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轨迹预测

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简介：
《轨迹预测》是一套基于数据分析与算法模型的技术体系，旨在准确预判物体或实体在未来时间内的移动路径和状态。广泛应用于交通规划、军事战略及个人定位服务等领域，为决策提供科学依据。 致谢 这项工作得到了欧盟H2020项目CLASS的支持，合同编号为780622。 项目结构如下： ``` trajectory-prediction |-- cfgfiles |-- stubs |-- tp | |-- dataclayObjectManager.py | |-- fileBasedObjectManager.py | |-- __init__.py | |-- mytrace.py | `-- v3TP.py |-- __main__.py |-- pywrenRunner.py |-- README.md |-- test-dataclay.py |-- test-file.py |-- python | `-- v3 | |-- data2 | | |-- 0.txt | | ... ```

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  • 轨迹预测
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    《轨迹预测》是一套基于数据分析与算法模型的技术体系，旨在准确预判物体或实体在未来时间内的移动路径和状态。广泛应用于交通规划、军事战略及个人定位服务等领域，为决策提供科学依据。 致谢 这项工作得到了欧盟H2020项目CLASS的支持，合同编号为780622。 项目结构如下： ``` trajectory-prediction |-- cfgfiles |-- stubs |-- tp | |-- dataclayObjectManager.py | |-- fileBasedObjectManager.py | |-- __init__.py | |-- mytrace.py | `-- v3TP.py |-- __main__.py |-- pywrenRunner.py |-- README.md |-- test-dataclay.py |-- test-file.py |-- python | `-- v3 | |-- data2 | | |-- 0.txt | | ... ```
     
  • 飞行轨迹预测
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    飞行轨迹预测是指利用数学模型和算法来估计航空器在未来的空中位置与路径。这种方法综合考虑了气象条件、飞机性能及航行规则等因素，对于提高航班调度效率、优化航路规划以及保障飞行安全具有重要意义。 本段落研究并实现了一种半惰性数据挖掘方法来预测飞行中的飞机轨迹。通过应用聚类算法对历史雷达轨迹数据进行分析，提取出给定源机场和目的地机场的一组典型路径模式。然后利用基于意图的模型来评估这些典型的飞行路径，并考虑动态变化的天气条件的影响。输入航班计划会根据当前的天气状况做出调整，并从基于意图的模型输出中得出建议路线或偏离以解决潜在冲突。 所需软件包包括：（i）MongoDB；（ii）Python 3.0，以及以下Python库： - numpy - scipy - pandas - matplotlib - networkx - pymongo 输入查询需要提供： (i) 出发机场、到达机场和时间范围； (ii) input.csv 文件——包含飞行计划的轨迹数据； (iii) airsigmet.csv文件 —— 包含天气信息。 运行步骤包括从数据库中获取所有历史雷达轨迹。
     
  • Lane-GCN轨迹预测代码
    优质
    Lane-GCN是一种先进的轨迹预测模型，采用图卷积网络技术，有效捕捉复杂交通场景中车辆、行人之间的交互关系，提高预测准确度。 LaneGCN源码分享
     
  • Python-轨迹预测资源列表（TrajectoryPrediction）
    优质
    Python-轨迹预测资源列表(TrajectoryPrediction)提供了一个全面的工具集合和代码示例，旨在帮助开发者掌握基于Python的轨迹预测技术。 轨迹预测（Trajectory Prediction）相关资源列表
     
