python车辆轨迹分析_Ngsim数据集分析与python处理,NGSIM,解析,及
简介
NGSIM(Next Generation Simulation)数据集
是美国FHWA搜集的美国高速公路行车数据，它包括了US101、I-80等道路上的所有车辆在一个时间段的车辆行驶状况。数据是采用摄像头获取，然后加工成一条一条的轨迹点记录。我在项目中用到的是US101数据集，其他数据结构大同小异。一下着重介绍该路段数据集。
US101数据集介绍
NGSIM官方提供了使用API的方法获取数据集，但是文档并不够良心，因此我还是直接选择了下载整个数据集，下载链接可以在官方网站找出，这里再给出
链接
，下载下俩的数据集是一个1.6G+的CSV文件。这个文件包含
所有道路的所有数据
。打开看一看，数据结构如表：
注：不同的道路其车道信息不同，行车数据差异较大。
相同的表你可以到刚才的下载链接中找到，我来介绍一下遇到的坑。
Col
介绍
Vehicle_ID
给每一个进入记录区域的车辆的编号。不同的车会重复利用！！
Frame_ID
该条数据在某一时刻的帧号，同一Vehicle_ID的帧号不会重复
Total_Frame
该车出现的总帧数
Global_Time
全局时间，单位为ms
Local_X,Y
采集区域内的坐标，采集区域不同，坐标系不同，会有不同的零点
Global_x,Y
全局坐标，只有一个零点，可用作数据筛选
这几个很难倒腾，而且筛选数据主要看这几个，其他数据可以直接看官网介绍。
python处理数据
我想得到的是某一区域内的车辆及它们未来10秒的轨迹。读取CSV，用python的话当然用pandas咯。
最好添加
usecols
过滤你不需要的列，因为数据集很大，载入真的很慢。
import pandas as pd
init_df = pd.read_csv('./data.csv', usecols=['你所需要的列名'])
首先，数据集很大，要把数据多余的内容除掉。我要的是US101数据，因此定义一个函数筛选并按照
全局时间
排序，按照frame排序是行不通的，如果要按照路段排序同理选取Global的数据。
def cutbyRoad(df=None, road=None):
'''
:param df: 打开后文件
:param road: 路段名称
:return: 切路df,按照全局时间排序
'''
road_df = df[df['Location'] == road]
return road_df.sort_values(by='Global_Time', ascending=True)
原数据集的单位，时间是ms，长度单位全是ft。给它转换一下：
def unitConversion(df):
'''
转换后长度单位为m，时间单位为0.1秒
:param df: 被转换df
:return: 转换后df
'''
ft_to_m = 0.3048
df['Global_Time'] = df['Global_Time'] / 100
for strs in ["Global_X", "Global_Y", "Local_X", "Local_Y", "v_length", "v_Width"]:
df[strs] = df[strs] * ft_to_m
df["v_Vel"] = df["v_Vel"] * ft_to_m*3.6
return df
我需要的数据是某一区域内，某一时刻的车辆及它们未来10s的行车数据，因此首先要获得某一区域某一时刻某一区域的车辆ID列表：
def cutbyPosition(road_df, start_y=0, start_time=0, area_length=50):
'''
给定起始时间，起始y，区间长度，输出区间内车辆list
:param road_df:限定路段后的df
:param start_y: 区域开始段，单位为m
:param start_time: 起始时间，0.1s
:param area_length: 区域长度单位为m
:return: vehicle_list为起始框内部车辆编号
'''
area_df = road_df[road_df['Global_Time'] == start_time]
area_df = area_df[(area_df['Global_Y'] - start_y <= area_length) & (
area_df['Global_Y'] - start_y >= 0)]
vehicle_list = area_df['Vehicle_ID'].unique()
if len(list(vehicle_list)) <= 2:
return None
else:
return list(vehicle_list)
其中
start_y, start_time
可以根据自己的需要取
Global_Y,Global_Time
的最大值最小值区间内值。
然后是迭代获取10s内车辆数据：
def cutbyTime(road_df, start_time=0, vehicle_list=None, time_length=10.0, stride=1):
'''
:param inint_df:road_df
:param start_frame: 开始帧
:param time_length: 采样时间长度,单位为s
:param stride: 采样步长
:return: 返回一组清洗完数据time
'''
temp_df = road_df[road_df['Vehicle_ID'].isin(vehicle_list)]
one_sequence = pd.DataFrame()
for vehicle in vehicle_list:
for time in range(int(time_length * 10 / stride)):
df = temp_df[
(temp_df['Vehicle_ID'] == vehicle) & (temp_df['Global_Time'] == (start_time + time * stride))]
if df.shape[0] == 1:
one_sequence = pd.concat([one_sequence, df])
