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数据融合matlab代码-KalmanBaseline:轨迹预测的基线卡尔曼模型。一种是恒速LSTM

共37个文件

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md：1个

系统开源

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 23 下载量 166 浏览量 2021-05-22 11:13:58 上传评论 7 收藏 62KB ZIP 举报

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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<model> _ <dataset> _ <id>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

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KalmanBaseline-master.zip （37个子文件）

KalmanBaseline-master

plot_interactive.py 86B

save_multi_object_results.py 2KB

loaders

loadFusion.py 3KB

loadArgoverse.py 3KB

loadNGSIM.py 5KB

preprocessing

preprocess_data.m 8KB

find_sorted.m 1KB

multi_object

save_multi_object_results.py 2KB

loadMultiObjectArgoverse.py 9KB

utils.py 6KB

loadMultiObjectNGSIM.py 12KB

multi_object_kalman.py 8KB

loadMultiObjectFusion.py 4KB

multi_head_attention.py 4KB

stats_multi_object_results.py 8KB

plotter

plot_bokeh.py 13KB

plot_cv2.py 4KB

plot_utils.py 1KB

plot_interface.py 7KB

plot_pyplot.py 3KB

memory.py 9KB

plot_interface_bokeh.py 14KB

stats_results.py 16KB

train_multi_object_kalman_predict.py 6KB

train_kalman_predict.py 6KB

README.md 2KB

utils

settings.yaml 2KB

utils.py 7KB

losses.py 5KB

ranger.py 6KB

save_results.py 2KB

predictors

kalman_basis.py 5KB

bicycle_predictor.py 8KB

constant_velocity_predictor.py 5KB

constant_acceleration_predictor.py 4KB

NNpredictors

LSTM_kalman.py 4KB

GRU_kalman.py 2KB

共 37 条

评论收藏

内容反馈

AshleyK

2023-07-25

使用恒速LSTM的方法给轨迹预测带来了一种新的思路，很喜欢这个文件中的创新点。

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