车辆轨迹回放是一种重要的地理信息系统（GIS）功能，它允许用户在地图上查看和分析车辆的历史运动路径。这种技术在物流、交通管理、公共交通监控、出租车服务、安全追踪等领域广泛应用。"Flex"是Adobe开发的一种富互联网应用（RIA）框架，主要用于构建交互性强、图形丰富的Web应用程序。在这个场景中，可能被用来开发地图界面和用户交互功能。 在实现车辆轨迹回放的过程中，通常涉及以下几个关键技术点： 1. **GPS数据采集**：车辆上的GPS设备会持续记录经纬度坐标，这些坐标点连在一起就形成了车辆的行驶轨迹。数据通常以特定格式（如GPX或KML）存储，并通过无线网络发送到服务器。 2. **数据存储与处理**：接收到的GPS数据需要存储在数据库中，并可能进行预处理，如平滑轨迹、消除噪声点、计算速度和方向等。 3. **地图服务**：使用地图API（如Google Maps API、Mapbox API或ArcGIS）提供地图背景和地理定位服务。这些API提供了将GPS坐标转换为屏幕像素坐标的功能，以便在地图上绘制轨迹。 4. **Flex应用开发**：使用Flex框架创建用户界面，包括地图显示、时间轴控制、速度指示等元素。Flex的MXML和ActionScript语言可以方便地构建交互式组件。 5. **轨迹回放算法**：根据时间戳对GPS数据排序，然后通过动画效果模拟车辆按照时间顺序移动。这可能涉及到帧率控制、缓动函数（用于平滑动画）以及与用户交互的事件处理。 6. **Route Widget XML Configuration**：可能是指配置文件，用于定义轨迹回放的参数，如回放速度、暂停/播放控制、轨迹显示样式等。 7. **编译目录结构**：`uncompiled`和`compiled_FV3.5`可能分别代表源代码和编译后的文件夹，其中`For_AppBuilder3.5`可能指示这个项目是为特定版本的AppBuilder开发的，`FV3.5`可能是该版本的Flex视图或框架。 8. **ReadMe.txt**：通常包含项目说明、安装指南、使用注意事项等内容，对于理解整个系统如何运作非常有帮助。 通过整合以上技术，我们可以创建一个动态的、用户友好的车辆轨迹回放系统，不仅展示车辆的行进路线，还能提供丰富的分析和监控功能，比如速度统计、停留点检测、异常行为识别等。这样的系统对于优化运输管理、提高运营效率以及确保行车安全具有重要意义。

非线性模型预测控制（NMPC）原理详解及四大案例实践：自动泊车、倒立摆上翻、车辆轨迹跟踪与四旋翼无人机应用,nmpc非线性模型预测控制从原理到代码实践 含4个案例 自动泊车轨迹优化； 倒立摆上翻控制； 车辆运动学轨迹跟踪； 四旋翼无人机轨迹跟踪。 ,nmpc非线性模型预测控制; 原理; 代码实践; 案例; 自动泊车轨迹优化; 倒立摆上翻控制; 车辆运动学轨迹跟踪; 四旋翼无人机轨迹跟踪。,"NMPC非线性模型预测控制：原理与代码实践，四案例详解自动泊车、倒立摆、车辆轨迹跟踪与四旋翼无人机控制"

基于Matlab的局部路径规划算法研究：结合阿克曼转向系统与DWA算法的车辆轨迹优化与展示,动态、静态障碍物局部路径规划（matlab） 自动驾驶 阿克曼转向系统 考虑车辆的运动学、几何学约束 DWA算法一般用于局部路径规划，该算法在速度空间内采样线速度和角速度,并根据车辆的运动学模型预测其下一时间间隔的轨迹。 对待评价轨迹进行评分,从而获得更加安全、平滑的最优局部路径。 本代码可实时展示DWA算法规划过程中车辆备选轨迹的曲线、运动轨迹等，具有较好的可学性，移植性。 代码清楚简洁，方便更改使用 可在此基础上进行算法的优化。 ,动态障碍物; 静态障碍物; 局部路径规划; MATLAB; 自动驾驶; 阿克曼转向系统; 车辆运动学约束; 几何学约束; DWA算法; 轨迹评分; 实时展示; 代码简洁。,基于DWA算法的自动驾驶局部路径规划与车辆运动学约束处理（Matlab实现）

基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制

pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip 第1步：轨迹数据滤波，将原始US101和I-80的原始数据放入下图文件夹，运行代码"trajectory_denoise.py"，结果如下： image 第2步：移除不必要特征以及添加新特征，运行代码"preprocess.py"，结果如下： image 第3步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，运行代码"add_v_a.py"，结果如下： image 第4步：按照滑动窗口法提取所需8s轨迹序列，运行代码"final_DP.py"，结果如下： image 第5步：最终合并US101和I-80数据集，为保证数据的均衡性以及充分利用数据集，随机采样10组数据集，每组按照6:2:2的比例划分训练集、测试集和验证集；运行代码"merge_data.py". 模型训练及测试 MTF-LSTM模型训练，运行代码"MTF-LSTM.py" MTF-LSTM-SP模型训练，运行代码"MTF-LSTM-SP.py" 本文训练好的MTF-LSTM和MTF-LSTM-SP模型保存在文件夹/algorithm

无人驾驶车辆轨迹跟踪控制综述型参考英文文献！大家可以通过这篇文献对控制领域有一个大体的认知。 更多炸裂内容，详见公粽号 ：杰哥的无人驾驶便利店

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该数据集包括2017年和2018年期间从科隆周围德国高速公路的无人机视频记录中提取的11万辆车辆的后处理轨迹，包括汽车和卡车（见图5）。 在六个不同地点，记录了60次，平均长度为17分钟（共16.5小时），覆盖了约420米长的路段。

面向车辆轨迹分析数据挖掘算法研究.pdf

百度地图 车辆轨迹 回放