Apollo公开课丨Apollo行为轨迹预测技术.pdf

本文对基于 机器 学 习 的 轨迹预测 方法进 行研 究 ， 主要完 成 了 如下 工 作 ： 研 宄 了 轨迹 信 息 的 处理方法 。 通 过轨迹 预处理 、 空 间 信 息提取 、 时 间 和 方 向 信 息 添加 等系 列 流程 ， 将 轨迹数据转换 成 更 易 理解 的 语义信 息 。 提 出 了一种 基 于 多 级 聚类 的 空 间 信 息 提 取方法 。 首 先基 于 时 空一致性扩展 的 停 留 点 提 取方法 ， 利 用 滑动 窗 口 与 区 域一致性扩 展 算法 ， 提取 出 具有 时 空 相 对 一致性 的 停 留 点 。 再基 于 启 发式 的 增长 聚 类方法 ， 提取停 留 区 域 点 。 之后 与 移动 点 合并 ， 最终转换 为生活中 的 地 点 名 称 ， 使 轨迹 数据 能表 示 出 用 户 的 活动场 所及 移动 过程 。 研 宄 了 基 于深度 学 习 的 轨迹 预测 方法 。 对 处理后 的 轨迹 信息 进行特征 向 量 提取 、 构 建预测模 型 ， 充 分利 用 上 下 文 信 息 ， 提 高预测 准 确 率 ......

用于轨迹预测的 Transformer 网络 这是论文的代码 要求 pytorch 1.0+ 麻木 西比 熊猫 张量板 （项目中包含的是修改版） 用法 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 (optional) - clusters.mat (For quantizedTF) 个人变压器 要训​​练，只需运行具有不同参数的train_individual.py 示例：训练 eth 的数据 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat

在智能交通控制系统，军事数字化战场，辅助驾驶系统中，实时，精确，可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值，智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务，而且可以提前监测和预判交通状况，进而推荐最佳路线，已经成为了移动对象数据库研究的热点。GMTP

数据融合matlab代码基准模型 这是使用卡尔曼滤波器进行基线生产的代码。 它是在以下模型中实现的模型的实现： 要使用此代码： 设置参数，数据集路径settings.yaml（Bicycle模型可能显示训练不稳定，欢迎提供帮助。） 运行train_kalman_predict.py开始训练。 在settings.yaml的load_name字段中输入经过训练的模型的名称（应采用 _ _ 的形式） 运行plot_results.py以绘制轨迹样本，估计的位置和预测 运行save_results.py以保存在测试集上计算出的预测结果 运行stats_results.py以打印度量标准评估，绘制协方差匹配和误差直方图（来自保存的结果） ＃数据集 NGSIM 在NGSIM网站上： 在以下位置注册 下载US-101-LosAngeles-CA.zip和I-80-Emeryville-CA.zip 将车辆轨迹数据解压缩并提取到raw / us-101和raw / i-80中 从googledrive： 下载i-80： 下载us-101： 数据集字段： do

采用深度学习的方法预测车辆长期运行轨迹，通过prescan采集原始数据，建立车辆轨迹的模型。 Long-Term Prediction of Vehicle Trajectory Based on a Deep Neural Network

自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展，但在复杂的交通场景下，自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让。针对此问题，基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统，智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络（LSTM）模型对周边车辆的运动轨迹进行预判，并将得到的结果进行分享，利用区块链技术，智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分，并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中。通过该评分，智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来判断其是否可信，低信誉值节点传来的信息将不予理睬，从而实现了协同驾驶。实验分析表明，所提LSTM模型能够较为准确地预测周边车辆5 s内的行驶轨迹，而所提的系统在提升智能网联车队的行驶安全上起到了明显的效果。

用于Traj的数据预处理 trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测 轨迹预测现在具有一些最先进的方法。 几篇论文分析了这些方法的准确性。 除了它们各自的性能外，在某些情况下，这些方法还难以与预测相抗衡。 想法是按类型分开轨迹，即行人移动的方式以及他/他的环境与他/他的相互作用的方式。 为了更好地可视化轨迹并简化学习，所有轨迹均进行了归一化。 第一点移向原点（0,0），并且轨迹旋转，使得第一段（在第一点和第二点之间）指向上方： 移位和旋转之前： 移位和旋转后： 轨迹有两种分类方法。 第一个重点关注感兴趣轨迹周围的交互，而第二个重点关注轨迹的方向。 对于交互分类，轨迹可能有六个不同的标准： 没有相互作用的静态轨迹 具有静态相互作用的静态轨迹 具有动态相互作用的静态轨迹 没有相互作用的动态轨迹 静态相互作用的动态轨迹 具有动态相互作用的动态轨迹 静态是指行人在数据提供的20

一篇基于基站信令信息，分析用户位置轨迹，移动行为的论文。其中包含有用户偏好标签的实现等，具有较高的可实践性。

大数据环境下移动对象自适应轨迹预测模型_乔少杰 多模式移动对象不确定性轨迹预测模型_乔少杰 基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法_乔少杰 基于前缀投影技术的大规模轨迹预测模型_乔少杰