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Trajectory-Transformer：轨迹预测的变压器网络代码

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简介：
简介：Trajectory-Transformer是一种创新的变压器网络架构，专门用于高效准确地进行轨迹预测。该模型通过编码行人历史移动数据，利用自注意力机制捕捉复杂场景中的动态关系，为自动驾驶和智慧城市应用提供强大支持。 用于轨迹预测的Transformer网络要求使用Pytorch 1.0+版本。项目包含一个经过修改的版本。 数据设置： 数据集文件夹必须具有以下结构： - dataset - dataset_name - train_folder - test_folder - validation_folder (可选) - clusters.mat (适用于量化TF) 要训练个人Transformer，只需运行train_individual.py脚本，并根据需要调整参数。示例命令如下： 训练eth数据集的命令为：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat

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  • Trajectory-Transformer：轨迹预测的变压器网络代码
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    简介：Trajectory-Transformer是一种创新的变压器网络架构，专门用于高效准确地进行轨迹预测。该模型通过编码行人历史移动数据，利用自注意力机制捕捉复杂场景中的动态关系，为自动驾驶和智慧城市应用提供强大支持。 用于轨迹预测的Transformer网络要求使用Pytorch 1.0+版本。项目包含一个经过修改的版本。 数据设置： 数据集文件夹必须具有以下结构： - dataset - dataset_name - train_folder - test_folder - validation_folder (可选) - clusters.mat (适用于量化TF) 要训练个人Transformer，只需运行train_individual.py脚本，并根据需要调整参数。示例命令如下： 训练eth数据集的命令为：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat
     
  • 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。
     
  • Lane-GCN轨迹预测代码
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    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
     
  • 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。
     
  • 轨迹分类-基于轨迹的聚类分析-trajectory-clustering
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    轨迹分类-基于轨迹的聚类分析专注于研究和开发高效的算法和技术，用于识别、解析及分类大规模移动对象产生的复杂轨迹数据集。此领域结合了机器学习与空间数据库技术，旨在发现隐藏于动态地理位置信息中的模式与规律。通过将相似路径归为一类，该方法不仅有助于理解人类行为和交通流量特性，还能在城市规划、营销分析以及个人位置服务等领域提供深入洞察与预测能力。 轨迹聚类算法采用先划分后聚类的方法，其中的聚类算法是改进版的DB-Scan。该项目包含一个Makefile用于在Linux环境下编译。
     
  • 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 | | ... ```
     
  • 基于GRU网络的“气球”轨迹预测方法
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    本研究提出了一种基于门控循环单元（GRU）神经网络的气球轨迹预测方法，通过建模时间序列数据来准确预测气球运动路径。 trajectory_prediction 使用GRU网络预测“气球”的轨迹。背景：“气球”运动特点为自身无驱动力，其速度和方向完全由风决定。从地面放飞后，“气球”可以在高空飞行，并且在放飞之后的整个过程中无法进行控制，仅能通过击落来干预。 数据特征包括温度、湿度、气压、北向速度、东向速度、垂直速度、经度、纬度和海拔等信息。例如： 时间：2018-06-08 07:50:46 温度：1001.74 湿度：24.83 气压：94.32 北向速度：0.03 东向速度：0.00 垂直速度：-0.09 经度：115.900565 纬度：28.589946 海拔：21.7 时间：2018-06-08 07:51:48 温度：1001.83 湿度：24.62 气压：94.31 北向速度：0.04 东向速度：-0.02 垂直速度：0.08 经度：115.900537 纬度：28.589930 海拔：29.2
     
  • 卡尔曼滤波的轨迹预测代码
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    本代码实现基于卡尔曼滤波算法的目标轨迹预测，适用于需要进行状态估计与预测的场景，如自动驾驶、机器人导航等领域。 卡尔曼滤波轨迹预测代码主要用于实现对动态系统的状态估计与预测，在各种应用场景中有广泛的应用价值。该代码通过数学模型描述系统行为，并利用观测数据不断更新系统状态的估计值，从而提高预测准确性。在编写或使用此类代码时，需要理解卡尔曼滤波的基本原理及其背后的数学推导过程，以便更好地应用于实际问题中并进行必要的调试和优化工作。