조건부 관측 값 확률 들 의 세트 는 자율 주행 차량 의 운용 환경 에 기초 하 여 각각 의 관측 값 들 을 만들 확률 들 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 자율 주행 차량 은 제 1 도로 를 횡단 하 여 교차로 에 접근 할 수 있 고 , 동시 에 원격 차량 은 제 2 도로 를 횡단 하 여 교차로 에 접근 할 수 있 으며 , 자율 주행 차량 은 원격 차량 에 대응 하 는 운용 환경 정보 를 포함 할 수 있 는 , 교차로 에 대응 하 는 센서 정보 와 같 은 운용 환경 정보 를 식별 하 고 평가 할 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 운용 환경 정보 는 부정확 하 거나 , 불 완전 하 거나 , 오류 가 있 을 수 있 다 . 마르코프 결정 프로세스 모델 에서 , 자율 주행 차량 은 원격 차량 을 비 확률 적 으로 식별 할 수 있 고 , 이 는 원격 차량 의 위치 , 원격 차량 의 예상 경로 등 을 식별 하 는 것 을 포함 할 수 있 고 , 부 정확 한 운용 환경 정보 에 기초 하 는 원격 차량 의 식별 된 위치 와 같 은 식별 된 정보 는 부정확 하 거나 오류 가 있 을 수 있 다 . 부분 관측 가능 한 마르코프 결정 프로세스 모델 에서 , 자율 주행 차량 은 원격 차량 을 확률 적 으로 식별 하 는 정보 를 식별 할 수 있 고 , 이 는 원격 차량 이 교차로 에 근접 할 수 있 음 을 나타내 는 위치 정보 와 같 은 원격 차량 에 대한 위치 정보 를 확률 적 으로 식별 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 원격 차량 의 위치 를 관측 하 거나 확률 적 으로 식별 하 는 것 에 대응 하 는 조건부 관측 확률 은 식별 된 운용 환경 정보 가 원격 차량 의 위치 를 정확 하 게 표현 할 확률 을 표현 할 수 있 다 .