NDST: Neural Driving Style Transfer for Human-Like Vision-Based Autonomous Driving

要約

自動運転車 (AV) と先進運転支援システム (ADAS) は、快適さよりも安全性を優先します。
安全性と快適性の絡み合う要素は、自動運転 (AD) の有効性を確保する上で極めて重要な要素として浮上します。
ユーザーは、AV または ADAS がユーザーに代わって車両を運転するときに不快感を感じることがよくあります。
安全性の前提条件を守りながら、ユーザーの独自の運転スタイルに合わせて調整された、パーソナライズされた人間のような AD エクスペリエンスを提供することは、AV の受け入れを促進する重要な機会となります。
この論文では、この問題に対処するために、ニューラル スタイル トランスファー (NST) にヒントを得た新しいアプローチであるニューラル ドライビング スタイル トランスファー (NDST) を提案します。
NDST は、パーソナライズド ブロック (PB) を従来のベースライン ドライビング モデル (BDM) に統合し、安全パラメータを遵守しながらユーザーの独自のドライビング スタイルを移行できるようにします。
PB は自己構成システムとして機能し、BDM を変更することなく個人の運転行動を学習して適応します。
このアプローチにより、AV モデルのパーソナライズが可能になり、ベースラインの安全性に関する重要な作動を確保しながら、運転スタイルをユーザーの好みにさらに近づけることができます。
2 つの対照的な運転スタイル (スタイル A とスタイル B) を使用して、提案された NDST 方法論を検証し、個人の運転スタイルを AV システムに移行する際の有効性を実証しました。
私たちの研究は、パーソナライズされた使い慣れた運転体験を提供することで、AV におけるユーザーの快適性を向上させる NDST の可能性を強調しています。
この調査結果は、NDST を既存の AV フレームワークに統合して、安全性と個別の運転スタイルの間のギャップを埋め、より幅広い受け入れとユーザー エクスペリエンスの向上を促進する実現可能性を裏付けています。

要約(オリジナル)

Autonomous Vehicles (AV) and Advanced Driver Assistant Systems (ADAS) prioritize safety over comfort. The intertwining factors of safety and comfort emerge as pivotal elements in ensuring the effectiveness of Autonomous Driving (AD). Users often experience discomfort when AV or ADAS drive the vehicle on their behalf. Providing a personalized human-like AD experience, tailored to match users’ unique driving styles while adhering to safety prerequisites, presents a significant opportunity to boost the acceptance of AVs. This paper proposes a novel approach, Neural Driving Style Transfer (NDST), inspired by Neural Style Transfer (NST), to address this issue. NDST integrates a Personalized Block (PB) into the conventional Baseline Driving Model (BDM), allowing for the transfer of a user’s unique driving style while adhering to safety parameters. The PB serves as a self-configuring system, learning and adapting to an individual’s driving behavior without requiring modifications to the BDM. This approach enables the personalization of AV models, aligning the driving style more closely with user preferences while ensuring baseline safety critical actuation. Two contrasting driving styles (Style A and Style B) were used to validate the proposed NDST methodology, demonstrating its efficacy in transferring personal driving styles to the AV system. Our work highlights the potential of NDST to enhance user comfort in AVs by providing a personalized and familiar driving experience. The findings affirm the feasibility of integrating NDST into existing AV frameworks to bridge the gap between safety and individualized driving styles, promoting wider acceptance and improved user experiences.

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