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NGSIM 数据集:美国 FHWA 收集的高速公路行车数据

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简介:
NGSIM 数据集是由美国联邦公路管理局(FHWA)收集的一套高速公路车辆行驶数据集,旨在促进交通流分析与智能交通系统的研究。 NGSIM 的全称为 Next Generation Simulation,是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目。该数据被交通界学者广泛用于研究车辆跟驰、换道等驾驶行为,进行交通流分析,构建微观交通模型,预测车辆运动轨迹,并识别驾驶员意图和自动驾驶决策规划等方面的研究。所有数据均来自在美国高速公路国道101上实际运行的车辆轨迹记录。

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  • NGSIM FHWA
    优质
    NGSIM 数据集是由美国联邦公路管理局(FHWA)收集的一套高速公路车辆行驶数据集,旨在促进交通流分析与智能交通系统的研究。 NGSIM 的全称为 Next Generation Simulation,是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目。该数据被交通界学者广泛用于研究车辆跟驰、换道等驾驶行为,进行交通流分析,构建微观交通模型,预测车辆运动轨迹,并识别驾驶员意图和自动驾驶决策规划等方面的研究。所有数据均来自在美国高速公路国道101上实际运行的车辆轨迹记录。
  • NGSIM——I-80
    优质
    NGSIM I-80高速公路段数据集提供了详尽的车辆运动信息,适用于交通流分析和驾驶行为研究。 包含I-80上的三个数据段,可用于路径预测研究。具体数据见i-80-vehicle-trajectory-data.zip文件(请注意,该文件为1.6G的CSV格式,包含了全量的NGSIM数据,但大多数的研究论文仅使用了I-80路段的数据片段进行分析)。
  • NGSIM——洛杉矶US-101
    优质
    简介:NGSIM数据集中的洛杉矶US-101高速公路段提供了详细的交通流量及车辆行为信息,适用于交通流分析和智能驾驶算法开发。 包含US-101-LosAngeles上的三个数据段,可用于路径预测研究。具体的数据可以在i-80-vehicle-trajectory-data.zip文件中找到。友情提示:虽然有1.6G的CSV文件包含了全量的NGSIM数据,但大多数的研究论文通常使用的是其中的部分片段进行分析。
  • US-101轨迹NGSIM
    优质
    简介:该数据集包含了美国US-101公路特定路段的车辆行驶轨迹信息,由NGSIM项目采集并公开发布,适用于交通流分析与自动驾驶研究。 压缩包内包含NGSIM US-101公开数据集中的车辆轨迹数据集。该数据集中包括三个时间段的数据:0820-0835、0805-0820 和 0750-0805。文件格式为.txt。
  • 2019年英事故
    优质
    该数据集收录了2019年度英国所有高速公路发生的交通事故记录,涵盖时间、地点及事件详情等信息,为交通安全研究提供详实依据。 这个数据集非常适合有兴趣进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等几十项详细信息。
  • 夜间训练.zip
    优质
    本资源为夜间高速公路车辆数据训练集,包含大量夜间高速公路行驶车辆图像及信息,适用于自动驾驶系统中目标识别与追踪算法的深度学习模型训练。 这些图片是在高速公路上通过车载前置摄像头拍摄的夜间前方车辆背面的照片。总共有5576张图片,其中分辨率为640*360的有2664张,分辨率为720*405的有2912张。
  • US101 NGSIM-换辆划分
    优质
    简介:本数据集基于US101 NGSIM原始数据,通过详细分析和分类,专门提取并整理了关于换车道行为的车辆数据,为交通流模型、自动驾驶算法研究提供精准的数据支持。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合,并筛选出发生换道的车辆信息。每个sheet包含一个换道车辆的所有时刻的信息,非常适合用于轨迹规划、预测和分析决策的同学使用。这些信息全面且价格低廉。
  • US101 NGSIM-道保持辆分类
    优质
    简介:US101 NGSIM数据集专注于分析加州US101高速公路特定路段内车道保持车辆的行为特征,提供了详细的车辆分类及动态信息。 根据车辆编号对US101中的数据进行整合,并筛选出车道保持的车辆信息。每个工作表包含一辆车道保持车辆的所有时刻的信息,适合用于轨迹规划、预测和分析决策。这些数据全面且价格低廉。
  • NGSIM——Lankershim城区
    优质
    NGSIM Lankershim城区路段数据集是一套详尽记录了城市交通状况的数据集合,专注于研究车辆行驶行为和交通模式。该数据通过高精度GPS追踪与视频捕捉技术采集于繁忙的城市道路环境,为智能交通系统的研究提供了宝贵的资源。 包含Lankershim上三个数据段,可用于路径预测研究。具体数据见i-80-vehicle-trajectory-data.zip文件(请注意该文件大小为1.6G的CSV格式)。大多数相关论文采用的是这些数据片段进行研究。