Dynamic Collaborative Path Planning for Remote Assistance of Highly-Automated Vehicles

要約

近年人気が高まっている遠隔操作技術は、自動運転 (AD) の堅牢なフォールバック ソリューションとして認識されています。
リモート アシスタンス (RA) は、自律走行車 (AV) と遠隔地の人間のオペレーターの間でタスクを明確に分割した、イベント駆動型の遠隔操作クラスを表します。
この論文では、都市環境における AV の RA に対する新しいアプローチを紹介します。
このコンセプトは、高度に自動化されたシステムと人間のオペレーターの間の潜在的な相乗効果からインスピレーションを得て、複雑な運転状況を協力して解決します。
運用設計ドメイン (ODD) 修正のアイデアを活用したハイブリッド アルゴリズムを利用して、名目上の運用領域を超えるアクションを考慮します。
このコンセプトは、人間のリモート オペレーターの高度な認知的推論と組み合わせることで、RA と AD の両方のユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させる可能性を秘めた機能を提供します。

要約(オリジナル)

Given its increasing popularity in recent years, teleoperation technology is now recognized as a robust fallback solution for Automated Driving (AD). Remote Assistance (RA) represents an event-driven class of teleoperation with a distinct division of tasks between the Autonomous Vehicle (AV) and the remote human operator. This paper presents a novel approach for RA of AVs in urban environments. The concept draws inspiration from the potential synergy between highly-automated systems and human operators to collaboratively solve complex driving situations. Utilizing a hybrid algorithm that makes use of the Operational Design Domain (ODD) modification idea, it considers actions that go beyond the nominal operational space. Combined with the advanced cognitive reasoning of the human remote operator, the concept offers features that hold the potential to significantly improve both RA and AD user experiences.

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