Sumário
“Veículos autônomos para a intenção do comportamento humano dos estimados participantes do trânsito e sua interação são o principal problema no sistema de direção automática. A teoria cognitiva clássica assume que o comportamento dos participantes do trânsito humano é completamente razoável quando se estuda a estimativa de intenção e interação. No entanto, de acordo com a teoria quântica da cognição e da decisão, bem como com os casos práticos de trânsito, o comportamento humano, incluindo o comportamento do trânsito, é muitas vezes irracional, o que viola a teoria clássica da cognição e da decisão. Baseado na teoria cognitiva quântica, este artigo estuda o problema cognitivo da travessia de pedestres. Através da análise de caso, comprova-se que o modelo Quantum-like Bayesiano (QLB) pode considerar a razoabilidade dos pedestres ao atravessar a rua em comparação com o modelo clássico de probabilidade, sendo mais consistente com a situação real. O experimento de previsão de trajetória prova que o modelo QLB pode cobrir os eventos de borda em cenas interativas em comparação com o modelo Social-LSTM baseado em dados, sendo mais consistente com a trajetória real. Este artigo fornece uma nova referência para a pesquisa sobre o problema cognitivo da intenção no comportamento racional limitado de participantes do trânsito humano na direção autônoma.”
Fonte: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
