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基于GNN的车辆轨迹预测算法：Python实现及在NGSIM US-101数据集上的应用

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简介：
本研究提出了一种基于图神经网络(GNN)的车辆轨迹预测算法，并使用Python进行了实现。该算法在NGSIM US-101数据集中得到了验证，展现了良好的预测性能和应用场景潜力。 基于GNN的车辆轨迹预测算法：完整Python实现与NGSIM US-101数据集应用 本段落探讨了使用图神经网络（GNN）进行车辆轨迹预测的技术，并提供了完整的Python代码实现方法，特别适用于NGSIM US-101数据集。通过该技术的应用，可以有效提升对复杂交通环境中车辆行为的预测准确性。 关键词：DL00388；GNN；车辆轨迹预测；完整实现；Python；NGSIM US-101 数据集

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  • 基于GNN的车辆轨迹预测算法：Python实现及在NGSIM US-101数据集上的应用
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    本研究提出了一种基于图神经网络(GNN)的车辆轨迹预测算法，并使用Python进行了实现。该算法在NGSIM US-101数据集中得到了验证，展现了良好的预测性能和应用场景潜力。 基于GNN的车辆轨迹预测算法：完整Python实现与NGSIM US-101数据集应用 本段落探讨了使用图神经网络（GNN）进行车辆轨迹预测的技术，并提供了完整的Python代码实现方法，特别适用于NGSIM US-101数据集。通过该技术的应用，可以有效提升对复杂交通环境中车辆行为的预测准确性。 关键词：DL00388；GNN；车辆轨迹预测；完整实现；Python；NGSIM US-101 数据集
     
  • 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。
     
  • US-101公路汽车轨迹的NGSIM公开数据集
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    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。
     
  • NGSIM-US-101轨迹数据集平滑：应用Savitzky-Golay滤波器...
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    本研究针对NGSIM-US-101交通流轨迹数据进行了平滑处理，采用Savitzky-Golay滤波技术有效改善了原始数据的噪声干扰问题，提升了数据分析精度。 NGSIM US-101数据集提供了平滑处理的功能，为著名的轨迹数据提供了一个低噪点和平滑的版本。这个过程分为两个步骤：首先对X和Y坐标值进行平滑处理；然后根据这些经过调整后的XY坐标重新计算速度和加速度。 自2005年发布以来，NGSIM US-101 数据集一直是研究人员在轨迹预测领域广泛使用的一个开源数据集。许多研究者指出该数据集中存在噪声问题，这主要是由于其是从位于洛杉矶的俯瞰好莱坞高速公路的一栋建筑上安装的8台摄像机所拍摄视频中自动提取的数据。这条公路也被称为美国南行101。 用于提取NGSIM US-101 数据集信息的是一个名为NG-VIDEO 的软件工具。此外，该数据集的相关文档明确指出：尚未对数据进行准确性评估，并且不对数据的完整性提出任何保证。因此，提供给使用者的数据可能存在一定的误差或缺失情况。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 运动学单车轨迹预测及NGSIM数据集应用的基线研究
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    本研究聚焦于运动学模型在单车轨迹预测中的应用，并利用NGSIM数据集进行测试与验证，旨在为智能交通系统提供理论基础和技术支持。 在最近的车辆轨迹预测文献中，虽然介绍了最常见的基线模型但缺乏必要的细节以重现这些研究结果。本段落旨在通过使用简单的模型生成可重复性的车辆预测数据来解决这一问题，并提供了明确的过程描述以及可用代码。 文中所讨论的基本模型包括等速和单车预测两种方法，它们仅依赖于相对位置信息应用于NGSIM US-101 和 I-80 数据集上。因此，只要数据库中包含有车辆的位置跟踪记录，则可以轻易复制这些实验过程。 评估标准涵盖了均方根误差（RMSE）、最终位移误差（FDE）、负对数似然（NLL）以及未命中率（MR）。特别地，在计算NLL时需要谨慎定义公式，因为此前的研究中使用了与数学严格定义有所不同的多个版本。本段落旨在配合已发布的代码一起使用，以便为后续研究提供一个坚实的基线。 此外，我们还提出了一种改进方案：利用循环神经网络模型来替代恒定速度假设，在预测准确性和不确定性估计方面表现出显著的提升，并且为进一步开发复杂而可解释性的模型提供了可能路径。
     
  • 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。
     
  • 经典模型在车辆轨迹预测中的应用
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    本文探讨了经典模型在车辆轨迹预测领域的应用，分析其优势与局限，并通过实例展示了如何提升道路交通安全和效率。 卡尔曼滤波预测车辆轨迹常用的模型包括CA（Constant Acceleration）、CV（Constant Velocity）、CCA（Combined Constant Acceleration and Turning）、CCV（Combined Constant Velocity and Turning）、CTRV（Combined Turn Rate and Velocity）、CTRA（Combined Turn Rate,Acceleration）。这些模型在车辆运动状态估计和预测中发挥着重要作用。
     
  • 基于Pytorch和LSTM的Python实现高速公路车辆轨迹预测（含源码、数据集及说明）
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    本项目采用Pytorch与LSTM模型，实现了对高速公路车辆行驶轨迹的有效预测，并提供完整源代码、数据集及相关文档。 第一步：轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的原始数据放入指定文件夹，并运行trajectory_denoise.py。 第二步：移除不必要特征以及添加新特征，执行preprocess.py脚本进行处理。 第三步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，通过运行add_v_a.py来实现。