Compendio
“Los vehículos autónomos por la intención del comportamiento humano de los participantes del tráfico estimado y su interacción es el principal problema en el sistema de conducción automática. La teoría cognitiva clásica asume que el comportamiento de los participantes del tráfico humano es completamente razonable cuando se estudia la estimación de la intención y la interacción. Sin embargo, según la cognición cuántica y la teoría de la decisión, así como los casos prácticos de tráfico, el comportamiento humano, incluido el comportamiento del tráfico, a menudo no es razonable, lo que viola la teoría clásica de la cognición y la decisión. Basado en la teoría cognitiva cuántica, este artículo estudia el problema cognitivo del paso de peatones. A través del análisis de casos, se demuestra que el modelo Quantum-like Bayesian (QLB) puede considerar la razonabilidad de los peatones al cruzar la calle en comparación con el modelo de probabilidad clásico, siendo más consistente con la situación real. El experimento de predicción de trayectoria demuestra que el modelo QLB puede cubrir los eventos de borde en escenas interactivas en comparación con el modelo Social-LSTM basado en datos, siendo más consistente con la trayectoria real. Este artículo proporciona una nueva referencia para la investigación sobre el problema cognitivo de la intención en el comportamiento racional acotado de los participantes del tráfico humano en la conducción autónoma”.
Fuente: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/