车辆自然驾驶轨迹数据集/交通流数据介绍

article/2025/8/8 9:48:43

文章目录

NGSIM
- NGSIM 概览
- 快速路车道选择算法
- Interstate 80 Freeway 数据集
- Lankershim Boulevard 数据集
- US highway101数据集
- 动态交通分配DTA
- CORSIM
Argoverse Motion Forecasting Dataset
AIMSUN
HighD
ITS DataHub 美国智能交通数据库
Data.gov
PeMS
Portland Oregon Region data
英国高速公路交通流数据
- TIMS数据
uber movement
纽约出租车数据
inrix公司开放数据

NGSIM

NGSIM 概览

NGSIM项目包含三个部分，摄像头采集的真实数据集、核心仿真算法和文档。
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next generation simulation

快速路车道选择算法

FLS（freeway lane selection）算法基于驾驶员在快速路上行驶会选择最优的目标车道这一概念，根据22个变量如平均行驶速度、与最近出口的距离等给每个车道赋予分数值以决定期望的目标车道。如果驾驶员决定换到另一车道行驶，FLS算法将考虑车间空距是否足够进行安全换道。
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Interstate 80 Freeway 数据集

数据采集自加州旧金山湾区东向的I80大道，数据类型为摄像头记录转换的车辆轨迹数据，采集区域长度为500米，包含6条快速路，其中1条为HOV车道，此外研究区域还包括一条快速路上匝道。数据收集时间为2005年4月13日。数据集中还包含一段含有渠化、天气等多源信息的45分钟跨度的数据，其采样频率为15分钟的数据。

Lankershim Boulevard 数据集

数据集类似Interstate 80 Freeway 数据集。

US highway101数据集

包含一条上下匝道路段的数据。
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下載地址

动态交通分配DTA

离线软件有DynaMIT-P 和 DYNASMRAT-P，在线仿真软件为DynaMIT-R 和 DYNASMART-X。

CORSIM

corsim由地面道路和高速公路两部分的仿真算法组成。

Argoverse Motion Forecasting Dataset

包括 324,557 个场景的轨迹数据，每个场景长5秒，用于训练和验证。每个场景都包含以10 Hz采样的每个跟踪对象的2D鸟瞰图质心。数据来源于自动驾驶测试车辆车队中筛选的1000多小时的驾驶数据，以找到最具挑战性的路段，包括显示十字路口车辆、左转或右转车辆以及变道车辆的路段。
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下载地址：https://www.argoverse.org/av1.html

AIMSUN

aimsun仿真软件介绍
内置了各种交通事件影响下的交通仿真功能，同时还包含众多精细化的交通管控措施。缺点是软件无免费版本，收费高额。

HighD

德国亚琛工业大学汽车工程研究所新近发布的HighD数据集是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据集，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。
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官网
数据说明

The dataset includes four files for each recording: An aerial
shot of the specific highway area and three CSV files,
containing information about the site, the vehicles and the
extracted trajectories. The first file includes the location of the
site, driving lanes, traffic signs and speed limits on each lane.
A summary of every track including the vehicle dimensions,
vehicle class, driving direction and the mean speed is given by
the second file. Detailed information like speeds,
accelerations, lane positions and a description of surrounding
vehicles in every frame are stored for each track in the last file

官方论文介绍数据集的
The highD Dataset: A Drone Dataset of Naturalistic Vehicle
Trajectories on German Highways for Validation of Highly
Automated Driving Systems
数据预处理代码matlab及python版本