Абстрактные
«Автономные транспортные средства для намерения человека, оцениваемого поведения участников дорожного движения и их взаимодействия — основная проблема в системе автоматического вождения. Классическая когнитивная теория предполагает, что поведение участников дорожного движения вполне разумно при изучении оценки намерения и взаимодействия. Однако, согласно квантовой теории познания и принятия решений, а также практическим случаям дорожного движения, поведение человека, включая поведение на дорогах, часто бывает неразумным, что нарушает классическую теорию познания и принятия решений. На основе квантовой когнитивной теории в статье исследуется когнитивная проблема пешеходного перехода. Путем анализа случая доказано, что Квантовоподобная байесовская (QLB) модель может учитывать целесообразность пешеходов при переходе улицы по сравнению с классической вероятностной моделью, будучи более соответствующей реальной ситуации. Эксперимент по прогнозированию траектории доказывает, что модель QLB может охватывать граничные события в интерактивных сценах по сравнению с моделью Social-LSTM, управляемой данными, и более соответствует реальной траектории. Эта статья представляет собой новую ссылку для исследования когнитивной проблемы намерения ограниченного рационального поведения участников дорожного движения при автономном вождении».
Источник: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
