Deep learning applications for vulnerable road user – vehicle collision analysis
Creators: name: Κοντογιάννης, Γεώργιος Αλέξανδρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Βαθιά νευρωνικά δίκτυα
Μηχανική Μάθηση
Πεπερασμένα στοιχεία
Kolmogorov-Arnold Networks
Vulnerable Road User
Deep Learning

description: Η παρούσα διατριβή εστιάζει στην ανάπτυξη και εφαρμογή τεχνικών βαθιάς μάθησης για την επιτάχυνση και βελτιστοποίηση της ανάλυσης συγκρούσεων μεταξύ Ευάλωτων Χρηστών Δρόμων (VRUs) και οχημάτων. Η πρόληψη των ατυχημάτων που περιλαμβάνουν πεζούς, ποδηλάτες και άλλους VRUs αποτελεί βασική προτεραιότητα στη σύγχρονη έρευνα για την ασφάλεια των μεταφορών. Παρότι οι παραδοσιακές προσομοιώσεις συγκρούσεων προσφέρουν ακριβή και λεπτομερή ανάλυση, απαιτούν σημαντικό χρόνο και υπολογιστική ισχύ, ιδιαίτερα όταν λαμβάνονται υπόψη οι διαφορετικές παραλλαγές που σχετίζονται με τα προφίλ των οχημάτων και των VRUs, καθώς και παράγοντες όπως η ταχύτητα, η θέση και ο προσανατολισμός τη στιγμή της σύγκρουσης. Για την αντιμετώπιση αυτών των προβλημάτων, δημιουργήθηκε ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων βασισμένο σε μεγάλο αριθμό εικονικών προσομοιώσεων συγκρούσεων. Οι προσομοιώσεις πραγματοποιήθηκαν με τη χρήση λογισμικών ανάλυσης δυναμικής αλληλεπίδρασης, όπως το LS-DYNA, ένα προηγμένο πρόγραμμα προσομοίωσης στοιχείων πεπερασμένων, το οποίο είναι ευρέως χρησιμοποιούμενο για την ανάλυση σύγκρουσης οχημάτων. Στα προφίλ των οχημάτων που χρησιμοποιήθηκαν στις προσομοιώσεις περιλαμβάνονται διάφοροι τύποι οχημάτων, όπως επιβατικά αυτοκίνητα, SUV, και οχήματα πολλαπλών χρήσεων (MPV), τα οποία επιτρέπουν την ανάλυση της επίδρασης της γεωμετρίας και της υλικής σύνθεσης στη συμπεριφορά κατά τη σύγκρουση. Οι Ευάλωτοι Χρήστες Δρόμων μοντελοποιήθηκαν με προσομοιώσεις ανθρωποειδών, οι οποίες αναπαριστούν τα δυναμικά χαρακτηριστικά της κίνησης των πεζών και ποδηλατών. Το σύνολο δεδομένων που προέκυψε περιλαμβάνει τόσο βαθμωτές τιμές όσο και χρονοσειρές που περιγράφουν με λεπτομέρεια τα γεγονότα της σύγκρουσης. Συγκεκριμένα, τα δεδομένα περιλαμβάνουν τιμές όπως το μέγιστο Κριτήριο Τραυματισμού Κεφαλής (HIC15_max, HIC36_max), το BrIC_abs_max (που σχετίζεται με την πιθανότητα σοβαρών τραυματισμών στον εγκέφαλο), καθώς και τη μέγιστη επιτάχυνση και άλλους δείκτες που αποτυπώνουν τη σοβαρότητα της πρόσκρουσης. Επιπλέον, συλλέχθηκαν δεδομένα χρονοσειρών που περιλαμβάνουν επιταχύνσεις, γωνίες πρόσκρουσης, ταχύτητες, καθώς και τις συντεταγμένες βασικών σημείων του σώματος του VRU (όπως το κεφάλι και τα άκρα) σε κάθε χρονικό βήμα της σύγκρουσης. Η διατριβή εξετάζει δύο διαφορετικές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, τα Πολυεπίπεδα Νευρωνικά Δίκτυα (MLP) και τα Δίκτυα Kolmogorov-Arnold (KANs), για την πρόβλεψη κρίσιμων παραμέτρων της σύγκρουσης, όπως η χρονική στιγμή και η θέση της κεφαλής του VRU κατά την πρόσκρουση. Τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν χρησιμοποιώντας το παραγόμενο σύνολο δεδομένων και κατάφεραν να προβλέψουν τόσο τις θέσεις όσο και τις τιμές του Κριτηρίου Τραυματισμού Κεφαλής (HIC) κατά τη διάρκεια της σύγκρουσης, προσφέροντας με αυτό τον τρόπο την ικανότητα εκτίμησης των πιθανών τραυματισμών χωρίς την ανάγκη για εκτεταμένες και χρονοβόρες προσομοιώσεις. Η εφαρμογή αυτών των τεχνικών βαθιάς μάθησης επιταχύνει σημαντικά την ανάλυση των