  • LSTM轨迹预测的Matlab代码.zip
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    该压缩包包含用于实现基于长短期记忆网络（LSTM）的轨迹预测算法的MATLAB源代码。适用于路径规划和交通预测等领域研究。 标题为“LSTM轨迹预测matlab代码.zip”的内容涉及使用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中进行轨迹预测的技术。LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理和动态系统预测。在这个案例中，它被用于预测移动对象的位置或运动路径。 要在MATLAB中实现LSTM，需要掌握以下几个关键知识点： 1. **LSTM结构**：由输入门、遗忘门、细胞状态和输出门组成，协同工作以解决传统RNN的梯度消失问题，并更好地捕捉长期依赖性。 2. **数据预处理**：轨迹数据通常包含时间序列的位置信息。这些信息需要被转换为适合神经网络输入的格式，例如离散化成固定长度的时间步段并进行标准化或归一化。 3. **构建LSTM模型**：可以使用`nnlstm`函数创建一个LSTM网络，并定义其层大小和训练参数如学习率等。 4. **训练过程**：通过使用`trainNetwork`函数进行模型的训练，需要设置合适的迭代次数、批次大小以及损失函数（例如均方误差）。 5. **序列到序列预测**：在轨迹预测中通常采用输入一段历史轨迹来预测未来的轨迹点的方式。 6. **评估模型性能**：可以通过计算平均绝对误差或均方根误差等指标，将实际值与预测值进行比较以评估模型的准确性。 7. **代码结构**：MATLAB中的代码一般包括数据加载、预处理、网络构建、训练和测试等多个部分，并且每个步骤都有相应的函数或脚本实现。 8. **使用工具箱**：利用深度学习工具箱可以简化神经网络的设计与训练过程。 9. **并行计算优化**：对于大规模的数据集，通过MATLAB的并行计算功能能够加速模型训练的速度。 10. **超参数调整和正则化技术**：为了达到最佳性能，可能需要调节诸如学习率、批次大小等超参数，并且可以使用如dropout之类的技巧来防止过拟合。 压缩包中的文件“LSTM轨迹预测matlab代码”应涵盖了上述所有步骤的具体实现细节，包括数据加载脚本、网络结构定义以及训练和预测函数。通过研究这些代码，你可以深入了解如何在MATLAB环境中应用LSTM进行轨迹预测，并掌握机器学习模型的实际应用场景。
     
  • 基于Transformer的VectorNet轨迹预测模型
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    本研究提出了一种基于Transformer架构的VectorNet模型，用于精确预测交通场景中的车辆轨迹。该方法结合图神经网络和序列建模技术，显著提升了复杂动态环境下的行人与车辆行为预测能力。 VectorNet是由清华大学MARS实验室与Google Waymo在2020年CVPR会议上联合提出的一种基于Transformer的轨迹预测模型，在丰富的自动驾驶数据集上应用效果非常出色。
     
  • KalmanFilter_impossibleb3n_轨迹关联_位置预测_卡尔曼滤波_预测_
    优质
    该文探讨了利用卡尔曼滤波算法进行轨迹关联与位置预测的方法，尤其在难以实现的情况下提出创新解决方案，旨在提升复杂环境下的目标追踪精度。 您可以使用它来预测目标的未来位置，以减少检测到的位置中的噪声，或帮助将多个目标与其轨迹关联起来。
     
  • 基于MATLAB的运动轨迹预测及卡尔曼滤波应用_kalman_轨迹拟合_matlab运动目标_轨迹预测_卡尔曼滤波
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境中利用卡尔曼滤波进行运动目标轨迹预测的方法，结合Kalman滤波与轨迹拟合技术，提供了一种有效处理动态系统中数据不确定性问题的解决方案。 对于高速运动的目标，可以采用基于卡尔曼滤波的预测方法来进行轨迹预测。在MATLAB环境中实现这一过程时，可以选择使用标准卡尔曼算法、扩展卡尔曼滤波或数据拟合方法。
     
  • PECNet：基于终点条件的轨迹预测
    优质
    PECNet是一种创新性的轨迹预测模型，通过聚焦于移动对象的终点条件来提高预测精度和可靠性，在复杂环境下表现出色。 PECNet：行人端点条件轨迹预测网络。该存储库包含了相关论文的代码。具有多个社交交互代理的人体轨迹预测对于人类环境中的自动导航（例如自动驾驶汽车和社交机器人）至关重要。在该项工作中，我们提出了PECNet，这是一种用于灵活人体轨迹预测的方法。PECNet能够推断出远处的终点，并以此帮助进行远程多模态轨迹预测。其中，创新性的非局部社交池层使PECNet可以推测出各种符合社会规范但又各不相同的行走路径。此外，我们还提出了一种简单的“截断技巧”，以改善多样性和多模式轨迹预测性能。 以下是通过我们的模型所预测的行人未来行进路线以及相应的实际观测结果示例：每个人用不同的颜色表示；过去的位置使用圆圈标记，而未来的预计位置则用星星标出。对于预测和基本事实而言，过去的路径是相同的。左侧图像显示了我们模型对未来的轨迹预测情况，右侧则是实际上发生的真实轨迹。 这段文字概述了一个新的人体行为预测网络PECNet，并且提供了该论文代码的存储库链接（尽管在重写过程中已移除了具体网址）。文中强调了此方法用于灵活人体路径预测的重要性和创新性。