[論文レビュー] Designing Autonomous Vehicles: Evaluating the Role of Human Emotions and Social Norms

Faisal Riaz, Muaz A. Niazi|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2017

Ethics and Social Impacts of AI参考文献 5被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、感情駆動型意思決定（特にOCCモデルに基づく恐怖）を用いた自律走行車（AV）における社会的規範準拠メカニズムを提案する。Fuzzy論理を用いて恐怖を定量化し、SimConnectを介してNetLogoでシミュレートされた人工的社会において、衝突回避においてランダムウォークベースラインを上回る性能を示した。感情に基づく社会的規範が、AV行動の安全性および社会的受容性を向上させることを示した。

ABSTRACT

Humans are going to delegate the rights of driving to the autonomous vehicles in near future. However, to fulfill this complicated task, there is a need for a mechanism, which enforces the autonomous vehicles to obey the road and social rules that have been practiced by well-behaved drivers. This task can be achieved by introducing social norms compliance mechanism in the autonomous vehicles. This research paper is proposing an artificial society of autonomous vehicles as an analogy of human social society. Each AV has been assigned a social personality having different social influence. Social norms have been introduced which help the AVs in making the decisions, influenced by emotions, regarding road collision avoidance. Furthermore, social norms compliance mechanism, by artificial social AVs, has been proposed using prospect based emotion i.e. fear, which is conceived from OCC model. Fuzzy logic has been employed to compute the emotions quantitatively. Then, using SimConnect approach, fuzzy values of fear has been provided to the Netlogo simulation environment to simulate artificial society of AVs. Extensive testing has been performed using the behavior space tool to find out the performance of the proposed approach in terms of the number of collisions. For comparison, the random-walk model based artificial society of AVs has been proposed as well. A comparative study with a random walk, prove that proposed approach provides a better option to tailor the autopilots of future AVS, Which will be more socially acceptable and trustworthy by their riders in terms of safe road travel.

研究の動機と目的

• 人間らしい感情的・規範的行動を統合することで、自律走行車の社会的受容性を高めること。
• 特に恐怖という感情が、衝突回避シナリオにおけるAV意思決定をどのように導くかをモデル化すること。
• AVが社会的責任ある運転行動を模倣できるように、社会的規範準拠メカニズムを開発すること。
• 感情に基づくAVが、感情を有さないランダムウォークベースのAVと比較して、安全性および信頼性の面で優れているかどうかを評価すること。

提案手法

• 著者らは、OCCモデルを用いて、展望に基づく感情としての恐怖を定義する、個性と感情状態を有する人工的エージェントとしてAVをモデル化した。
• Fuzzy論理を用いて、交通状況および環境条件に基づき、恐怖の強度を定量的に算出する。
• SimConnectを用いて、Fuzzy論理で得られた感情値をNetLogoシミュレーション環境とインターフェースし、AV行動を制御した。
• 社会的規範準拠メカニズムを実装し、AVは感情状態と社会的ルールに基づいて行動を調整し、衝突を回避するようにした。
• 人工的社会は、NetLogoのBehaviorSpaceツールを用いて複数回のシミュレーション実行を通じて衝突率を評価した。
• 比較のためのベースラインとして、感情的でも規範的でもないランダムウォークモデルを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の感情、特に恐怖をどのようにモデル化し、自律走行車の意思決定に統合することで、より安全な運転が可能になるか。
• RQ2 感情に基づくAVは、感情を有さないAVと比較して、どの程度衝突率を低減できるか。
• RQ3 感情状態によって駆動される社会的規範準拠が、自律走行車の社会的受容性および信頼性を向上させられるか。
• RQ4 Fuzzy論理の統合が、AVにおける感情反応の定量化および応用をどのように向上させるか。

主な発見

• 提案された感情ベースのAVシステムは、ランダムウォークベースラインモデルと比較して、顕著に低い衝突率を達成した。
• Fuzzy論理の使用により、恐怖の定量化が効果的に行われ、文脈に応じた洗練されたAV反応が可能になった。
• 感情状態によって駆動される社会的規範準拠のおかげで、人工的エージェント社会全体の安全性が向上した。
• シミュレーション結果から、感情と社会的規範に従って制御されるAVは、ランダム行動をとるAVよりも信頼性が高く、より信頼できることが確認された。