Abstract
“Autonome voertuigen met de intentie van menselijk gedrag van de geschatte verkeersdeelnemers en hun interactie zijn het grootste probleem in automatische aandrijfsystemen. De klassieke cognitieve theorie gaat ervan uit dat het gedrag van menselijke verkeersdeelnemers volkomen redelijk is bij het bestuderen van de inschatting van intentie en interactie. Volgens de kwantumcognitie- en beslistheorie en praktische verkeerscasussen is menselijk gedrag, inclusief verkeersgedrag, echter vaak onredelijk, wat in strijd is met de klassieke cognitie- en beslistheorie. Gebaseerd op de kwantumcognitieve theorie bestudeert dit artikel het cognitieve probleem van het oversteken van voetgangers. Door de casusanalyse wordt bewezen dat het Quantum-like Bayesiaanse (QLB) model de redelijkheid van voetgangers bij het oversteken van de straat kan overwegen in vergelijking met het klassieke waarschijnlijkheidsmodel, omdat het meer consistent is met de werkelijke situatie. Het experiment met trajectvoorspelling bewijst dat het QLB-model de randgebeurtenissen in interactieve scènes kan bestrijken in vergelijking met het datagestuurde Social-LSTM-model, omdat het consistenter is met het echte traject. Dit artikel biedt een nieuwe referentie voor het onderzoek naar het cognitieve probleem van intentie op begrensd rationeel gedrag van menselijke verkeersdeelnemers bij autonoom rijden.”
Bron: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
