Özet
“Otonom araçlar, trafik katılımcılarının tahmini insan davranışları ve etkileşimleri amacıyla otomatik sürüş sistemindeki temel sorundur. Klasik bilişsel teori, niyet ve etkileşim tahminini incelerken insan trafiğine katılanların davranışlarının tamamen makul olduğunu varsayar. Bununla birlikte, kuantum biliş ve karar teorisinin yanı sıra pratik trafik vakalarına göre, trafik davranışı da dahil olmak üzere insan davranışı genellikle mantıksızdır ve bu, klasik biliş ve karar teorisini ihlal etmektedir. Kuantum bilişsel teorisini temel alan bu makale, yaya geçidindeki bilişsel sorunu incelemektedir. Vaka analizi yoluyla, Kuantum benzeri Bayesian (QLB) modelinin, klasik olasılık modeliyle karşılaştırıldığında karşıdan karşıya geçerken yayaların makullüğünü dikkate alabileceği ve gerçek durumla daha tutarlı olduğu kanıtlanmıştır. Yörünge tahmini deneyi, veri odaklı Social-LSTM modeliyle karşılaştırıldığında QLB modelinin etkileşimli sahnelerdeki uç olayları kapsayabildiğini ve gerçek yörüngeyle daha tutarlı olduğunu kanıtlıyor. Bu makale, otonom sürüşte insan trafiğine katılanların sınırlı rasyonel davranışlarına ilişkin bilişsel niyet sorunu üzerine yapılan araştırmalara yeni bir referans sağlıyor.”
Kaynak: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
