MPCFormer: un piloto automático explicable que aprende a entender a otros conductores y actuar con seguridad en tráfico denso
Los investigadores propusieron un enfoque que combina restricciones basadas en la física y datos de conducción real: un modelo Transformer primero predice cómo los vehículos se influyen entre sí, y luego un planificador genera maniobras similares a las humanas. En las pruebas, el método redujo notablemente los errores de predicción de trayectorias y el número de colisiones en comparación con el aprendizaje por refuerzo.








