Social Interaction-Aware Dynamical Models and Decision Making for Autonomous Vehicles

要約

インタラクションアウェア自動運転 (IAAD) は、人間の道路利用者と安全かつ効率的に対話できる自動運転車 (AV) の開発に焦点を当てた急速に成長している研究分野です。
これは、自動運転車が人間の道路利用者の行動を理解し、予測できる必要があるため、困難な作業です。
この文献レビューでは、この研究の中で IAAD 研究の現状を概観します。
用語の検討から始めて、ドライバーと歩行者の行動をモデル化するために採用されている課題と既存のモデルに注意が向けられます。
次に、認知手法、機械学習アプローチ、ゲーム理論的手法を含む、インタラクション モデリングのために提案されているさまざまな手法について包括的なレビューが行われます。
この結論は、IAAD に関連する潜在的な利点とリスクについての議論と、将来の調査を必要とする極めて重要な研究調査の解明を通じて得られます。

要約(オリジナル)

Interaction-aware Autonomous Driving (IAAD) is a rapidly growing field of research that focuses on the development of autonomous vehicles (AVs) that are capable of interacting safely and efficiently with human road users. This is a challenging task, as it requires the autonomous vehicle to be able to understand and predict the behaviour of human road users. In this literature review, the current state of IAAD research is surveyed in this work. Commencing with an examination of terminology, attention is drawn to challenges and existing models employed for modelling the behaviour of drivers and pedestrians. Next, a comprehensive review is conducted on various techniques proposed for interaction modelling, encompassing cognitive methods, machine learning approaches, and game-theoretic methods. The conclusion is reached through a discussion of potential advantages and risks associated with IAAD, along with the illumination of pivotal research inquiries necessitating future exploration.

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