συγκρούσεων, επιτρέποντας τη λήψη αποφάσεων με βάση ταχύτερα και ακριβέστερα αποτελέσματα. Πέρα από την απλή πρόβλεψη τραυματισμών, η παρούσα μελέτη εστιάζει στην πρόβλεψη της τροχιάς της κεφαλής του VRU κατά τη διάρκεια της σύγκρουσης, ένα ιδιαίτερα κρίσιμο στοιχείο για την ανάλυση της σοβαρότητας των ατυχημάτων. Τα προτεινόμενα μοντέλα καταφέρνουν να εντοπίσουν με ακρίβεια το σημείο και τη χρονική στιγμή της πρόσκρουσης, ενώ παράλληλα προβλέπουν την πιθανότητα υπέρβασης των κρίσιμων ορίων τραυματισμού σε διαφορετικά σενάρια. Αυτές οι προβλέψεις είναι σημαντικές για τη βελτίωση των διαδικασιών σχεδιασμού ασφαλείας των οχημάτων, καθώς επιτρέπουν στους μηχανικούς να αναλύσουν τις επιπτώσεις των αλλαγών στη γεωμετρία και την υλική σύνθεση των οχημάτων στις συγκρούσεις. Η έρευνα αναδεικνύει επίσης ορισμένα ζητήματα και περιορισμούς, όπως η περιορισμένη ποσότητα δεδομένων που είναι διαθέσιμα για ορισμένα προφίλ οχημάτων και η ακαμψία των υλικών, όπως το παρμπρίζ στα οχήματα MPV, που οδηγούν σε υπερβολικά υψηλές τιμές επιτάχυνσης και HIC, με αποτέλεσμα τη διαστρέβλωση των αποτελεσμάτων. Επιπλέον, επισημαίνεται ότι η διαδικασία ανάλυσης προσομοιώσεων, όταν εμπλέκονται παραλλαγές στη γεωμετρία και τα χαρακτηριστικά των VRUs και των οχημάτων, είναι ιδιαίτερα περίπλοκη και χρονοβόρα, καθιστώντας τη χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης ακόμα πιο απαραίτητη. Τέλος, η διατριβή καταλήγει στο ότι η ενσωμάτωση των τεχνικών βαθιάς μάθησης στις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης σύγκρουσης προσφέρει πολλά υποσχόμενα αποτελέσματα, τόσο στην ταχύτητα όσο και στην ακρίβεια της ανάλυσης, συμβάλλοντας στη βελτίωση των μέτρων ασφαλείας για τους Ευάλωτους Χρήστες Δρόμων και στην εξέλιξη της τεχνολογίας ασφαλείας των οχημάτων.
description: This thesis investigates the application of deep learning techniques to accelerate crash simulation analysis involving Vulnerable Road Users (VRUs). Traditional crash simulations, while accurate, are often time-consuming, especially when accounting for variations in vehicle models, VRU positions, orientations, and velocities. A comprehensive dataset was generated from a series of virtual crash simulations, including critical scalar values such as HIC15_max, HIC36_max, BrIC_abs_max, alongside time series data capturing accelerations, rotational velocities, and the coordinates of key body points during impact. A comparison between Multilayer Perceptrons (MLP) and Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) was made to predict both the time of head collision and the position of the head at the moment of impact. Deep learning models were trained on this dataset to estimate crash outcomes without exhaustive simulations. Specifically, these models predict the VRU’s head position at collision, maximum Head Injury Criterion (HIC) values, and the likelihood of exceeding critical injury thresholds. Additionally, they forecast the time of collision and the head’s trajectory throughout the event. These predictions enhance the speed and performance of crash analysis, facilitating more efficient vehicle design and improved VRU safety measures. By integrating deep learning with traditional simulation methods, this work aims to streamline crash analysis, providing faster and more reliable results that contribute to advancements in automotive safety design.