Advertisement

US101 NGSIM数据集-涉及换道车辆及周边车辆信息

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：US101 NGSIM数据集记录了美国加州US101高速公路上车辆行驶情况，特别关注于换道车辆及其周围环境的信息，为交通流分析与自动驾驶研究提供详实的数据支持。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出发生换道行为的车辆及其周围（主要是目标车道及旁边车道前后的）车辆的信息。每个车辆的数据整理为一个Excel文件，每个Excel包含多个工作表，每一个工作表代表某一时刻本车和周围所有相关车辆的全部信息。这些信息全面详尽，价格经济实惠，非常适合用于无人驾驶相关的决策规划、轨迹分析预测等研究领域。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • US101 NGSIM数据集-涉及换道车辆及周边车辆信息
    优质
    简介：US101 NGSIM数据集记录了美国加州US101高速公路上车辆行驶情况，特别关注于换道车辆及其周围环境的信息，为交通流分析与自动驾驶研究提供详实的数据支持。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出发生换道行为的车辆及其周围（主要是目标车道及旁边车道前后的）车辆的信息。每个车辆的数据整理为一个Excel文件，每个Excel包含多个工作表，每一个工作表代表某一时刻本车和周围所有相关车辆的全部信息。这些信息全面详尽，价格经济实惠，非常适合用于无人驾驶相关的决策规划、轨迹分析预测等研究领域。
     
  • US101 NGSIM数据集：车道保持车辆及周边车辆信息
    优质
    简介：该数据集基于US101高速公路场景，利用NGSIM技术收集了大量车辆在行驶过程中的行为数据，特别聚焦于车道保持情况及其周围环境影响。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出车道保持的车辆及其周围（主要是目标车道及旁边车道前后方）的信息。每个车辆的数据整理成一个Excel文件，每一个Excel包含多个sheet，每个sheet代表某一时刻本车和周围所有相关车辆的详细信息。这些数据全面、价格合理，适用于无人驾驶相关的决策规划、轨迹分析预测等研究工作。
     
  • US101 NGSIM数据集-换车道车辆划分数据集
    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。
     
  • 基于NGSIM数据的车辆变道周边车辆信息提取
    优质
    本研究利用NGSIM数据，提出了一种有效的方法来提取车辆变道时周围环境的信息，为智能驾驶提供理论支持。 通过编写Python代码来处理NGSIM数据集中US-101路段车辆的车道变化情况，并提取主车周边（距离小于等于60米）的车辆信息。文件中记录了周边车辆的相关数据，包括ID、坐标、速度、加速度、车头时距、车头间距、所在车道和类型等；同时也有主车的信息，如其ID、坐标位置及动态参数。考虑到可能存在相同的ID被重复使用的情况，因此通过为每个变道时刻添加时间戳来确保能够准确识别每辆车的每一次变化情况。
     
  • US101 NGSIM车辆划分数据集
    优质
    US101 NGSIM车辆划分数据集包含美国加州US101高速公路特定区域在高峰时段的详细交通流信息，记录了大量车辆的运动轨迹与行为模式。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，每个工作表包含一个车辆的信息，并且每辆车的数据都按照时间顺序排列。这样可以确保信息全面且成本低廉。
     
  • US101 NGSIM数据集-车道保持车辆分类数据集
    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数据集：车辆轨迹及支持数据
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 车辆、行人及自行车数据集
    优质
    本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像，适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分：JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片，涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素；而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件，这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性，并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用，还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力，使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。
     
  • 车辆数据车辆数据
    优质
    该专著聚焦于车辆数据分析领域，涵盖从数据采集、处理到应用的全过程，旨在为汽车行业的技术进步提供有力支持。 车辆数据包括了与汽车相关的各种信息，如车辆识别代码、型号规格、生产日期及技术参数等。这些数据对于汽车行业中的制造商、经销商和服务提供商来说至关重要，因为它可以帮助他们更好地了解市场趋势、优化库存管理和提供更优质的服务给客户。同时，保险公司和二手车交易平台也可以利用此类数据来评估风险并为客户提供准确的价格信息。 此外，车辆数据分析还可以用于研究交通流量模式以及提高道路安全水平等方面的应用中。通过对大量行车记录进行统计学处理，并结合天气状况或节假日等因素的影响分析结果可以揭示出行规律并对潜在问题做出预警措施以减少交通事故的发生几率。 总之，有效的利用和管理好这些宝贵的资源对于推动整个汽车行业向数字化转型方向发展具有重要意义。