<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Mr.J的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Mrcomj]]></copyright><item><title><![CDATA[车辆轨迹数据的小波去噪]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/130943867</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/130943867</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Thu, 01 Jun 2023 17:25:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[小波去噪具有受噪声影响小，相较于卡尔曼滤波、滑动平均等方法而言，对非单一频率、非周期变化的信号具有更好的效果，因而，很适用于对车辆轨迹数据进行去噪。文中给出影响小波去噪效果的参数及参数选取的优缺点，并基于NGSIM数据集进一步给出实现小波去噪的python源码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[国内外交通数据集介绍（附参数说明）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/129669166</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/129669166</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Wed, 22 Mar 2023 17:35:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文对国内外部分交通数据集进行了介绍、对相关参数的进行了说明。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[highD变道起止点前后车辆数据获取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/129098320</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/129098320</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Sat, 18 Feb 2023 14:48:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过Python代码的编写，实现车辆变道起止点的前后车车辆信息提取，使用数据集为highD数据集。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HighD数据集Python处理（车辆变道时本车及当前车道和目标车道前后车数据获取）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/125967431</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/125967431</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Mon, 25 Jul 2022 08:18:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文通过对Python代码的编写，实现对HighD数据集中车辆变道时本车及当前车道和目标车道的前后车数据获取，使用获取的数据可进行换道决策，模型验证等研究。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（车辆变道时本车道和目标车道前后车数据提取）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124716604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124716604</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Wed, 11 May 2022 21:13:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[在进行车辆直行变道的决策研究时，本车道前车和目标车道前后车的数据及其重要，这些数据直接影响到车辆变道动作执行的可能性，在一般的研究中，大多驾驶车辆采集车辆变道时相关的数据，但是由此得到的数据很少，且很难获得，也有一些研究通过手动筛选的方式，从已有数据集中获取部分研究数据，但手动筛选数据，务必导致效率低下且可能因为筛选的数据囊括的情况较少，直接影响到研究的真实、可靠性。NGSIM数据集具有量大质优的特点，但其原始数据中并未直接体现出上述的数据，本文使用Python代码的编写，实现上述数据的的提...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（跟驰车辆前后车数据提取）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124705544</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124705544</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Wed, 11 May 2022 11:15:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文使用Python代码实现对NGSIM数据集中跟驰车辆前后车数据的获取。主要使用numpy和pandas两个库。在筛选时，去掉了无前车和后车的数据，即前车或后车ID为0。本文提供代码大体框架介绍，如需完整代码，可点击本人上传的资源进行下载(1条消息) 跟驰本车及前后车数据获取-数据挖掘文档类资源-优快云文库

构建初始数据列
构建空白列，用于保存数据。


data['v_Preceding'] = np.nan
data['a_Preceding']=np.nan
data['x_Preceding']]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（超车变道数据筛选）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124704082</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124704082</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Wed, 11 May 2022 10:41:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[NGSIM数据集因其量大质优，在车辆跟驰、变道等领域的研究中被广泛使用，作为一种特殊的变道行为，超车变道存在其显著的特点，但对超车变道的研究较少，一方面，超车变道数据的获取存在一定难度，另一方面，超车变道的决策较为复杂，本文通过Python代码的编写，实现对NGSIM数据集中产生超车变道行为的车辆数据进行提取，以下概述代码主体部分及部分说明。如需完整代码，可点击本人上传的代码链接进行下载。NGSIM数据集超车变道数据筛选-数据挖掘文档类资源-优快云文库

获取每一车辆切割索引数据
通过原始...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HighD数据集Python处理（超车变道邻近车辆数据筛选）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124488461</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/124488461</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Fri, 29 Apr 2022 09:42:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110 000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45 000 km，还包括了5600条完整的变道记录。通过使用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米。适用于驾驶员模型参数化、自动驾驶、交通模式分析等任务。HighD的数据格式和后续推出的InD，RounD有细微...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（车辆变道时周边车辆数据提取）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/123208020</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/123208020</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Tue, 01 Mar 2022 16:43:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文通过Python代码的编写，对NGSIM数据集中车辆变道时周边车辆的加速度、速度等信息进行提取，主要介绍代码逻辑及思路。

