Active inference as a unified model of collision avoidance behavior in human drivers

要約

衝突回避は、迅速な脅威の検出と適切な回避操作の迅速な実行を伴う – は、運転の重要な側面です。
ただし、人間の衝突回避行動の既存のモデルは断片化されており、特定のシナリオに焦点を当てたり、応答時間などの回避行動の特定の側面のみを説明しています。
このペーパーでは、積極的な推論に基づいた人間の衝突回避行動の新しい計算認知モデルを提案することにより、これらのギャップに対処します。
アクティブな推論は、人間の行動をモデル化するための統一されたアプローチ、つまり自由エネルギーの最小化を提供します。
以前の積極的な推論作業に基づいて、私たちのモデルには、2つの異なる衝突回避シナリオで人間の反応をシミュレートするための証拠蓄積などの確立された認知メカニズムが組み込まれています：対向車両による最前線のリード車両ブレーキングと横方向の侵入。
私たちのモデルは、人間の衝突回避行動に関する以前の経験的発見の幅広い範囲を説明していることを実証します。
具体的には、このモデルは、以前に報告されたメタ分析からの集計結果の両方を密接に再現し、応答タイミング、操作の選択、実行など、最近の運転シミュレーター研究で観察された詳細なシナリオ固有の効果の両方の総分析から密接に再現します。
私たちの結果は、複雑な現実の駆動タスクにおける人間の行動を理解し、モデル化するための統一されたフレームワークとしての積極的な推論の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Collision avoidance — involving a rapid threat detection and quick execution of the appropriate evasive maneuver — is a critical aspect of driving. However, existing models of human collision avoidance behavior are fragmented, focusing on specific scenarios or only describing certain aspects of the avoidance behavior, such as response times. This paper addresses these gaps by proposing a novel computational cognitive model of human collision avoidance behavior based on active inference. Active inference provides a unified approach to modeling human behavior: the minimization of free energy. Building on prior active inference work, our model incorporates established cognitive mechanisms such as evidence accumulation to simulate human responses in two distinct collision avoidance scenarios: front-to-rear lead vehicle braking and lateral incursion by an oncoming vehicle. We demonstrate that our model explains a wide range of previous empirical findings on human collision avoidance behavior. Specifically, the model closely reproduces both aggregate results from meta-analyses previously reported in the literature and detailed, scenario-specific effects observed in a recent driving simulator study, including response timing, maneuver selection, and execution. Our results highlight the potential of active inference as a unified framework for understanding and modeling human behavior in complex real-life driving tasks.

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