Black Swan Theory for Navigating Trust in Mixed-Traffic Environments
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F25%3A00141561" target="_blank" >RIV/00216224:14330/25:00141561 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-92474-3_6" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-031-92474-3_6</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-92474-3_6" target="_blank" >10.1007/978-3-031-92474-3_6</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Black Swan Theory for Navigating Trust in Mixed-Traffic Environments
Popis výsledku v původním jazyce
Connected and autonomous vehicles (CAVs) have revolutionized traffic systems, introducing mixed-driving environments where human-driving and driverless vehicles can coexist on the same roadways. This dynamic interaction has resulted in complex social driving behaviors, emphasizing the need for social trust management to balance interactions in mixed-driving environments effectively. This work presents our vision of a trust management framework designed for mixed driving environments. By gaining from the black swan theory, we address critical blind spots and vulnerabilities in current trust models. We offer insights into how trust relationships can be optimized in the face of uncertainty. Our approach aims to support reliable social networks and facilitate harmonious collaboration between human-driving and driverless vehicles, which promotes the safety and efficiency of mixed-traffic ecosystems.
Název v anglickém jazyce
Black Swan Theory for Navigating Trust in Mixed-Traffic Environments
Popis výsledku anglicky
Connected and autonomous vehicles (CAVs) have revolutionized traffic systems, introducing mixed-driving environments where human-driving and driverless vehicles can coexist on the same roadways. This dynamic interaction has resulted in complex social driving behaviors, emphasizing the need for social trust management to balance interactions in mixed-driving environments effectively. This work presents our vision of a trust management framework designed for mixed driving environments. By gaining from the black swan theory, we address critical blind spots and vulnerabilities in current trust models. We offer insights into how trust relationships can be optimized in the face of uncertainty. Our approach aims to support reliable social networks and facilitate harmonious collaboration between human-driving and driverless vehicles, which promotes the safety and efficiency of mixed-traffic ecosystems.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
The 19th International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS)
ISBN
9783031924736
ISSN
1865-1348
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
16
Strana od-do
87-102
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Seville, Spain
Místo konání akce
Seville, Spain
Datum konání akce
1. 1. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001545064600006