ระบบ Active Inference เป็นกรอบแนวคิดที่ใช้จำลองพฤติกรรมการปรับตัวโดยรักษาสมดุลระหว่างเป้าหมายและความไม่แน่นอน ซึ่งถูกนำมาใช้ในการจำลองการขับรถของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม โมเดลในปัจจุบันมักขาดการพิจารณาด้านสภาวะทางอารมณ์ (Affective state) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจของผู้ขับขี่
งานวิจัยนี้ได้นำเสนอการขยายกรอบแนวคิดด้าน Valence (ความพึงพอใจ) และ Arousal (ความตื่นตัว) เพื่อใช้กับแบบจำลองการขับขี่ที่มีสถานะแบบต่อเนื่อง (Continuous states) ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยการประมาณค่าอารมณ์จะไม่พิจารณาเพียงสถานะปัจจุบันเท่านั้น แต่จะพิจารณาถึงผลลัพธ์ที่คาดการณ์ว่าจะเกิดขึ้นในอนาคตด้วย
ผลการประเมินในสถานการณ์การขับขี่โต้ตอบกันพบว่า สัญญาณอารมณ์ที่ระบบจำลองขึ้นนั้นสอดคล้องกับรูปแบบอารมณ์ที่เกิดขึ้นจริงในมนุษย์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาระบบความปลอดภัยและการตอบโต้ของรถยนต์ไร้คนขับ
