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一种是恒速LSTM，另一种则是数据融合matlab代码-KalmanBaseline，用于轨迹预测的基线卡尔曼模型
资源介绍
数据融合matlab代码基准模型
这是使用卡尔曼滤波器进行基线生产的代码。
它是在以下模型中实现的模型的实现：
要使用此代码：
设置参数，数据集路径settings.yaml（Bicycle模型可能显示训练不稳定，欢迎提供帮助。）
运行train_kalman_predict.py开始训练。
在settings.yaml的load_name字段中输入经过训练的模型的名称（应采用
_
_
的形式）
运行plot_results.py以绘制轨迹样本，估计的位置和预测
运行save_results.py以保存在测试集上计算出的预测结果
运行stats_results.py以打印度量标准评估，绘制协方差匹配和误差直方图（来自保存的结果）
＃数据集
NGSIM
在NGSIM网站上：
在以下位置注册
下载US-101-LosAngeles-CA.zip和I-80-Emeryville-CA.zip
将车辆轨迹数据解压缩并提取到raw
/
us-101和raw
/
i-80中
从googledrive：
下载i-80：
下载us-101：
数据集字段：
do
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