[論文レビュー] Intent Communication between Autonomous Vehicles and Pedestrians

Milecia Matthews, Girish Chowdhary+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 23, 2017

Social Robot Interaction and HRI参考文献 22被引用数 65

ひとこと要約

本論文は、自動車の意図を歩行者に伝える Intent Communication System (ICS) を設計・評価し、実世界のテストと Dec-MDP ベースのシミュレーションを用いて信頼を定量化する。

ABSTRACT

When pedestrians encounter vehicles, they typically stop and wait for a signal from the driver to either cross or wait. What happens when the car is autonomous and there isn't a human driver to signal them? This paper seeks to address this issue with an intent communication system (ICS) that acts in place of a human driver. This intent system has been developed to take into account the psychology behind what pedestrians are familiar with and what they expect from machines. The system integrates those expectations into the design of physical systems and mathematical algorithms. The goal of the system is to ensure that communication is simple, yet effective without leaving pedestrians with a sense of distrust in autonomous vehicles. To validate the ICS, two types of experiments have been run: field tests with an autonomous vehicle to determine how humans actually interact with the ICS and simulations to account for multiple potential behaviors.The results from both experiments show that humans react positively and more predictably when the intent of the vehicle is communicated compared to when the intent of the vehicle is unknown. In particular, the results from the simulation specifically showed a 142 percent difference between the pedestrian's trust in the vehicle's actions when the ICS is enabled and the pedestrian has prior knowledge of the vehicle than when the ICS is not enabled and the pedestrian having no prior knowledge of the vehicle.

研究の動機と目的

• 車両の意図を伝えることによって、自動運転システムにおける歩行者と車両のデッドロックを解消する。
• 歩行者心理学に合わせた、シンプルで信頼性の高い信号を提供するハードウェアとソフトウェアのICSを設計する。
• 信頼を定量化するために、実世界の実験とシミュレーションを用いてICSを評価する。
• 車両の意図が歩行者の信頼に与える影響を定量化する数理モデルを開発する。

提案手法

• センサー駆動のメッセージングを備えた、点滅灯2灯、LED語表示、スピーカーを組み合わせたICSを開発する。
• 歩行者検知機能を備えた自動運転ゴルフカートプラットフォームを用いてICSメッセージを提供する。
• ICS曝露と事前知識の違いによる4群で、76名の参加者を対象に実世界実験を実施する。
• 確率的な人間の行動を扱うために、Decentralized MDP (Dec-MDP) を用いて歩行者と車両の相互作用をモデル化する。
• 信頼を報酬枠組みで定義し、信頼関連の報酬項を介してDec-MDPに組み込む。
• 実際の参加者にとって安全でないシナリオを探索し信頼の推移を定量化するため、Dec-MDPに基づくシミュレーションを行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ICS を介して車両の意図を伝えることは、未知の意図と比較して歩行者の不確実性を低減し、信頼を向上させるか？
• RQ2 ICS に関する事前知識は、歩行者の信頼と横断行動にどのように影響するか？
• RQ3 ICS を用いた車と歩行者の相互作用の力学を Dec-MDP フレームワークで捉えられるか、そして信頼はどのように定量化されるか？
• RQ4 さまざまな環境におけるICSが観測可能な歩行者の行動や横断時間に与える影響は何か？

主な発見

グループ番号	コミュニケーションは適切だった	コミュニケーションは明確だった	コミュニケーションは効果的だった	車のコミュニケーションを信頼している	車が適切な行動をとると信頼している	伝えるから車をより信頼している	人間のドライバーよりも車を信頼している	車の周りで安全だと感じる
1	28	28	29	27	25	28	18	22
2	24	26	25	25	23	22	15	21
3	19	9	13	9	15	8	19	15
4	9	7	8	6	12	6	9	11

• ICS に曝露された人々は、ICS のない人々よりも信頼が高く、より予測可能な行動を示した。
• グループ1（事前知識を持つICS）は、テスト前後で最も高い信頼レベルを報告した。
• ICS を持つグループは、躊躇が短く、車両周辺でより自信を示して横断した。
• ICS のないグループは信頼が低く、躊躇も多く、ICS を人間の代替とみなす者もいた。
• シミュレーションの結果、車両を事前に知っている歩行者ほどICSを有効にした場合の信頼が高いことを示した。
• 実世界の結果はグループ間でばらつきがあり、ICS有りとICSなしの条件間で最も大きな信頼ギャップが生じた。