Adaptive Modeling of User Preferences for Self-Driving Behaviors Using Verbal Interaction and AI
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes an adaptive framework for understanding and modeling user preferences in self-driving behaviors through natural language interaction. A user survey conducted in North America revealed strong demand for customizable autonomous vehicle (AV) features, motivating the need for dynamic preference modeling. To capture diverse and context-specific verbal expressions of user intent, we leverage speech recognition and fine-tune a lightweight T5-base language model to classify preferences across predefined AV behavior categories. Given the computational constraints of in-vehicle environments, we adopt the T5-base model due to its efficiency and suitability for embedded deployment, in contrast to larger-scale LLMs. To overcome data scarcity, we applied a data augmentation strategy using a teacher model, increasing classification accuracy from 25% to 97%. The framework can integrate vision-language models (e.g., BLIP-2, CLIP, etc.) and multimodal sensor fusion (camera, LiDAR, radar) to represent traffic situations and support context-aware interpretation of user input. This approach enables the system to generalize user preferences across similar traffic conditions through similarity-based propagation. By supporting condition-specific behavioral expressions, the system can interpret and adapt user preferences accordingly. The proposed framework facilitates scalable, context-aware, and user-centered adaptation of autonomous vehicle behaviors, contributing to improved personalization and may improve system usability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».