Occupant Head Motion Estimation Using an LSTM-Based Machine Learning Model
機械学習モデル（LSTM）による乗員の頭部挙動推定技術に関する取り組み
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266336
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.162-26
- Pages
- 1-4(Total 4 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 西田 健二, 2) 河村 力, 3) 佐藤 大地, 4) 西村 啓人, 5) 宮武 宏明, 6) 武田 健二, 7) 陳 宇, 8) 青木 智朗, 9) 丸山 晃助, 10) 石川 亨 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Kenji Nishida, 2) Chikara Kawamura, 3) Daichi Sato, 4) Hiroto Nishimura, 5) Hiroaki Miyatake, 6) Kenji Takeda, 7) Yu Chen, 8) Toshiaki Aoki, 9) Kosuke Maruyama, 10) Toru Ishikawa |
| Affiliation(J) | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ, 5) マツダ, 6) マツダ, 7) マツダ, 8) マツダ, 9) マツダ, 10) マツダ |
| Affiliation(E) | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Mazda, 5) Mazda, 6) Mazda, 7) Mazda, 8) Mazda, 9) Mazda, 10) Mazda |
| Abstract(J) | 車両要件変更が乗員頭部挙動へ及ぼす影響を，設計初期段階で定量的に把握することは困難であった．本研究では，実験データを用いて車両挙動から乗員頭部挙動を予測するLSTM時系列モデルを構築した．入力履歴を考慮できる点を特徴とし，車両挙動変化に対する頭部挙動の予測精度を検証し，車両要件検討への適用性を評価した． Translation |
| Abstract(E) | In vehicle development, it has been challenging to quantitatively predict, at the early design stage, how changes in vehicle requirements affect occupant head motion. In this study, an LSTM-based time-series model was developed using experimental data to predict occupant head motion from vehicle behavior. A key feature of the model is its ability to account for input history. The prediction accuracy of occupant head motion under variations in vehicle behavior was evaluated, and the applicability of the model to vehicle requirement analysis was assessed. |
