依据车辆编号将US101中的数据进行整合，筛选车道保持的车辆信息，每个sheet都是一个车道保持车辆的全部时刻的信息，适合于做轨迹规划，预测和分析决策的同学，信息全面，价格低廉

依据车辆编号将US101中的数据进行整合，筛选发生换道行为的车辆及其周围（主要是目标/旁边车道的前后方车辆）信息，每一个车辆整理为一个excel，每一个excel包括多个sheet，每一个sheet都是一个时刻的本车和周围车辆的全部信息，信息全面，价格低廉，适合与做无人驾驶相关的决策规划，轨迹分析预测等同学！

利用NGSIM数据处理程序（跟驰车辆）对NGSIM数据集进行处理得到的数据。处理过程是以目标车辆和前车为切入点，获取目标车辆跟随某一辆前车在连续时间戳下跟驰行驶的相关信息，信息包括目标车的横纵坐标（位置信息）、速度信息、加减速度信息、车道编号、前车ID、后车ID、与前车保持的车头间距和车头时距。目标车辆和前车的相关信息经过处理后存放在同一的文件夹中，文件夹是以目标车辆ID和其对应的前车ID组成，方便信息获取。 NGSIM数据集获取地址：https://download.csdn.net/download/weixin_50632459/40639518 NGSIM数据处理程序（跟驰车辆）获取地址：https://download.csdn.net/download/weixin_50632459/40632963

原始数据，需要进行筛选得到不同地点的数据集（us101,i80,LankershimBoulveard,PeachtreeStreest,其中前两个为高速公路上收集的数据，后两个为城市道路收集的数据），相较于HighD数据，NGSIM数据不易用于分析换道行为，因为NGSIM没有记录换道的车道的前后车id信息，需要自己筛选。

使用Python对NGSIM数据集中车辆跟驰部分的数据进行了筛选和提取，筛选出了连续时间戳下目标车辆对应前车的相关信息并进行整合

包括数据集和对应的路段图片

国内下载都有问题 自己去官网下载了个 文件大小 1.42G 更新时间June 23, 2020 NGSIM数据集

NGSIM US-101和I-80数据集