基于双层多粒度知识发现的移动轨迹预测模型

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令人敬畏的交互感知轨迹预测：有关轨迹预测的最新研究材料精选

The trajectory prediction benchmark consists of 53min training sequences and 50min testing sequences. The data we provide is 2fps in per second. The dataset includes many challenging scenarios where vehicles, bicycles, and pedestrians move among one another.数据集中包括详细的数据描述。

运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

对高速运动目标采用基于kalman filter进行预测。基于matlab的实现，来进行运动目标的轨迹预测。有卡尔曼算法，扩展卡尔曼滤波，数据拟合方法。

作为卡尔曼滤波预测车辆轨迹用到的CA，CV,CCA,CCV,CTRV,CTRA经典模型

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。

有关在高速公路上智能车轨迹预测主要方法的优缺点汇总。

运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！