else:
return None
return one_sequence
最后是存储数据至CSV
def saveCsv(df, file_name):
'''
:param df: 存入df
:param file_name: 文件名
:return: 无
'''
df=df.reset_index(drop=True) #重置索引
if not os.path.exists('\\'):
os.makedirs('\\')
df.to_csv('data\\' + file_name + '.csv', mode='a', header=True)
我的main函数，也就是调用这些方法的主干函数，代码中调用的json文件是配置文件：
with open("conf/dataExecute.json", "r") as f:
conf = json.load(f)
init_df = pd.read_csv(conf['data_source'], usecols=conf['useCols'])
road_df = cutbyRoad(init_df, road=conf['road'])
road_df = unitConversion(road_df)
min_Global_Y, max_Global_Y = road_df['Global_Y'].min()+100, road_df['Global_Y'].max()
min_Global_Time, max_Global_Time = road_df['Global_Time'].min(), road_df['Global_Time'].max()
total_dist=int((max_Global_Y - min_Global_Y) / (conf['area_step']))
total_time=int((max_Global_Time - min_Global_Time) / (conf['time_step'] * 10))
print("共计{}--{}组数据，时间步长为{}，距离步长为{}".format(total_dist,total_time,conf['time_step'],conf['area_step']))
total_data=0
for dist_index in range(conf["hist_dist"],total_dist):
for time_index in range(conf["hist_time"],total_time):
if conf["noise"]:
time_noise=random.randint(0,100)
dist_noise=random.randint(0,100)
else:
time_noise,dist_noise=0,0
start_time = min_Global_Time + time_index * conf['time_step'] * 10+time_noise*10
start_y = min_Global_Y + dist_index * conf['area_step']+dist_noise
vehicle_list = cutbyPosition(road_df, start_y=start_y, start_time=start_time,
area_length=conf['area_length'])
if vehicle_list is None:
# print('{}秒时刻，{}为起点区域内车辆过少，进入下个时段'.format(start_time * 0.1, start_y))
print('{}--{}内车辆过少，进入下个时段'.format(dist_index, time_index))
continue
one_sequence = cutbyTime(road_df, start_time=start_time, vehicle_list=vehicle_list,
time_length=conf['time_length'],
stride=conf['stride'])
if one_sequence is None:
# print('{}时刻，{}为起点区域内车辆存在消失，进入下个时段'.format(start_time * 0.1, start_y))
print('{}--{}内车辆存在消失，进入下个时段'.format(dist_index, time_index))
else:
total_data+=1
saveCsv(one_sequence, file_name=conf['road'])
print('{}/{} - {}/{} saved! Exist {} data! '.format(dist_index, total_dist,time_index, total_time,total_data))
if total_data == conf["need_num"]:
print("数据采集完成")
break
if total_data ==conf["need_num"]:
print("数据采集完成")
break
传参我用了一个json文件：
{
"data_source": "./data/data.csv",
"road": "us-101",
"useCols": [
"Vehicle_ID",
"Frame_ID",
"Total_Frames",
"Global_Time",
"Global_X",
"Global_Y",
"Local_X",
"Local_Y",
"v_length",
"v_Width",
"v_Class",
"Location",
"v_Vel",
"Lane_ID"
],
"area_length": 80,
"time_length": 10,
"area_step": 20,
"time_step": 30,
"stride": 5.0,
"hist_dist":6,
"hist_time":0,
"noise": 1,
"need_num": 20
}
我做这个主要是为了采集区域行车数据做训练集。因此需要迭代获取。如果有什么问题欢迎留言和我讨论！