Decoupled Dynamics Framework with Neural Fields for 3D Spatio-temporal Prediction of Vehicle Collisions

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内容提要

本研究提出了一种基于神经场的框架,通过独立建模整体刚体运动与局部结构变形,实现高效、精确的三维车辆碰撞动态预测,误差降低高达83%。该方法在复杂碰撞场景中提供快速、可靠的车辆安全评估,减少了模拟数据和时间需求。

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