融入情境信息的计划识别及其在交通监控中的应用

典型的计划识别方法从智能体可能计划的表示出发，基于对智能体行动的观察进行证据推理，以评估各候选计划的合理性。对该任务更广泛的视角（与部分先前工作一致）会考虑计划生成的情境、智能体的心理状态与规划过程，以及智能体行动在现实世界中的后果。我们提出一个涵盖此视角的通用贝叶斯框架，并重点关注如何在计划识别中利用情境信息。我们以交通监控中的一个问题为例演示该方法，其目标是通过观察车辆运动来推断驾驶员的计划。从驾驶员如何生成计划的模型出发，我们展示了高速公路情境如何恰当地影响识别器对观察到的驾驶员行为的解释。