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NGSIM数据集中的车辆跟驰轨迹仿真代码（matlab），包含领导者和跟随者车辆的轨迹信息。

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简介：
该存储库提供一套MATLAB代码，旨在处理新一代模拟（NGSIM）州际80（I-80）车辆轨迹数据集，并从中提取领导者和跟随者车辆之间的对应关系。这些对应关系能够被用于深入分析驾驶员的行为模式，进而构建更精确的汽车跟随模型。为了实现这一目标，车道变更的场景已经从数据集中移除。首先，需要从NGSIM网站下载相关的数据，包括创建账户并搜索I-80数据，随后下载车辆轨迹数据文件，例如RETRACTERTEDtrajectories-400-0415_NOMOTORCYCLES.csv。下载完成后，将该CSV文件添加到项目文件夹中，并执行saveNGSIMdata.m脚本来保存数据。最后，运行main.m程序，该程序包含一个示例演示如何在通道2上绘制轨迹对1。

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  • MATLAB车辆跟驰仿真代码-NGSIM轨迹：基于NGSIM I-80的数据集的领导-跟随车辆轨迹对
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    本项目提供了一套基于NGSIM I-80数据集的MATLAB代码，用于模拟和分析道路上的车辆跟驰行为。通过精确再现领导与跟随车辆间的动态关系，研究者可以深入理解交通流特性及优化交通安全策略。 该存储库包含MATLAB代码，用于处理新一代模拟（NGSIM）州际80（I-80）车辆轨迹数据集，并提取领导者跟随者车辆轨迹对。这些对可用于分析驾驶行为并建立汽车跟随模型。车道变更情景已删除。 步骤如下： 1. 从NGSIM网站下载数据。 2. 转到创建账户，搜索数据I-80。 3. 下载车辆轨迹数据。此项目中使用了RETRACTERTEDtrajectories-400-0415_NOMOTORCYCLES.csv文件。 4. 获取csv文件后，将其添加到项目文件夹下并运行saveNGSIMdata.m脚本。 5. 运行main.m，其中包含一个示例，在通道2上绘制轨迹对。
     
  • NGSIM-I-80车辆轨迹数据集
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    NGSIM-I-80车辆轨迹数据集是由美国交通部收集的关于I-80高速公路路段内车辆行为和运动的详细轨迹数据，适用于智能交通系统研究。 1. 压缩包内包含NGSIM US-101公开数据集中的车辆轨迹数据。 2. 数据集中包括下午4点到4点15分、5点到5点15分以及5点15分到5点30分三个时间段的数据。 3. 数据格式为.txt。
     
  • NGSIM数据集：车辆轨迹及支持数据
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    NGSIM数据集提供了丰富的交通流信息，包括车辆在特定路段上的高精度轨迹数据及其他相关支持数据，是研究智能交通系统的重要资源。 国内下载存在问题，所以我直接从官网下载了文件。该文件大小为1.42G，更新时间为2020年6月23日。这是NGSIM数据集。
     
  • AGV轨迹跟随小车
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    AGV轨迹跟随小车是一种智能移动机器人，能够自动识别路径并精确跟踪预设路线。它在仓储、物流和制造业中广泛应用，大大提高了作业效率与灵活性。 关于循迹小车的程序及流程图主要包括了设计阶段、编程实现以及调试测试三个主要步骤。在设计阶段需要明确目标路径类型，并选择合适的传感器进行检测；接着是根据选定的硬件平台编写控制软件，通常使用Arduino或类似的微控制器来完成这一部分工作；最后通过实际运行和不断调整优化程序参数以达到最佳循迹效果。 流程图方面则详细展示了从启动到结束整个过程中各个关键节点及其相互之间的逻辑关系。例如初始化系统状态、读取传感器数据、判断当前位置与目标路径偏差并作出相应转向指令输出等步骤都被清晰地描绘出来，有助于理解和分析系统的运行机制。
     
  • 智能车辆的轨迹跟踪控制研究
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    本研究聚焦于智能车辆的轨迹跟踪控制技术，探索并优化算法以实现精准、稳定的自动驾驶路径跟随，提升道路安全与驾驶体验。 为了适应系统模型的需求，我们建立了车辆三自由度动力学模型，该模型涵盖了横向、纵向及横摆三个方向的运动，并结合基于魔术公式的轮胎模型，在小角度转向的基础上对车辆模型进行了进一步简化，降低了复杂性，为后续轨迹跟踪控制的研究奠定了基础。接下来研究了非线性模型预测控制方法，并将其转化为易于求解的线性化形式。我们详细探讨了这一转化过程中的各种变换，并建立了相关的预测模型和目标函数。 此外，还深入研究了线性化误差、车辆动力学约束条件以及二次规划问题，基于这些理论结合车辆仿真模型设计出了模型预测轨迹跟踪控制器。在此过程中，特别关注了预测时域对系统性能的影响，通过速度与附着系数输入制定了一系列模糊控制规则，并确定了最优的预测时域参数。最终利用模糊控制原理开发了一种变时域自适应轨迹跟踪控制器。 为了验证所提出控制器的有效性，在多种工况下使用MATLAB/Simulink和Carsim软件搭建了一个联合仿真平台进行了测试。此外，还考虑到了参考路径上可能存在的障碍物情况，并在此基础上研究了避障轨迹跟踪控制策略。我们设计了一种双层系统：上层为基于模型预测算法的局部路径规划模块；下层则是负责执行具体跟随动作的轨迹跟踪控制系统。 通过以上工作，我们的目标是提高车辆在复杂环境中的自主导航能力，特别是在存在动态障碍物的情况下能实现安全、高效的行驶路线选择与实时调整。
     
  • US-101.csv车辆公开轨迹数据集：从NGSIM提取的数据
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    US-101.csv 是一个基于NGSIM项目的开源交通数据集，记录了美国加州US-101高速公路特定路段上车辆的行驶轨迹和行为。 车辆公开轨迹数据集NGSIM中的us-101数据集适合用于研究车辆轨迹、变道行为以及跟驰行为。
     
  • 基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪MATLAB仿真研究
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    本研究运用MATLAB平台，探讨了模型预测控制技术在车辆轨迹跟踪中的应用，通过仿真分析验证其有效性和优越性。 本段落探讨了基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，并附有详细的MATLAB程序及建模过程。研究车辆转向的同学可以参考此内容。
     
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    NGSIM数据处理程序（跟随车辆）是一款专为交通研究设计的应用工具，用于分析和提取复杂交通流中跟随车辆的行为数据，助力智能交通系统开发。 使用Python对NGSIM数据集中车辆跟驰部分的数据进行了筛选和提取，筛选出了连续时间戳下目标车辆对应前车的相关信息并进行整合。本程序仅对跟驰车辆的数据做了初步筛选，并未做平滑和去噪处理，得到的数据后续还需进一步处理才能用于科研。
     
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    简介：车辆跟驰模型（CarFollowing模型或CF模型）是交通流理论中的重要组成部分，用于描述和分析道路上后车跟随前车行驶的行为与规律。 车辆跟驰模型是用于研究道路上前后车辆之间的跟随行为的一种数学或仿真模型。这种模型能够帮助交通工程师和研究人员理解不同驾驶条件下车辆的运动规律，并据此优化道路设计、改善交通流状况以及提高交通安全水平。通过模拟实际驾驶场景，此类模型可以有效地评估各种因素对车距控制的影响，如驾驶员反应时间、汽车性能及环境条件等。
     
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    本项目提供了一种基于MATLAB的车辆轨迹识别及速度估算方法，通过运动检测技术实现对视频中车辆轨迹的有效跟踪和精确速度估计。适用于交通监控、自动驾驶等领域的研究与应用开发。 利用MATLAB实现运动车辆的自动识别，并且能够提取车辆的轨迹、速度等信息。以下是详细的应用流程介绍。