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北京市的车辆行驶轨迹数据。

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简介：
该数据集囊括了北京市共计10357辆出租车在过去一周内的行驶轨迹信息，其中包含了车辆识别码、时间戳、经度、纬度等关键字段，具体信息如下：第一条轨迹记录于2008年2月2日 15:36:08，经度为116.51172，纬度为39.921231；第二条轨迹记录于2008年2月2日 15:46:08，经度为116.51135，纬度为39.938831；第三条轨迹记录于2008年2月2日 15:46:08，经度为116.51135，纬度为39.938831；第四条轨迹记录于2008年2月2日 15:56:08，经度为116.51627，纬度为39.91034。

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  • 北京市2008年出租车行驶轨迹数据
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    本数据集收录了北京市2008年度内大量出租车的详细行驶记录，为交通规划、城市出行模式分析及车辆路径优化等研究提供重要依据。 时空轨迹数据是一种包含时间和空间信息的序列数据，其获取成本较低且覆盖范围广泛，并具有时间特性，既适用于微观个体活动模式的研究，也适合宏观层面的城市空间结构分析。今天将分享一套出租车轨迹数据：该数据集涵盖了北京市2008年一周内1万多辆出租车的数据，采样频率为每十分钟一次，总计超过一千万条记录。
     
  • 北京的出租车行驶轨迹数据
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    本数据集包含北京市内大量出租车在某段时间内的实时行驶记录，详细描绘了车辆移动路径及其时间分布特征。 这段数据包含了北京市10357辆出租车一周的行驶轨迹记录。每个记录包括车辆ID、时间（精确到秒）、经度以及纬度四个字段。例如： - 车辆id：1，时间：2008年2月2日 15:36:08，经度：116.51172，纬度：39.921231； - 时间：2008年2月2日 15:46:08，经度：116.51135，纬度：39.938831； - 时间：2008年2月2日 15:46:08（重复记录），经度：116.51135，纬度：39.938831； - 时间：2008年2月2日 15:56:08，经度：116.51627，纬度：39.91034。
     
  • T-Driver北京出租车行驶轨迹数据集
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    T-Driver北京出租车行驶轨迹数据集包含了北京市内大量出租车的实时位置与时间戳信息，为交通流分析和城市规划提供宝贵的数据支持。 该数据集涵盖了2008年2月2日至2月8日期间北京市出租车的GPS轨迹记录，共有10357辆出租车的数据被收录其中。每个文件包含一个特定车辆在上述时间段内的行驶路径信息，包括但不限于：车牌ID、时间戳（精确到秒）、经度和纬度等关键数据项。 整个数据集中大约有1500万条GPS轨迹记录，总行程距离超过了900万公里。通常情况下，连续两个坐标点之间的平均间隔约为177秒，并且两者的直线距离约在623米左右。每个文件按照出租车ID命名，详细地展示了该车辆在这段时间内的所有行驶路径。 以其中一个文件为例： ``` 1,2008-02-02 15:36:08,116.51172,39.92123 1,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.93883 ... ``` 这样的格式下，每行记录代表了某一时刻该车辆的位置信息。
     
  • 出租车行驶轨迹数据
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    出租车行驶轨迹数据记录了城市中大量出租车在不同时间、地点的运行路线和状态信息，为交通规划、车辆调度及智慧城市研究提供了宝贵的数据支持。 出租车轨迹数据可用于大数据轨迹数据分析实验，并能用于相关分析。
     
  • 车辆自然驾驶行为的轨迹预测数据集
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    本数据集专注于收集和分析车辆在真实环境中的自然驾驶行为，通过大量实际道路测试获取精确的车辆运动轨迹，为自动驾驶技术的发展提供重要参考。 整理了一些常用的轨迹预测数据集的介绍。这些数据集包含了不同类型的应用场景，如行人、车辆以及无人机等移动对象的位置变化信息。每个数据集中都提供了详细的标注以帮助研究者进行模型训练与验证。通过使用这些资源，研究人员可以更深入地探索和理解轨迹预测领域的挑战和技术细节。
     
  • 仿真车辆轨迹_GNSS与车辆定位_匀速行驶
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    本研究探讨了在匀速行驶条件下GNSS技术在车辆定位中的应用，分析了仿真车辆轨迹数据，以提高车辆导航系统的准确性。 可以仿真出车辆的行驶轨迹，包括匀速直线运动、匀加速直线运动和匀速圆周运动。
     
  • 深圳市电动出租车日行驶轨迹数据集
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    该数据集包含深圳市电动出租车的日行驶轨迹信息，涵盖数万辆车辆的详细记录，为交通规划、汽车工程及城市出行研究提供宝贵资料。 共有664辆出租车。
     
  • 关于车辆自然驾驶轨迹数据集的简介
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    本数据集包含大量真实世界的车辆自然驾驶轨迹信息，旨在为自动驾驶及交通规划研究提供宝贵的数据资源。 文章目录 NGSIM NGSIM 概览 快速路车道选择算法（FLS） Interstate 80 Freeway 数据集 Lankershim Boulevard 数据集 US highway101数据集 动态交通分配DTA、CORSIM、AIMSUN和HighDITS DataHub 美国智能交通数据库 NGSIM 概览 NGSIM项目包含三个部分：摄像头采集的真实数据集、核心仿真算法以及文档。 快速路车道选择算法（FLS） FLS（freeway lane selection）算法基于驾驶员在快速路上行驶会选择最优的目标车道这一概念，根据22个变量进行决策。
     
  • 基于视频监控的车辆行驶轨迹分析
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    本研究利用先进的视频监控技术，对车辆行驶轨迹进行精确分析，旨在提高交通管理和安全性。通过提取和处理视频数据中的关键信息，能够有效识别并预测交通模式，从而为城市规划者、交通安全专家及驾驶员提供有价值的洞察，助力改善道路安全与效率。 毕业设计文档的主题是基于视频监控的车辆轨迹分析，涵盖移动目标检测、分类与跟踪。