Corner cases for driving automation systems can often be detected by the system itself and subsequently resolved by remote humans. There exists a wide variety of technical approaches on how remote humans can resolve such issues. Over multiple domains, no common taxonomy on those approaches has developed yet, though. As the scaling of automated driving systems continues to increase, a uniform taxonomy is desirable to improve communication within the scientific community, but also beyond to policymakers and the general public. In this paper, we provide a survey on recent terminologies and propose a taxonomy for remote human input systems, classifying the different approaches based on their complexity.


翻译:驱动自动化系统的角落案例往往可以由系统本身发现,然后由远程人类解决。对于远程人类如何解决这些问题,存在着各种各样的技术方法。虽然在多个领域,尚未对这些方法进行共同分类。随着自动化驱动系统的扩大继续扩大,统一的分类方法对于改善科学界内部的交流是可取的,但对于决策者和公众来说也是如此。在本文件中,我们提供了关于最近术语的调查,并提出了远程人类输入系统的分类方法,根据这些方法的复杂性对不同方法进行分类。

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