自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测

已于 2025-01-17 10:20:26 修改
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分类专栏： 自动驾驶感知&&端到端 文章标签： 自动驾驶 lstm 人工智能 自然语言处理
于 2025-01-14 08:15:00 首次发布
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1 前言

        在下面几篇博客中，笔者简单介绍过Transformer，Transformer的内部结构虽然比较清晰，但对于入门者来说还是复杂了一些。

        《人工智能---什么是Transformer?》

        《自动驾驶---视觉Transformer的应用》

        《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块

        本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型（理解起来也相对容易一些）：LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络） ，是一种特殊的循环神经网络࿰

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自动驾驶---Perception之多模预测
智能汽车人的博客
08-05 1395
多模预测和单模预测各有其优劣势和适用场景。在选择使用哪种预测方式时，需要根据具体问题的复杂程度、预测精度的要求以及计算资源的限制等因素进行综合考虑。对于自动驾驶等复杂系统而言，多模预测通常更为适用，因为它能够更全面地考虑交通环境中的不确定性和多样性，提高系统的安全性和可靠性。然而，在实际应用中还需要注意模型选择、数据质量以及计算效率等方面的问题，以确保预测结果的准确性和实时性。
告别“追涨杀跌”！手把手教你用 PyTorch LSTM 构建预测模型，提升投资胜率
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走向CTO的路上...
05-06 601
股票价格预测一直是金融领域极具挑战性的问题。股票市场受到多种复杂因素的影响，包括经济指标、公司业绩、市场情绪、政治事件等，导致其价格波动呈现出高度非线性、非平稳的特性。传统的统计方法在捕捉这些复杂模式方面存在局限性。深度学习，特别是循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），因其在处理序列数据方面的优势，被广泛应用于时间序列预测任务，包括股票价格预测。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 构建和训练 LSTM 模型来实现股票预测分析。
lstm:基于theano的LSTM-RNN用于轨迹预测
05-18
信息技术 用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。 相依性 python-2.7.12 平台 Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版 档案文件 文件 描述 更改 每次提交更改日志。 default.config 默认执行配置为dict字符串（纯文本）。 test.py 运行默认测试的演示脚本。 config.py 涉及配置处理的方法。 utils.py 实用程序方法，包括文件操作，断言，日志记录，交互... dump.py 预测结果转储和平移规则转储的方法。 lstm / __ init__.py lstm模块的初始化文件。 lstm / sampler.py Class Sampler设计用于跟踪样本的读取，加载，保存和更新。 lstm / model.py 实现网络的Class SocialLSTM 。 分辨率/跟
自动驾驶---不依赖地图的大模型轨迹预测
智能汽车人的博客
03-05 1380
本篇博客通过一篇论文的介绍和笔者自身的理解来看，MFTP为自动驾驶轨迹预测领域提供了一种新的视角，即在不依赖高清地图的情况下，通过知识蒸馏和层次编码来实现有效的轨迹预测。在模型压缩和轻量化中，这种方法有望在自动驾驶技术的发展中发挥重要作用，并为未来相关研究提供了新的方向。
LSTM卫星轨道预测(一)
xin__xiao的博客
11-27 1665
正则表达式提取数据：计算时间特征： 模拟时间周期的特性，有助于模型捕捉卫星轨迹的周期性变化。 计算速度和加速度： 加速度 , , ：坐标的二阶差分。 数据合并 将所有 文件解析后的数据合并为一个完整的 ： 保存数据 将合并数据保存为 CSV 文件： 2. 数据加载与选择 加载数据 使用 缓存处理后的 CSV 数据： 用户选择 用户通过 Streamlit 的 选择感兴趣的卫星编号： 特征完整性检查 确保所有特征列（如 , , , , , ）完整，否则报
基于LSTM的交通工具轨迹预测
SJJSQ的博客
06-02 1万+
利用lstm预测交通工具轨迹
使用LSTM进行轨迹预测：TommyGong08的开源项目详解
gitblog_00071的博客
04-24 3887
使用LSTM进行轨迹预测：TommyGong08的开源项目详解 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数据驱动的时代，对移动物体的轨迹预测已经成为各种应用场景的核心，比如智能交通、无人机导航和运动分析等。在GitCode上开源了一个基于LSTM（长短期记忆网络）的轨迹预测项目，它为开发者提供了一种高效且灵活的工具，以理解和实现序列数据分析。 项目简介 此项目是一个...
