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motion_detection_speed_estimation.zip_MATLAB轨迹识别与车辆速度估算_车辆轨迹分析

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简介：
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。

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  • motion_detection_speed_estimation.zip_MATLAB轨迹识别与车辆速度估算_车辆轨迹分析
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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。
     
  • 仿真车辆轨迹_GNSS与车辆定位_匀速行驶
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    本研究探讨了在匀速行驶条件下GNSS技术在车辆定位中的应用，分析了仿真车辆轨迹数据，以提高车辆导航系统的准确性。 可以仿真出车辆的行驶轨迹，包括匀速直线运动、匀加速直线运动和匀速圆周运动。
     
  • 车辆轨迹仿真_GNSS与车辆定位_匀速行驶源码.zip
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    本资源包含用于模拟车辆在匀速行驶状态下的GNSS和车辆定位数据的源代码，适用于研究或测试车辆轨迹仿真系统。 仿真车辆轨迹 轨迹 GNSS、车辆定位 车辆 仿真轨迹 匀速 源码.zip
     
  • 天地图多车辆轨迹.zip
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    天地图多车辆轨迹是一款基于GIS技术开发的应用程序，用于追踪和分析多个移动物体的位置信息。通过该应用，用户能够实时监控车辆位置，优化路线规划，并进行历史轨迹回放等操作，适用于物流、交通管理等领域。 在天地图上支持多个小车的移动功能，用户可以根据个人喜好替换不同的图片并调整速度。
     
  • 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。
     
  • ContactCalculate.zip_rail contact_车辆动力学_轮轨力_轮轨接触_轨迹
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    本资源包包含有关铁路车辆动力学、特别是轮轨接触力学的相关计算程序。内容涉及轮轨力分析及接触轨迹研究，适用于工程技术人员和研究人员使用。 利用迹线法求解轮轨接触关系，并将其应用于计算轮轨力及车辆系统动力学分析。
     
  • 基于视频监控的车辆行驶轨迹分析
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    本研究利用先进的视频监控技术，对车辆行驶轨迹进行精确分析，旨在提高交通管理和安全性。通过提取和处理视频数据中的关键信息，能够有效识别并预测交通模式，从而为城市规划者、交通安全专家及驾驶员提供有价值的洞察，助力改善道路安全与效率。 毕业设计文档的主题是基于视频监控的车辆轨迹分析，涵盖移动目标检测、分类与跟踪。
     
  • 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）。
     
  • 基于深度学习的车辆轨迹预测方法
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的车辆轨迹预测模型，通过分析历史交通数据，有效提升了未来路径预测的准确性与可靠性。 采用深度学习方法预测车辆长期运行轨迹，并通过prescan采集原始数据以建立车辆轨迹模型。
     
  • MPC-Control:利用MPC算法调控车辆行驶轨迹
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    简介：本文介绍了一种基于模型预测控制(MPC)的算法，用于精确调节和优化车辆在动态环境中的行驶路径与稳定性。通过实时调整车辆的驾驶策略，该系统能够有效应对复杂的交通状况，提高道路安全性和通行效率。 对于审稿人： MPC模型的详细信息。 初始状态和参考轨迹 Eigen::MatrixXd transformGlobal2Vehicle(double x, double y, double psi, const vector &ptsx, const vector &ptsy) { assert(ptsx.size() == ptsy.size()); unsigned len = ptsx.size(); auto waypoints = Eigen::MatrixXd(2, len); for(auto i = 0; i < len; ++i){ waypoints(0, i) = cos(psi)*(ptsx[i] - x) + sin(psi)*(ptsy[i] - y); waypoints(1, i) = -sin(psi)*(ptsx[i] - x) + cos(psi)*(ptsy[i] - y); } return waypoints; }