【源码】基于Python框架的轨迹预测系统

项目简介

本项目是基于Python框架的车辆轨迹预测系统，借助联邦学习在车辆间共享模型权重，提升轨迹预测的准确性。系统运用SUMO进行交通仿真来生成训练和测试所需的数据集，采用PyTorch框架构建神经网络模型，实现了数据加载、模型训练、评估及联邦学习的加权平均等关键功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成与处理：通过SUMO交通仿真生成包含车辆位置、速度等信息的轨迹数据。
2. 联邦学习：实现模型权重加权平均，在车辆间共享学习成果，提高预测准确性。
3. 神经网络模型：构建并训练用于轨迹预测的神经网络模型，包含基于车道图卷积神经网络（LaneGCN）的模型。
4. 评估与可视化：提供模型评估功能，计算ADE、FDE等评价指标，可视化训练过程中的损失和准确率曲线。

安装使用步骤

1. 安装Python环境，确保已安装PyTorch和必要的库。
2. 已下载本项目的源代码文件。
3. 配置SUMO环境，设置SUMO的相关参数，如安装路径等。
4. 运行代码：
   • 生成SUMO的路由文件、网络文件和配置文件。
   • 启动SUMO仿真，生成轨迹数据。
5. 训练神经网络模型，使用生成的轨迹数据进行训练，并评估模型性能。
6. 可选择实现联邦学习，将模型权重在车辆间进行加权平均以提高预测准确性。
7. 可选择进行可视化，展示训练过程中的损失和准确率曲线以及评估指标。

注意：以上步骤假设用户已下载项目源码文件，并根据需求完成必要配置。实际使用时，可能需根据具体业务逻辑和环境设置进行适当调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】