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新AI系统利用记忆模型模仿人类驾驶行为

研究人员开发了一种新颖的神经记忆模糊推理系统（NeMeFIS），旨在模仿车辆中人类的跟车行为。这种分层机器学习架构区分了加速和减速，并结合了五种人类记忆：程序性记忆、工作记忆、情景记忆、语义记忆和陈述性记忆。NeMeFIS 模拟了在各种道路类型和车辆条件下驾驶的认知影响，其性能优于线性回归和 LSTM 等传统方法。系统分析表明，陈述性记忆在复杂的刹车决策中起着重要作用，而程序性记忆则控制加速，风险感知是城市驾驶的关键因素。