Ethical Decision-making for Autonomous Driving based on LSTM Trajectory Prediction Network

要約

自動運転車の開発は輸送業界に大きな影響と変化をもたらし、安全性と効率性の面で多くのメリットをもたらしています。
しかし、自動運転が直面する重要な課題の 1 つは、複雑な状況で倫理的な意思決定を行う方法です。
この問題に対処するために、この記事では、自動運転のための倫理的な意思決定を実現するための新しい軌道予測方法を提案します。
倫理的考慮事項は、効用原理を定量化し、それを数式に組み込むことにより、自動運転車の意思決定プロセスに統合されます。
さらに、軌道予測はアテンション モジュールを備えた LSTM ネットワークを使用して最適化され、軌道の計画と選択における精度と信頼性が向上します。
広範なシミュレーション実験を通じて、倫理的な決定を下し、最適な軌道を選択する際の提案された方法の有効性を実証します。

要約(オリジナル)

The development of autonomous vehicles has brought a great impact and changes to the transportation industry, offering numerous benefits in terms of safety and efficiency. However, one of the key challenges that autonomous driving faces is how to make ethical decisions in complex situations. To address this issue, in this article, a novel trajectory prediction method is proposed to achieve ethical decision-making for autonomous driving. Ethical considerations are integrated into the decision-making process of autonomous vehicles by quantifying the utility principle and incorporating them into mathematical formulas. Furthermore, trajectory prediction is optimized using LSTM network with an attention module, resulting in improved accuracy and reliability in trajectory planning and selection. Through extensive simulation experiments, we demonstrate the effectiveness of the proposed method in making ethical decisions and selecting optimal trajectories.

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