位置・速度・車載カメラからの視界画像といった観測情報から、定量的情報の抜け落ちを防ぎつつ、交通シーンにおける衝突を予測するモデルを構築した研究。膨大な知識データベースからの推論と物理シミュレーションを組み合わせることにより、物体検出だけでは予測できない潜在的危険をより正確に予測することが可能となった。本研究の予測モデルによって、潜在的な衝突危険性を予測して安全・安心な自動運転技術の発展が期待される。