关于NGSIM数据集不再赘述，本人上传有NGSIM各路段各车型的车辆数据以及各路段平面示意图，可点击链接NGSIM数据.zip_ngsim提取换道数据Python源代码-交通文档类资源-优快云文库进行下载。本文代码实现基于NGSIM数据集中US-101路段的小型车数据，前期数据筛选和提取看参见本人前期发表文章NGSIM数据集Python处理（按照路...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现大型CSV文件的切割（以NGSIM数据为例）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122433104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122433104</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Tue, 11 Jan 2022 15:12:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[在EXCEL中预览csv文件时，由于软件限制，仅能预览1048765行，大型csv文件在EXCEL中将无法展示1048765行以后的数据。因此，有必要对于大型csv文件进行切割，将大文件切分为数个能够被完整查看的子文件。本文使用Python代码实现对大型CSV文件的切割操作，文件已NGSIM数据中I-80路段小型车数据为例。关于前期数据准备，可参见本人前期发表的文章。NGSIM数据集Python处理（按照路段和车型筛选数据）_Mr.J的博客-优快云博客_ngsim

直接上代码：


import pan]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（变道数据筛选）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122187120</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122187120</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Tue, 28 Dec 2021 10:49:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文通过Python代码的编写，实现对NGSIM数据I-80路段小型车数据中产生变道行为的车辆进行筛选。关于前期数据的准备，可参看本人原来发表的文章NGSIM数据集Python处理（按照路段和车型筛选数据）_Mr.J的博客-优快云博客

NGSIM数据集中会存在ID被复用的情况，以同一ID数据的全局时间间断点作为索引构建切割索引列表。该部分代码如下：


    lst_Global_Time = list(new_data.loc[:, 'Global_Time'])
    for i in rang]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（跟驰车队筛选）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122080761</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122080761</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Wed, 22 Dec 2021 11:03:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[NGSIM数据集具有高精度、覆盖广等特征，大量论文使用NGSIM数据集来研究车辆的跟驰行为，如验证跟驰模型，跟驰模型参数标定等，本文使用Python代码实现对跟驰车队的筛选，未进行数据平滑处理。通过代码自定义车头间距、车头时距、跟驰时间阈值，通过不同的前车对同一ID车辆数据进行切分，解决了原始数据中同一ID被多个车辆复用而导致的数据异常问题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NGSIM数据集Python处理（按照路段和车型筛选数据）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122080288</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/122080288</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Wed, 22 Dec 2021 10:51:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于NGSIM数据集的介绍不再赘述，详见他人文章：(29条消息) NGSIM数据集相关解释_29世纪杀马特的博客-优快云博客_ngsim数据集

本文章主要通过Python完成NGSIM数据集按路段和车型的筛选，话不多说，直接上代码：


import pandas as pd
from pathlib import Path
datas = pd.read_csv('D:\\BaiduNetdiskDownload\\NGSIM_Data.csv')

def main():
    choice = ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RRT算法及其部分改进算法介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/118859238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/118859238</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Sat, 17 Jul 2021 17:18:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于采样的运动规划算法-RRT（Rapidly-exploring Random Trees）

RRT：一种通过随机构建Space Filling Tree实现对非凸高维空间快速搜索的算法。该算法可以很容易的处理包含障碍物和差分运动约束的场景，被广泛的应用在各种机器人的运动规划场景中

Basic RRT算法
原始的RRT算法中将搜索的起点位置作为根节点，然后通过随机采样增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树的叶子节点进入目标区域，就得到了从起点位置到目标位置的路径

伪代码如下：





上]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[synchro7基本操作教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/118055920</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mrcomj/article/details/118055920</guid><author>Mrcomj</author><pubDate>Mon, 21 Jun 2021 10:04:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[建立路网模型
顺向车道设置
进出synchro7主界面，单击右侧工具栏中按钮，在界面中部单击鼠标左键，确定路段起点，拖动鼠标，单击鼠标左键，确定路径终点，拖动方向为路径方向。鼠标双击路径后半部分，可设置车道数量，车道宽度等相关参数：



单击Lanes and Sharing（#RL）右侧空白格，选择车道数量。需要注意的是若画的两条道路相交，那么在设置车道类型及数量时，建立路段时的一条路段，被交叉口分隔为了两个单独的部分，需要在交叉口左右两侧分别对路段车道数量及类型进行设置，因存在交叉口，所以在设置时..]]></description><category></category></item></channel></rss>