AutoPreview：一个自动驾驶行为理解框架
AutoPreview: A Framework for Autopilot Behavior Understanding
摘要：
自动驾驶汽车的行为可能与人们的预期不同（例如，自动驾驶仪可能会意外地放弃控制）。这种期望不匹配可能导致潜在和现有用户不信任自动驾驶技术，并可能增加事故的可能性。我们提出了一个简单但有效的框架，AutoPreview，使消费者能够在部署前预览目标自动驾驶仪在现实世界驾驶环境中的潜在动作。对于一个给定的目标自动驾驶仪，我们设计了一个委托策略，复制目标自动驾驶仪的行为与可解释的动作表示，然后可以在线查询进行比较，并建立一个准确的心理模型。为了证明其实用性，我们提出了一个原型的AutoPreview集成的CARLA模拟器，以及两个潜在的用例的框架。我们进行了一项试点研究，以调查在首次体验新的自动驾驶政策时，AutoPreview是否能更深入地了解自动驾驶行为。我们的研究结果表明，AutoPreview方法可以帮助用户了解自动驾驶仪的驾驶风格理解，部署偏好和准确的动作时间预测方面的行为。
英文摘要：
The behavior of self driving cars may differ from people expectations, (e.g. an autopilot may unexpectedly relinquish control). This expectation mismatch can cause potential and existing users to distrust self driving technology and can increase the likelihood of accidents. We propose a simple but effective framework, AutoPreview, to enable consumers to preview a target autopilot potential actions in the real world driving context before deployment. For a given target autopilot, we design a delegate policy that replicates the target autopilot behavior with explainable action representations, which can then be queried online for comparison and to build an accurate mental model. To demonstrate its practicality, we present a prototype of AutoPreview integrated with the CARLA simulator along with two potential use cases of the framework. We conduct a pilot study to investigate whether or not AutoPreview provides deeper understanding about autopilot behavior when experiencing a new autopilot policy for the first time. Our results suggest that the AutoPreview method helps users understand autopilot behavior in terms of driving style comprehension, deployment preference, and exact action timing prediction.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
