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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。

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基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，资料包含matlab程序与详细的建模过程，研究车辆转向的同学可以作为参考。 车辆在地面运动的动力学过程是非常复杂的，为了尽量描述车辆运动，需要建立复杂的微分方程组，并用多个状态变量来描述其运动。用于模型预测控制的模型只要能够表现出车辆运动学与动力学约束，就可以使模型预测控制器实现预定控制目的。本文通过建立能够尽量准确反映车辆运动特性，并且有利于模型预测控制器设计的简化车辆运动学模型。在此基础上，对建立的模型进行验证。

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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

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单目纯视觉分析车辆行为 这个项目演示通过用一部手机，拍摄道路上的一段交通视频，可以提取一些有用的信息。 运行方法： 首先将YOLOv3的权重文件下载并放在yolov3_coco目录下。 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 如果您的python main.py有cuda加速支持的话可以在main.py中将use_gpu设置为True 。 详细文档见。