Data Preprocessing untuk Trajectory Prediction dengan Urban Dataset

Halo, saya membutuhkan bantuan Anda untuk melanjutkan pekerjaan saya dalam mempersiapkan data untuk trajectory prediction task menggunakan dataset Urban. Singkatnya, dataset urban ini mempunyai input label (motor, pejalan kaki, dan mobil), object_id, bounding box, odometry/IMU, dan tindakan atomic (walking, standing, dsb). Konteks: Saya telah mengembangkan suatu sistem yang mengambil input berupa sequences: label (motor, pejalan kaki, dan mobil), object_id, bounding box Tugas Anda: 1) Integrasi Data Odometri/IMU: Menggabungkan data IMU (Inertial Measurement Unit) kedalam sistem yang telah saya buat. 2) Menghitung Kecepatan/Velocity: Menghitung dan menyertakan kecepatan atau velocity dari masing-masing agent dalam setiap frame. 3) Menghitung Jarak: Menghitung jarak antara ego-car dan setiap agent dalam setiap frame. 4) Integrasi Tindakan atomic Sumber Referensi: Saya telah memiliki contoh kode untuk preprocessing data ini. Namun, saya menginginkan kode contoh tersebut untuk diintegrasikan dengan sistem yang telah saya bangun. Saya akan memberikan Anda akses ke sistem saya dan dataset nya serta contoh kode preprocessing agar Anda dapat memahami dan menulis python file dari contoh kode tersebut kedalam system saya. Lampiran: Saya lampirkan vidio result dari output sistem yang saya buat, merah menunjukan prediksi trajectori, hijau menunjukan kebenaran dasar dari trajectori, dan kuning menunjukan history trajectori Output yang Diharapkan: Sebuah sistem preprocessing yang telah diperbarui dengan fungsi-fungsi tambahan di atas yang dapat menghasilkan data yang siap digunakan dan bisa pass ke system saya dan membuat model saya bisa membuat prediksi yang lebih akurat. Terima kasih atas bantuan Anda! Jika Anda membutuhkan informasi lebih lanjut atau klarifikasi lebih mendalam, silakan hubungi saya.