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基于Transformer的VectorNet轨迹预测模型

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于LSTM的车辆轨迹预测模型
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    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的车辆轨迹预测模型。该模型能够有效捕捉并利用历史数据中的时间序列特征，实现对车辆未来行驶路径的准确预测。 基于混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测使用了numpy 1.23.4、torch 1.10.1 和 scikit-learn 0.24.2 进行数据处理。本段落使用的数据集是NGSIM US101和I-80路段的数据，包含原始数据集、处理后数据集以及训练好的模型。采用处理后的数据集可以直接进入模型的训练与测试阶段。 对于NGSIM 数据的预处理流程如下所示：（此处省略具体图示描述）。
     
  • 又一种Vectornet：在PyTorch和Torch_geometric中的轨迹预测实现...
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    本文介绍了一种基于VectorNet的轨迹预测方法，并提供了其在PyTorch和Torch_geometric框架下的具体实现方式。 重新实现VectorNet：当前项目仍在建设阶段。主要目标包括： 1. 完成功能预处理器； 2. 实现分级GNN（分层图神经网络）； 3. 针对小规模数据集进行测试与调整； 4. 批量处理并行计算子图，以提高效率和准确性； 5. 评估DE/ ADE指标的结果，并持续优化特征预处理器的编码方法； 6. 检查分级GNN实施细节的正确性，在整个数据集中进行全面运行验证。 7. 添加多GPU训练支持（当前速度较慢，每次约需两小时完成）； 8. 对每个模块添加单元测试以确保软件质量并提高可维护性和扩展能力； 9. 开发更高级别的轨迹预测器，可以生成多种可能的未来路径方案；目前使用MLP作为预测模型。 10. 完善节点功能完成模块。 当前使用的VectorNet架构为分层GNN编码器（无节点功能完成）+ MLP预测器。在minADE (K = 1)测试性能上，得到的结果是3.255，而论文中报告的数值为1.81。此外，在检查GraphDataset时发现先前实现包含错误的自循环连接，并且预处理的数据集也存在相应问题；现已修正这些问题并更新了数据集文件。
     
  • 基于LSTM的人行为轨迹预测Matlab源码（预测模型）.zip
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    本资源提供了一个基于长短时记忆网络(LSTM)的人类行为轨迹预测模型的Matlab实现代码。该模型能够有效预测人行移动路径，适用于智能交通、机器人导航等领域研究。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像查看。 标题所示主题的详细介绍可在主页搜索博客中找到。 适合人群：本科和硕士阶段的学习与科研使用。 博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。如有matlab项目合作意向，请私信联系。
     
  • 喷气式飞机轨迹预测器：基于BADA的模型
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    本研究开发了一种基于航空数据文件（BADA）的喷气式飞机轨迹预测器，通过精确建模飞行过程中的动力学行为和环境因素，实现了对飞机各类飞行状态下的高效、准确预测。 飞机轨迹预测器旨在基于BADA计算喷气式飞机的飞行路径，并使用Python 2.7编写。 该软件能够输出以下内容： 1) 谷歌地球KML文件； 2) 包括垂直飞行剖面与横向剖面在内的两个.xlsx格式文档。 输入数据包括： 1) 航点数据库 2) 跑道数据库 3) 机场数据库 使用此软件需要下列库支持：Numpy和XlsxWriter。 限制条件如下： 1）仅管理有起降机场的航班，尚未实施进出港功能。 2）到达与离开机场需在跑道数据库中分别定义一条对应的跑道。 飞行计划示例：“ADEP/LFST/23-POGOL-DANAR-RESPO-DIJON-PIBAT-MOULINS-KUKOR-LARON-GUERE-BEBIX-LIMOGES”。
     
  • 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LSTM的船舶航行轨迹预测模型_权波.pdf
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    本文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）构建船舶航行轨迹预测模型的方法，旨在提高海上交通管理的安全性和效率。通过分析大量历史航海数据，该研究提出了一个创新性的解决方案来预测未来船舶的航行路线，为避免潜在碰撞和优化物流提供了有力支持。 这篇论文讲解文章主要介绍了如何在博客平台上发布一篇高质量的技术文章，并分享了作者撰写过程中的一些经验和技巧。文中详细解析了从选题到内容组织、再到最终发布的整个流程，帮助读者更好地理解并掌握技术写作的方法和要点。 此外，该文还强调了与读者互动的重要性，鼓励作者通过评论区积极回应读者的问题或建议，以此提升文章的影响力及自身的专业形象。
     
  • 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 | | ... ```
     
  • 基于注意力机制的行人轨迹预测模型（AttenGAN）.pdf
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    本文介绍了一种创新性的行人轨迹预测方法——AttenGAN，该模型采用了先进的注意力机制来提高对复杂场景中行人的运动模式预测精度。通过结合生成对抗网络(GAN)和注意力机制，AttenGAN能够更准确地捕捉并模拟行人行为的动态特性，在各种交通环境下展现出优越性能，为智能城市、自动驾驶等领域提供了有效的技术支撑。 针对长短期记忆网络（LSTM）在行人轨迹预测问题中的局限性——即孤立考虑单个行人的行为，并且无法进行多种可能性的预测，我们提出了一种基于注意力机制的行人轨迹生成模型（AttenGAN），以对行人之间的互动模式建模并概率地输出各种可能的结果。该模型由一个生成器和一个判别器构成：前者根据过去的行为来推测未来的多种场景；后者则负责辨别给定路径是真实的还是伪造的，从而促使生成器产生符合社会规范的预测轨迹。 在AttenGAN中，生成器包括编码器与解码器两部分。通过结合注意力机制提供的其他行人的状态信息，在每个时间点上编码器将当前行人个体的信息转化为隐藏状态。当进行预测时，首先利用高斯噪声和编码器LSTM输出的状态来初始化解码器的隐含层，并在此基础上生成未来的轨迹。 实验结果表明，基于ETH和UCY数据集上的测试证明了AttenGAN模型的有效性：它不仅能提供符合社会规范的各种可能的结果，而且在预测准确性上超越了传统的线性模型、LSTM模型以及其它几种先进的方法。特别是在行人交互密集的场景下，该模型展现出了更高的精度性能。 此外，多次采样的结果进一步显示了所提出的AttenGAN具备综合考虑行人间互动模式并进行联合及多可能性未来轨迹预测的能力。这种能力对于自动驾驶和机器人导航等应用至关重要，因为它们需要应对高度动态且复杂的环境，在这些环境中行人会根据不同的情况采取灵活的行动策略。