抽象
“自动驾驶汽车对人类行为意图的估计以及交通参与者的交互是自动驾驶系统的主要问题。经典认知理论在研究意图和交互的估计时假设人类交通参与者的行为是完全合理的。然而，根据量子认知与决策理论以及实际交通案例，人类的行为包括交通行为往往是不合理的，这违反了经典认知与决策理论。本文基于量子认知理论，研究人行横道的认知问题。通过案例分析，证明类量子贝叶斯（QLB）模型与经典概率模型相比能够考虑行人过马路的合理性，更符合实际情况。轨迹预测实验证明，与数据驱动的Social-LSTM模型相比，QLB模型能够覆盖交互场景中的边缘事件，与真实轨迹更加一致。该论文为自动驾驶中人类交通参与者有限理性行为意图认知问题的研究提供了新的参考。”
资料来源：https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driven/