運転可能領域(Drivable space)を効率的に予測するための論文。従来の運転可能領域予測では、物体を認識して、その物体を追跡して位置情報をアップデートしてから運転可能領域を予測するという、複数タスクが必要であり、エラーが起こりやすい段階を踏んでいた。本研究では、より感覚情報に近いレベルで運転可能領域を予測する手法を提案する。具体的には、OGMを用いて運転可能領域を予測する。