機械学習を活用した歩行者保護のための車両荷重特性の導出

山本　直人・安藤　亮（マツダ）

限られたレイアウトの中で車両デザインと衝突安全を両立させる構造設計は，一般にシミュレーションの繰り返しにより，多くの時間を要する．本研究では，歩行者保護を例に，機械学習を用いて最適な車両の荷重特性と必要スペースをほぼ瞬時に導出し，車両デザインと衝突安全のトレードオフを迅速に解決できるようにした．

深層学習手法を用いたドライブレコーダ画像に基づく歩行者の傷害予測

國富　将平・田川　傑・新井　勇司（日本自動車研究所）

深層学習手法を用いることで，ドライブレコーダに記録された歩行者衝突画像から傷害レベル（死亡・重症，或いは軽症・無傷）に応じた歩行者を検出する傷害予測モデルの開発を試みた．作成した傷害予測モデルは，事故発生時の歩行者挙動に基づいて，画像から傷害レベルに応じた歩行者を適切に検出し，その有効性を示した．

機械学習を用いた衝突時の歩行者頭部・脚部傷害予測手法の検討

伊藤　大輔・嶋岡　優子・土江　凌河（関西大学）

有限要素解析と機械学習を用いて四輪車対歩行者衝突における頭部および脚部の傷害予測手法を構築した．成人小柄女性とセダン型車両との衝突を想定し，バンパアブソーバ内に設定したチューブ両端に生じた圧力の時系列データを入力データとして，HICと脚部曲げモーメントを予測するモデルを構築した．

先進安全技術の進化と事故低減効果解析（第2報）

長谷川　俊（トヨタ自動車）・鈴木　順也・松崎　泰也（東京海上日動火災保険）

1年間の保険事故データを用いて，トヨタ・レクサス車に搭載されている第3世代のトヨタセーフティセンスと全周囲カメラによるパーキングサポートブレーキの事故発生率を算出.それぞれ旧世代のシステムとの比較を行った.結果，対車両追突事故や駐車場内の対静止物事故が旧世代より低減されていることを確認した．

救急搬送データとのマッチングによる事故自動通報の効果の検討（第3報）

木内　透（交通事故総合分析センター）・斎藤　信夫（日本緊急通報サービス）・影澤　英子・白川　正幸（交通事故総合分析センター）

筆者らは先の春季大会で，2019～2021年のマクロデータと救急搬送データをマッチングさせ覚知時間短縮の効果把握を報告した．前回研究より短縮効果は増加したが，郊外での大きな効果を確認できなかった．そこで，同じデータベースを使い，郊外の単独事故・車両変形程度等の条件を絞り，再度効果把握を試みた．