Since Automated Driving Systems are not expected to operate flawlessly, Automated Vehicles will require human assistance in certain situations. For this reason, teleoperation offers the opportunity for a human to be remotely connected to the vehicle and assist it. The Remote Operator can provide extensive support by directly controlling the vehicle, eliminating the need for Automated Driving functions. However, due to the physical disconnection to the vehicle, monitoring and controlling is challenging compared to driving in the vehicle. Therefore, this work follows the approach of simplifying the task for the Remote Operator by separating the path and velocity input. In a study using a miniature vehicle, different operator-vehicle interactions and input devices were compared based on collisions, task completion time, usability and workload. The evaluation revealed significant differences between the three implemented prototypes using a steering wheel, mouse and keyboard or a touchscreen. The separate input of path and velocity via mouse and keyboard or touchscreen is preferred but is slower compared to parallel input via steering wheel.


翻译:由于自动驾驶系统无法保证完美运行,自动驾驶汽车在某些情况下仍需人类辅助。为此,远程操控技术使人类能够远程连接车辆并提供协助。远程操作员可通过直接控制车辆提供全方位支持,从而无需依赖自动驾驶功能。然而,由于与车辆的物理隔离,相较于车内驾驶,车辆监控与操控更具挑战性。因此,本研究采用分离路径与速度输入的方法来简化远程操作员的任务。在基于微型车辆的研究中,通过碰撞次数、任务完成时间、可用性和工作负荷等指标,对比分析了不同操作员-车辆交互方式及输入设备。评估结果显示,使用方向盘、鼠标键盘及触摸屏的三种原型系统存在显著差异。通过鼠标键盘或触摸屏分别输入路径与速度的方式更受青睐,但其响应速度慢于通过方向盘进行的并行输入。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
VIP会员
最新内容
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
1+阅读 · 51分钟前
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
1+阅读 · 53分钟前
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
0+阅读 · 今天5:24
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
3+阅读 · 4月23日
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 4月23日
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 4月23日
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 4月23日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员