NGSIM数据集轨迹预测

### 使用NGSIM数据集实现车辆轨迹预测算法

#### 数据预处理
为了有效利用NGSIM数据集进行车辆轨迹预测，首先需要对原始数据进行必要的清理和转换。由于NGSIM数据集中包含了大量冗余信息以及可能存在的缺失值，因此建议执行如下操作：

- **读取数据**：加载来自`us101_trajectories-0750am-0805am.txt`, `i80_trajectories-0400-0415.txt`等文件中的数据[^3]。

import pandas as pd

data_path = 'path/to/ngsim/dataset/us101_trajectories-0750am-0805am.txt'
df = pd.read_csv(data_path, sep='\s+', header=None)

- **特征工程**：提取有用的特征如位置(x,y坐标)，速度(vx,vy), 加速度(ax,ay)以及其他有助于描述车辆状态的信息。

# 假设列索引已知
df.columns = ['Vehicle_ID', 'Frame_ID', 'Total_Frames', 'Global_Time',
              'Local_X', 'Local_Y', 'v_length', 'v_Width', 'v_Class',
              'v_Vel', 'v_Acc', 'Lane_ID', 'Preceding', 'Following']

#### 构建预测模型
基于上述准备好的数据，可以选择适合的方法来构建轨迹预测模型。常见的方法包括但不限于循环神经网络(RNN)[^2], 长短期记忆(LSTM)[^2], 时间序列生成对抗网络(TS-GAN)等。这里以LSTM为例展示基本框架：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

def build_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(1))  # 输出层可以根据具体需求调整维度大小
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

#### 训练与评估
完成模型搭建之后，下一步就是训练过程，在此期间可以采用交叉验证技术确保泛化能力；同时通过测试集上的表现衡量最终效果。

X_train, y_train, X_test, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}')

以上流程展示了如何使用NGSIM数据集来进行简单的车辆轨迹预测实验。实际应用中还需要考虑更多因素比如环境感知、多模态融合等问题。