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

毫米波雷达，sar图像处理，Matlab函数，点云图像，轨迹跟踪

百度地图轨迹回放源代码，里面有详细的备注，有”暂停“，”重置“，”播放“按钮，可以异步从数据库读取数据，也比较适合作为移动端后台

研究一种步进扫描投影光刻机工作台扫描运动超精密轨迹规划算法及误差控制策略。在分析三阶扫描运动与步进运动 轨迹规划异同点的基础上，提出三阶扫描运动轨迹规划算法。针对扫描运动精确性与严格同步性要求，分析扫描运动轨迹规 划误差补偿的几个关键问题。根据扫描运动轨迹算法离散实现存在的误差，结合内部整数积分策略，提出扫描运动轨迹规划 加减速段与扫描速度稳定段运动距离的离散积分策略误差控制方法。此外，为克服切换时间圆整引起的扫描曝光匀速段位置 误差，提出一种基于常速扫描运动段位置修正因子的误差补偿方法。以上方法共同实现光刻机工作台扫描运动轨迹规划精度 控制。实例证明提出算法是有效和精确的。该算法成功应用于100 r蚰步进扫描投影光刻机工作台的超精密运动控制系统中。

包含平面竖直运动与水平运动的位置规划，采用几何解法，将机械臂的运动简化为三个关节的运动。 文件中的两个数据集是采用七段S曲线法规划得到，使用时可根据自己的需求替换。

openlayes + vue 最新版本 实现 轨迹移动动画 下载前请移步博客地址观看效果：https://blog.csdn.net/KK_bluebule/article/details/126847213 里面有详细说明

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

为提高移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力，提出了采用开闭环PD型迭代学习控制算法对移动机器人进行轨迹跟踪控制的方法。建立了包含外界干扰的非完整约束条件下的轮式移动机器人运动学模型，给出了系统的控制算法和控制结构。仿真结果表明，采用开闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的，收敛速度优于其他迭代学习算法。

选择三维空间中一段封闭圆作为第三关节目标轨迹，生成多个离散轨迹点，利用Rodriguez公式求得机械臂末端在基坐标系下的齐次变换矩阵，再利用逆运动学求解得到每个

C# SharpGL 使用轨迹球旋转物体 This code is a part of NeHe tutorials and was converted from C++ into C#. Matrix/Vector manipulations have been updated.