本研究は、自動運転車の軌道予測に認知的洞察を取り入れることで、知覚された安全性と動的な意思決定を重視したモデルを提案している。従来のアプローチとは異なり、このモデルは混合自律交通シナリオにおける相互作用と行動パターンを効果的に分析することができる。
高精度地図データと動的センサデータを統合し、自動運転車の軌道を正確に予測するモデル「MapsTP」を提案する。
