利用HighD5预测轨迹的代码

### HighD 数据集下的轨迹预测示例

针对高速公路场景中的车辆行为与轨迹预测，一种有效的方法是利用基于双向门控循环单元（Bi-GRU）的车辆轨迹编码器来捕捉车辆随时间的变化特性[^3]。下面展示一段 Python 代码片段，该代码实现了如何加载 HighD 数据并进行初步处理，进而通过 Bi-GRU 实现简单的轨迹预测。

#### 加载依赖库

import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Bidirectional

#### 准备数据
假设已经下载好了 HighD 数据集，并将其转换成适合输入模型的形式：

def load_highd_data(file_path):
    """读取HighD数据文件"""
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # 假设dataframe中包含了'x', 'y'坐标列和其他必要的元数据
    sequences = []
    for vehicle_id in set(data['id']):
        seq = data[data['id'] == vehicle_id][['x', 'y']].values
        if len(seq) >= SEQ_LEN:
            sequences.append(seq[:SEQ_LEN])
            
    return np.array(sequences)

# 定义序列长度
SEQ_LEN = 50  
X_train = load_highd_data('path_to_highd_dataset.csv')

#### 构建Bi-GRU模型
创建一个简单的双层双向 GRU 模型来进行轨迹预测：

model = Sequential([
    Bidirectional(GRU(units=64, input_shape=(None, X_train.shape[-1]), return_sequences=True)),
    Bidirectional(GRU(units=64)),
    Dense(X_train.shape[-1])  # 输出维度应匹配原始位置坐标的数量
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
print(model.summary())

#### 训练模型
准备训练过程所需的参数设置，并启动训练流程：

EPOCHS = 20
BATCH_SIZE = 32

history = model.fit(
    X_train[:-TEST_SET_SIZE], 
    X_train[1:-TEST_SET_SIZE+1],
    epochs=EPOCHS,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    validation_split=0.2
)

此段代码展示了如何使用 TensorFlow 和 Keras 来实现基于 Bi-GRU 的简单轨迹预测框架。实际应用时可能还需要考虑更多因素如社交层特征提取等复杂机制以提高准确性。