Abstract
„Autovehiculele autonome pentru comportamentul uman al participanților estimați la trafic și interacțiunea acestora reprezintă principala problemă în sistemul de conducere automată. Teoria cognitivă clasică presupune că comportamentul participanților la traficul uman este complet rezonabil atunci când se studiază estimarea intenției și a interacțiunii. Cu toate acestea, conform cunoașterii cuantice și teoriei deciziei, precum și a cazurilor practice de trafic, comportamentul uman, inclusiv comportamentul în trafic, este adesea nerezonabil, ceea ce încalcă cunoașterea clasică și teoria deciziei. Pe baza teoriei cognitive cuantice, această lucrare studiază problema cognitivă a trecerii pentru pietoni. Prin analiza de caz, se demonstrează că modelul Quantum-like Bayesian (QLB) poate lua în considerare rezonabilitatea pietonilor la traversarea străzii în comparație cu modelul clasic de probabilitate, fiind mai consistent cu situația actuală. Experimentul de predicție a traiectoriei demonstrează că modelul QLB poate acoperi evenimentele de margine în scene interactive în comparație cu modelul Social-LSTM bazat pe date, fiind mai consistent cu traiectoria reală. Această lucrare oferă o nouă referință pentru cercetarea problemei cognitive a intenției asupra comportamentului rațional limitat al participanților la traficul uman în conducerea autonomă.”
Sursa: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
