要約
最近の自動運転車（AV）技術とマイクロモビリティ・デバイスの進歩は、モビリティ利用の未来に変革をもたらしている。これらの進歩は、人間とAVの相互作用に関する課題も提起している。これらの新しいモビリティを円滑に導入するためには、人々の過去の経験や社会的相互作用の認識が、AVモビリティとの相互作用にどのような影響を与えるかを評価することが不可欠である。本研究では、個人の行動、過去の経験、社会的相互作用の認識、他の道路利用者とのダイアド的相互作用に基づいて、個人のウェルビーイングを特定し、推定する。オンラインビデオベースのユーザー調査を設計し、300人の参加者からの回答を収集・分析し、個人のウェルビーイングへの影響を調査した。ウェルビーイングの変化を予測するために機械学習モデルを設計した。このモデルに基づく最適な政策は、利用者のウェルビーイングを向上させるために、他の道路利用者との譲り合い行動に向けて、情報に基づいたAVの行動を可能にする。本研究で得られた知見は、個人の状態に沿ったポリシーを作成することにより、人間を意識したシステムを構築するためのより広い意味を持ち、個人のウェルビーイングの状態に沿ったシステムの設計に貢献する。
要約(オリジナル)
Recent advances in Automated vehicle (AV) technology and micromobility devices promise a transformational change in the future of mobility usage. These advances also pose challenges concerning human-AV interactions. To ensure the smooth adoption of these new mobilities, it is essential to assess how past experiences and perceptions of social interactions by people may impact the interactions with AV mobility. This research identifies and estimates an individual’s wellbeing based on their actions, prior experiences, social interaction perceptions, and dyadic interactions with other road users. An online video-based user study was designed, and responses from 300 participants were collected and analyzed to investigate the impact on individual wellbeing. A machine learning model was designed to predict the change in wellbeing. An optimal policy based on the model allows informed AV actions toward its yielding behavior with other road users to enhance users’ wellbeing. The findings from this study have broader implications for creating human-aware systems by creating policies that align with the individual state and contribute toward designing systems that align with an individual’s state of wellbeing.
arxiv情報
| 著者 | Shashank Mehrotra,Zahra Zahedi,Teruhisa Misu,Kumar Akash |
| 発行日 | 2023-10-02 22:00:09+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |