Los vehículos autónomos necesitan realizar comportamientos socialmente aceptados en escenarios urbanos complejos que incluyen vehículos conducidos por humanos con intenciones inciertas. Esto lleva a muchos problemas de toma de decisiones difíciles, como decidir una maniobra de cambio de carril y generar políticas para pasar a través de intersecciones. En este artículo, proponemos un algoritmo de toma de decisiones que tiene en cuenta las intenciones para resolver este difícil problema en un escenario de intersección no controlada. Para tener en cuenta las intenciones inciertas, primero desarrollamos un modelo de Markov oculto continuo para predecir tanto la intención de movimiento de alto nivel (por ejemplo, girar a la derecha, girar a la izquierda y seguir recto) como las intenciones de interacción de bajo nivel (por ejemplo, ceder el paso a los vehículos relacionados). A continuación, se construye un proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP) para modelar el marco general de toma de decisiones. Debido a la dificultad de resolver el POMDP, utilizamos suposiciones y aproximaciones adecuadas para simplificar este problema. Se utiliza un mecanismo de generación de políticas similar al humano para generar los posibles candidatos. Se propone un modelo de movimiento futuro de los vehículos conducidos por humanos que se aplica en el proceso de transición de estados y la intención se actualiza durante cada paso temporal de predicción. La función de recompensa, que tiene en cuenta la seguridad en la conducción, las leyes de tráfico, la eficiencia en el tiempo, etc., se diseña para calcular la política óptima. Por último, nuestro método se evalúa en simulación con el software PreScan y un simulador de conducción. Los experimentos demuestran que nuestro método podría llevar al vehículo autónomo a atravesar intersecciones no controladas de forma segura y eficiente.
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