composed by an autonomous wheelchair and a flying drone featuring a robust sensory system made of diverse and redundant components. To that aim, we designed an analytical danger function based on explainable physical conditions evaluated by single sensors, including those using machine learning and artificial vision. As a proof-of-concept, we provide an experimental evaluation in a laboratory environment, showing the advantages of using multiple sensors, which can improve decision accuracy and effectively support safety assessment. We made the dataset available to the scientific community for further experimentation. The work has been developed in the context of an European project named REXASI-PRO, which aims to develop trustworthy artificial intelligence for social navigation of people with reduced mobility.
arxiv情報
| 著者 | Carlo Grigioni,Franca Corradini,Alessandro Antonucci,Jérôme Guzzi,Francesco Flammini |
| 発行日 | 2024-03-13 22:19:06+00:00 |
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