基于 LSTM 的船舶轨迹预测，单步预测
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fyuhao的博客
12-06 1万+
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（7-5-3）行为预测算法：Social LSTM轨迹预测算法——训练模型
码农三叔
03-27 999
通过定义和调用多个函数，该文件实现了对轨迹数据集的训练和验证，输出训练过程中的损失信息，并保存训练好的模型。（2）定义函数train函数，功能是实现模型的训练过程，遍历训练数据集，计算损失并进行反向传播更新模型参数。该函数处理轨迹数据的批量训练，计算损失函数，并更新模型权重，记录训练过程的性能指标。（4）调用函数main，这是程序的入口点，负责整个轨迹预测模型的训练过程。（1）定义主函数main，主函数负责整个训练流程的入口，包括参数解析、数据集加载、模型初始化、训练和验证循环，以及模型保存等功能。
自动驾驶---基于深度学习模型的轨迹预测
智能汽车人的博客
02-17 1694
本文只是简单阐述了大模型在轨迹预测方向的应用，但是随着技术的发展，目前预测-决策-规划模型一体化的趋势愈加明显，甚至已经量产，这也是自动驾驶技术进化的魅力。了解大模型也是未来自动驾驶工程师的必修课之一。
基于GNN与LSTM的车辆轨迹预测：使用NGSIM US-101数据集的Python实现
04-07
使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶系统中的车辆轨迹预测模块，旨在提高预测准确性，特别是在复杂的城市道路环境中。 其他说明：完整的代码和预训练模型已托管于GitHub，方便读者复现实验结果。文中提到的...
论文研究-基于LSTM神经网络融合用户相似性的移动轨迹预测 .pdf
08-14
基于LSTM神经网络融合用户相似性的移动轨迹预测，童凯南，林彦，随着智能设备和位置采集技术的普及，积累了大量轨迹数据。通过学习人群的移动轨迹，可以获得其移动规律，基于此信息进行地点预测
深度学习方法预测车辆轨迹
11-13
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。
【PyTorch实战】用LSTM预测物体运动轨迹的二维坐标（附完整代码）
weixin_43745234的博客
04-09 707
模型结构非常简洁：LSTM 后接一个线性层，输出二维坐标。self.linear = nn.Linear(hidden_size, 2) # 输出 x 和 y 坐标out = self.linear(out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步输出return out本文演示了如何用 LSTM 网络预测二维轨迹点。虽然我们使用了简化的正余弦函数作为轨迹，但整个流程同样适用于真实的物体轨迹预测任务。替换为真实目标轨迹坐标，如手势轨迹、无人机飞行数据；加入速度或时间戳等辅助信息；
【lstm预测】基于LSTM实现人行为轨迹预测matlab代码
qq_59747472的博客
10-29 4063
1 简介 LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。​ 2 部分代码 clc;clearall;closeall; %synthetic reach data from LQG 2 joint controller load('dat3.mat') loadnetIMtoAng.mat loadnetAngToPos.mat YPred=predict(...
SR-LSTM：行人轨迹预测的精准之选
gitblog_00949的博客
09-13 1422
SR-LSTM：行人轨迹预测的精准之选 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sr/SR-LSTM 项目介绍 SR-LSTM（State Refinement LSTM）是一款专为行人轨迹预测设计的深度学习模型，该模型在2019年的CVPR会议上首次亮相，并因其卓越的预测精度和高效的训练性能而备受关注。SR-LSTM通过引入状态细化机制，显著提升了传统LSTM在处...
自动驾驶轨迹预测20年发展全面回顾（物理方法/机器学习/深度学习/强化学习）
scott198512的博客
12-20 2916
自动驾驶轨迹预测方法包括传统物理方法、机器学习、深度学习20年回顾性总结
自动驾驶：轨迹预测概述
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自动驾驶轨迹预测--基础知识篇
qq_43469443的博客
07-29 1440
在对目标进行预测后，规控便可根据预测信息进行自车的路径规划，并做出决策对可能出现的危险情况进行制动或发出告警，这便是轨迹预测模块存在的意义。模块的输入为感知模块提供的目标track的state信息、道路结构信息，综合考量高精地图信息、目标之间的交互信息，环境的语义信息及目标的意图信息，输出为未来一段时间的轨迹预测（0-5s的时间长度）[4] 意图预测： 将障碍物本身的编码、每条车道的编码以及环境编码拼接到一起，然后进行Softmax操作，预测障碍车将来选择每条车道的概率。输出： 选择每条车道的概率。
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