抽象
「自動運転車は、推定される交通参加者の人間の行動の意図とその相互作用が自動運転システムの主な問題です。古典的な認知理論では、意図とインタラクションの推定を研究する際に、人間の交通参加者の行動が完全に合理的であると仮定しています。しかし、量子の認知・決定理論や実際の交通事例によれば、交通行動を含む人間の行動はしばしば不合理であり、古典的な認知・決定理論に違反します。量子認知理論に基づいて、この論文は横断歩道の認知問題を研究します。事例分析を通じて、量子様ベイジアン(QLB)モデルは古典的な確率モデルと比較して、道路を横断する際の歩行者の合理性を考慮でき、実際の状況により一致していることが証明された。軌道予測の実験により、QLB モデルはデータ駆動型 Social-LSTM モデルと比較してインタラクティブ シーンのエッジ イベントをカバーでき、実際の軌道とより一致していることが証明されました。この論文は、自動運転における人間の交通参加者の限定された合理的な行動に関する意図の認知的問題に関する研究に新たな参考資料を提供します。」
出典: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
