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
Occupant Head Motion Estimation Using an LSTM-Based Machine Learning Model
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20266336
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.162-26
- 掲載ページ
- 1-4(Total 4 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 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 |
|---|---|
| 著者（英） | 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 |
| 勤務先 | 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 |
| 勤務先（英） | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Mazda, 5) Mazda, 6) Mazda, 7) Mazda, 8) Mazda, 9) Mazda, 10) Mazda |
| 抄録 | 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． |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
