NGSIM-I-80汽车轨迹数据集 简介:本仓库提供NGSIM US-101公开数据集中的车辆轨迹数据集，该数据集包含了在I-80高速公路上的车辆轨迹信息。数据均以.txt格式存储，方便用户进行进一步的分析和处理，每行数据包含车辆的轨迹信息，具体格式如下： 车辆ID 时间戳 位置坐标（X, Y） 速度 加速度 其他相关信息 NGSIM-I-80汽车轨迹数据集是一个公开的车辆轨迹数据集，主要用于研究和分析车辆在I-80高速公路的行驶行为和模式。I-80高速公路是美国的一条重要交通干线，横贯东西，连接多个州，因此该数据集为研究不同交通条件下的车辆动态提供了丰富的信息资源。数据集中的每条轨迹记录包含了车辆ID、时间戳、位置坐标（X, Y）、速度、加速度以及其他相关信息。这些信息以.txt格式存储，方便用户进行进一步的分析和处理。 车辆ID是车辆的唯一标识，用于区分不同的车辆。时间戳则记录了车辆行驶过程中的某一瞬间，结合位置坐标可以精确地分析出车辆在特定时刻的位置。位置坐标以X和Y的二维坐标形式给出，可以用来绘制车辆的行驶轨迹图。速度和加速度提供了车辆行驶的动态信息，速度表明了车辆在单位时间内行驶的距离，而加速度则表示速度变化的快慢，两者对于理解车辆的运动状态至关重要。 除了基本的车辆动态信息，数据集中还包含了其他相关信息。虽然这部分的具体内容没有在给定的文件信息中明示，但它们可能涉及天气条件、交通流量、道路类型、车辆类型等多种因素，这些因素都会对车辆的行驶行为产生影响。通过深入研究这些附加信息，研究人员可以更全面地了解影响交通流的各种因素。 该数据集可用于多种交通工程和交通安全研究，比如车辆行驶行为分析、交通流建模、事故分析和预防、智能交通系统的设计与优化等。同时，由于数据集提供了车辆位置、速度、加速度等动态特征，研究人员还可以使用这些数据进行交通状态预测、拥堵模式识别、甚至是微观交通仿真模型的校验。 此外，NGSIM-I-80汽车轨迹数据集还为机器学习和人工智能领域的研究提供了实验材料，因为其详细记录了车辆的动态信息，可以作为训练数据来训练和测试各种算法模型，用以实现车辆行为预测、自动驾驶车辆的轨迹规划等先进功能。 NGSIM-I-80汽车轨迹数据集是一个宝贵的资源，它不仅为学术研究提供了真实、详细的数据支持，也为智能交通和自动驾驶技术的发展提供了实验平台。通过这些数据，可以促进交通安全、提高道路通行效率，并推动相关技术的创新和应用。

此数据集包含北京市出租车从2008年2月2日到2008年2月8日的GPS轨迹数据，其中共包含10357辆出租车的数据，其中每个文件由出租车ID，时间、经度、纬度构成。该数据集中的轨迹点总数约为1500 万条，轨迹的总距离达到900万公里。其中连续两个轨迹坐标点的平均采样间隔约为 177秒，距离约为623米。这个数据集的每个文件，由出租车ID命名，包含一个出租车的轨迹。以下是一个文件的样例： 1,2008-02-02 15:36:08,116.51172,39.92123 1,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.93883 1,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.93883 1,2008-02-02 15:56:08,116.51627,39.91034 1,2008-02-02 16:26:08,116.47179,39.90718 1,2008-02-02 16:36:08,116.45617,39.90531 1,2008-02-02 17:50:24,116.50661,39.91483

自己稍微整理了常用的轨迹预测几个数据集的介绍

1.在压缩包中有NGSIM US-101公开数据集中的车辆轨迹数据集 2.在数据集中包含下午0400-0415、0500-0515、0515-0530三个时间段的数据 3.数据格式为.txt

字符轨迹数据集，用于深度学习的模型训练，数据集里有字符轨迹数据和标签。

人物轨迹 有关详细信息，请参见的文件“ 。

文章目录NGSIMNGSIM 概览快速路车道选择算法Interstate 80 Freeway 数据集Lankershim Boulevard 数据集US highway101数据集动态交通分配DTACORSIMAIMSUNHighDITS DataHub 美国智能交通数据库Data.gov NGSIM NGSIM 概览 NGSIM项目包含三个部分，摄像头采集的真实数据集、核心仿真算法和文档。 next generation simulation 快速路车道选择算法 FLS（freeway lane selection）算法基于驾驶员在快速路上行驶会选择最优的目标车道这一概念，根据22个变量

NGSIM US-101数据集平滑 描述 NGSIM US-101数据集平滑功能使用提供了众所周知的轨迹NGSIM US-101数据集的低噪点和平滑版本。 平滑过程分为两个步骤，该过程包括：首先，平滑X和Y值，然后相对于平滑的X，Y值重新计算速度和加速度。 表中的内容 NGSIM US-101数据集 自2005年发布以来，NGSIM US 101数据集一直是研究人员进行轨迹预测的最终开源数据集。包括[1-3]在内的许多研究人员都指出数据集中存在噪声，这主要是由于其具有是从位于加利福尼亚州洛杉矶的俯瞰好莱坞高速公路的建筑物上安装的8台摄像机的视频录像中自动提取的，也称为美国南行101。用于提取NGSIM US-101数据集的软件称为NG-VIDEO软件。 另外，NGSIM文档明确指出： 尚未对数据集进行准确性评估 [我们不对数据完整性提出任何要求。 提供的数据可能存在差距 我们发现，绘制加

车辆公开轨迹数据集NGSIM提取出的us-101数据集 适合研究车辆轨迹，车辆变道行为，跟驰行为。

比较轨迹聚类方法 这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法（k型，高斯混合模型，dbscan和hdbscan）。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。 产生的集群如下所示： 应用轨迹分割以减少采样点的数量，并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。 更新（2019年2月） 添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下，它比项目的其他部分更短，更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。 公开数据集： 集群轨迹：