論文の概要: Decoupled Dynamics Framework with Neural Fields for 3D Spatio-temporal Prediction of Vehicle Collisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19712v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 14:38:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:22.279069
• Title: Decoupled Dynamics Framework with Neural Fields for 3D Spatio-temporal Prediction of Vehicle Collisions
• Title（参考訳）: 車両衝突の3次元時空間予測のためのニューラルネットワークを用いた非結合ダイナミクスフレームワーク
• Authors: Sanghyuk Kim, Minsik Seo, Namwoo Kang,
• Abstract要約: 本研究では,グローバル剛体運動と局所構造変形を独立にモデル化し,3次元車両衝突ダイナミクスを予測するニューラルネットワークフレームワークを提案する。 2つの特殊なネットワークがフレームワークのコアを形成し、四元数ベースの剛性運動のためのRigid Netと局所的な変形のための座標ベースの変形ネットである。 利用可能なシミュレーションデータの10%しかトレーニングされていないこのモデルは、予測エラーを最大83%減らし、ベースラインモデルを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474723404975345
• License:
• Abstract: This study proposes a neural framework that predicts 3D vehicle collision dynamics by independently modeling global rigid-body motion and local structural deformation. Unlike approaches directly predicting absolute displacement, this method explicitly separates the vehicle's overall translation and rotation from its structural deformation. Two specialized networks form the core of the framework: a quaternion-based Rigid Net for rigid motion and a coordinate-based Deformation Net for local deformation. By independently handling fundamentally distinct physical phenomena, the proposed architecture achieves accurate predictions without requiring separate supervision for each component. The model, trained on only 10% of available simulation data, significantly outperforms baseline models, including single multi-layer perceptron (MLP) and deep operator networks (DeepONet), with prediction errors reduced by up to 83%. Extensive validation demonstrates strong generalization to collision conditions outside the training range, accurately predicting responses even under severe impacts involving extreme velocities and large impact angles. Furthermore, the framework successfully reconstructs high-resolution deformation details from low-resolution inputs without increased computational effort. Consequently, the proposed approach provides an effective, computationally efficient method for rapid and reliable assessment of vehicle safety across complex collision scenarios, substantially reducing the required simulation data and time while preserving prediction fidelity.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,グローバル剛体運動と局所構造変形を独立にモデル化し,3次元車両衝突ダイナミクスを予測するニューラルネットワークフレームワークを提案する。 絶対変位を直接予測するアプローチとは異なり、この手法は車両全体の変換と回転をその構造的変形から明確に分離する。 2つの特殊なネットワークがフレームワークのコアを形成し、四元数ベースの剛性運動のためのRigid Netと局所的な変形のための座標ベースの変形ネットである。 基礎的に異なる物理現象を独立に扱うことにより、提案アーキテクチャは各コンポーネントの個別の監視を必要とせずに正確な予測を行う。 利用可能なシミュレーションデータの10%しかトレーニングされていないこのモデルは、単一のマルチ層パーセプトロン(MLP)やディープオペレータネットワーク(DeepONet)など、ベースラインモデルよりも大幅に優れており、予測エラーは最大83%削減されている。 広範囲な検証は、訓練範囲外における衝突条件への強い一般化を示し、極端な速度と大きな衝撃角を含む激しい衝撃の下でも、正確に応答を予測する。 さらに,低分解能入力から高分解能変形の詳細を計算量を増やすことなく再構成する。 提案手法は,複雑な衝突シナリオにおける車両安全性の迅速かつ信頼性の高い評価方法であり,予測精度を保ちながら,必要なシミュレーションデータと時間を大幅に削減する。

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