数据集笔记：NGSIM （next generation simulation）_ngsim数据集

1 数据集介绍

数据介绍s Next Generation Simulation (NGSIM) Open Data (transportation.gov)

数据地址：Next Generation Simulation (NGSIM) Vehicle Trajectories and Supporting Data | Department of Transportation - Data Portal 

• 为每个地点收集和生成的数据集包括
  • 车辆轨迹数据（主要数据）
    • 从视频中转录车辆轨迹数据。
    • 这些车辆轨迹数据每0.1秒就能精确地提供研究区域内每辆车的位置，从而得到详细的车道位置和相对于其他车辆的位置
    • 对于四个NGSIM数据收集地点，存在着25列和超过1180万行的轨迹数据​​​​​​​
  • 其他特定地点的主要和支持数据
    • 不同聚合水平（例如，30秒、5分钟或15分钟）的车辆流量和占有率（可能还包括速度值）（主要数据）
    • 研究区域的正射矫正照片（支持数据）
    • 使用正射矫正照片开发的研究区域的计算机辅助设计（CAD）图纸（支持数据）
    • 信号和/或匝道计时（支持数据）
    • 包括研究区域网络的几何形状和其他属性的地理信息系统（GIS）形状文件（支持数据）
    • 带有聚合车辆轨迹结果的数据分析文件，提供常见的宏观交通流参数（支持数据）
    • I-80 NGSIM地点还提供以下额外数据：
      • 数据收集时期的旧金山机场的天气数据（支持数据）
      • 路标照片（支持数据）
  • 原始视频文件
    • 原始的车辆运动数据

    • I-80 视频	2005年4月13日位于加利福尼亚州埃默里维尔的I-80路段 提供45分钟的视频数据，分为三个15分钟的时段：1）下午4:00到4:15；2）下午5:00到5:15；以及3）下午5:15到5:30 数据集包括来自七个摄像头的每个时间段的原始和处理过的视频文件 数据集包括来自七个摄像头的每个时间段的原始和处理过的视频文件
      US-101 Videos	2005年6月15日位于加利福尼亚州洛杉矶的美国101号（好莱坞高速公路）的高速公路段收集的。 包含了45分钟的转录数据，分为三个15分钟的时段，分别代表：1) 上午7:50至8:05，2) 上午8:05至8:20，以及3) 上午8:20至8:35。 数据集包括每个摄像头的三个时间段的原始和处理过的视频文件。摄像头编号按从最南（1）到最北（8）的顺序排列
      Lankershim Boulevard Videos	视频是在2005年6月16日位于加利福尼亚州洛杉矶兰克希姆大道上的一条干道段收集的。 数据代表了30分钟的视频，分为两个时段（上午8:30至8:45和上午8:45至9:00）。 数据集包括两个时间段的每个摄像头的原始和处理过的视频数据的文件。摄像头编号按从最南（1）到最北（5）的顺序排列。
      Peachtree Street Videos	视频是在2006年11月8日位于佐治亚州亚特兰大的桃树街上的一条干道段收集的。 数据代表了30分钟的视频，分为两个时段（下午12:45至1:00和下午4:00至4:15）。 数据集包括两个时间段的每个摄像头的原始和处理过的视频数据的文件 。摄像头编号按从最南（1）到最北（8）的顺序排列。

  • 处理过的视频文件
    • 带有车辆识别号码叠加的车辆视频
    • 

 1.1 轨迹数据集各列意义

2 数据集的一些应用

1. 利用下一代模拟轨迹数据估计加速度和变道动态
   • 提出了一种轨迹平滑算法以消除噪音，并将其应用于NGSIM数据。
   • 然后使用平滑后的NGSIM数据来估计密度函数、时间间隔和碰撞时间的分布，以及变道持续时间标准。
2. 用于高速公路轨迹预测的LSTM网络：
   • 使用NGSIM数据来训练和验证一个长短期记忆（LSTM）神经网络
   • 该网络可以准确预测高速公路上车辆的未来纵向和横向轨迹。
   • 这些预测旨在通过允许更好地理解周围车辆的意图来提高高级驾驶辅助系统（ADAS）的适应性。
3. 在高速公路交通状态估计中加入拉格朗日测量：
   • 提出技术将手机的移动探针测量集成到高速公路交通流模型中。
   • NGSIM数据被用作基准数据集来验证和比较这两种方法。
4. 在连接环境中建模变道行为：
   • 博弈论方法：提出了一个基于博弈论方法的变道模型，考虑了连接车辆环境中的信息流。
   • NGSIM数据集用于校准所提出的变道模型。
5. 使用时空上下文检测异常视频事件：
   • 提出了一种意识到上下文的视频事件检测方法，用于检测对象运动中的异常。
   • NGSIM视频被用来测试和验证该方法在检测交通视频中的异常以及识别这些异常为危险和非法交通事件的能力。
6. 自动驾驶车辆的社会行为：
   • 提出了一个自动驾驶车辆控制器设计框架，其中包含了来自社会心理学的工具。
   • NGSIM数据集用于验证所提出的算法，该算法控制自动驾驶车辆的驾驶，同时通过结合社会心理学预测人类驾驶的车辆轨迹。
7. 驾驶行为模型中相关参数的研究——跟车例子及其对交通微观模拟的影响：
   • 调查了忽略跟车模型三个参数相关性对衍生运动和异质交通模拟的交通特性的影响。
   • NGSIM数据被用来校准跟车模型参数，并显示参数之间相关性的统计显著性。

参考内容：NGSIM数据集解析（含代码）_番茄炒狼桃的博客-CSDN博客