From Specification Models to Explanation Models: An Extraction and Refinement Process for Timed Automata
From Specification Models to Explanation Models: An Extraction and Refinement Process for Timed Automata
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从规范模型到解释模型：时间自动机的提取和细化过程
DOI：
10.4204/eptcs.371.2
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
V. Klös
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Maike Schwammberger;V. Klös
自主系统控制着我们日常生活中的许多任务。为了增加对这些系统的信任以及人与自主系统之间相互作用的安全性，应该向用户、专家和公共当局解释系统行为和自主决策的原因。提供这种解释的一种方法是使用行为模型在运行时生成特定于上下文和用户的解释。然而，这是以更高的建模工作为代价的，因为需要构造额外的模型。在本文中，我们提出了一个高层次的过程，从系统模型中提取这样的解释模型，然后针对特定的用户、解释目的和情况对这些模型进行细化。这样，我们就可以重用规范模型，将自解释功能集成到系统中。我们使用自动驾驶领域的一个运行示例来展示我们的方法。
Autonomous systems control many tasks in our daily lives. To increase trust in those systems and safety of the interaction between humans and autonomous systems, the system behaviour and reasons for autonomous decision should be explained to users, experts and public authorities. One way to provide such explanations is to use behavioural models to generate context- and user-specific explanations at run-time. However, this comes at the cost of higher modelling effort as additional models need to be constructed. In this paper, we propose a high-level process to extract such explanation models from system models, and to subsequently refine these towards specific users, explanation purposes and situations. By this, we enable the reuse of specification models for integrating self-explanation capabilities into systems. We showcase our approach using a running example from the autonomous driving domain.
解释成群的人类在环小型无人机系统中的自主决策
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
Proceedings the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing
影响因子：
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作者：
Ankit Agrawal;Jane Cleland-Huang
通讯作者：
Jane Cleland-Huang
为自动驾驶汽车提供有关道路规则的建议
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
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影响因子：
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作者：
Joe Collenette
通讯作者：
Joe Collenette