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ドライバーの行動、車両の動き、交通要素、コンテキストデータを同時に融合して、衝突の予測と防止を行います。
衝突回避システム
ナウト独自のAIおよびデータ分析モデルは、複数の情報を同時に処理し衝突予測を行い、差し迫った衝突を回避するためドライバーにリアルタイムで警告するように設計されています。
ナウト独自のAIおよびデータ分析モデルは、複数の情報を同時に処理し衝突予測を行い、差し迫った衝突を回避するためドライバーにリアルタイムで警告するように設計されています。
安全運転ができているドライバーは、差し迫ったリスクがないか常に路上に目を向けています。衝突予測警報は他のドライバーや自転車、歩行者、車両のランプの変更などによって引き起こされる事故リスクをドライバーが予測できるよう補助します。
車載機による警告は精度が高くなければなりません。ナウトの衝突回避システムはブレーキや速度、その他の車両の動きを基に最も必要なタイミングでドライバーに警告をします。
ドライバーは運転に集中している時にしか危険回避行動をとることができません。衝突予測警報は他の情報と同時にドライバーの行動を評価し、わき見をしているドライバーには、2倍の反応時間を与えられるよう早めに警告を行います。
最後に、ナウトのマルチタスク型畳み込みニューラルネットワークモデルが進化し、コンテキストデータを学ぶにつれ、この衝突回避システムは時間の経過とともに改善されていくよう設計されています。
ナウトの衝突予測警報は時速95Kmで走行している際、30mも余分に潜在的な衝突に対して反応するための距離を設けています。
ナウトは車両内、車両周辺からの情報を継続的に統合して、衝突リスクレベルを決定します。検出されたリスクが強まると、衝突予測警報がドライバーに緊急性をあげて行動を取るように警告します。
ドライバーの行動、車両の動き、交通要素、コンテキストデータを同時に融合して、衝突の予測と防止を行います。
最も頻繁におこる交通事故である追突事故を削減することができます。これは交通事故による損失の平均26％分にあたり、事故あたり900万円程度削減することができます。
わき見運転を行っているドライバーには従来の前方衝突警報（FWC）より2倍の反応時間を設けており衝突をより防ぐことができます。
従来のアプローチと比較した追突事故の削減率
時速95Kmで走行していた場合、潜在的な衝突を避けるために反応できる時間
AIが処理した走行距離（マイル）
ナウトの衝突回避システムがどのように動作するのか、2分間の動画を見てみましょう。
