城市交通仿真车辆轨迹数据集UrbanTrafficSimulationVehicleTrajectoryDataset-jalelomri
数据来源：互联网公开数据
标签：交通仿真, 车辆轨迹, 交通流, 城市交通, 轨迹分析, 智能交通, 道路网络, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自城市交通仿真模拟的车辆轨迹数据，记录了模拟环境中车辆的动态行驶信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但每个仿真步长以秒为单位进行记录。
地理范围：数据模拟了城市交通场景，具体城市或区域未明确指出。
数据维度：
fcd_output_simX.csv文件包含了车辆的详细轨迹信息，包括：
time：仿真时间，以秒为单位。
id：车辆唯一标识符。
x, y：车辆的平面坐标。
angle：车辆行驶角度。
type：车辆类型（如轿车、公交车）。
speed：车辆行驶速度。
pos：车辆在道路上的位置。
lane：车辆所在车道。
edge：车辆所在道路的ID。
slope：道路坡度。
routes.csv文件包含了道路网络信息，包括：
Unnamed: 0：索引列。
id：道路ID。
from_node：起始节点ID。
to_node：终点节点ID。
speed：道路限速。
length：道路长度。
from_coord, to_coord：道路起止坐标。
route_coord：道路的坐标序列。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和可视化。其中fcd_output_simX.csv文件记录了不同仿真场景下的车辆轨迹数据， routes.csv文件提供了道路网络拓扑结构信息。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于智能交通领域的研究，如交通流分析、交通拥堵预测、车辆行为分析等。
行业应用：为交通规划、交通管理部门提供数据支持，用于优化交通信号控制、改善道路通行效率。
决策支持：支持交通政策制定，辅助决策者进行交通基础设施规划和管理。
教育和培训：作为交通工程、交通规划等相关专业的教学案例，帮助学生理解交通系统运行机制。
此数据集特别适合用于探索城市交通流的动态特性，评估交通管理策略的效果，以及开发基于仿真的智能交通应用，如交通预测模型、路径规划算法等。
