Assetto Corsa Gym 大规模自动驾驶赛车模拟基准
收藏超神经2024-08-15 更新2024-12-14 收录
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资源简介:
Assetto Corsa Gym 数据集由加州大学圣地亚哥分校、格拉茨工业大学、 Unimore 和 Know-Center GmbH 于 2024 年推出,相关论文成果为「A Simulation Benchmark for Autonomous Racing with Large-Scale Human Data」。
Assetto Corsa Gym 数据集由加州大学圣地亚哥分校、格拉茨工业大学、Unimore 及 Know-Center GmbH 于2024年联合发布,其配套学术论文为《基于大规模人类数据的自动驾驶赛车模拟基准测试》(A Simulation Benchmark for Autonomous Racing with Large-Scale Human Data)。
创建时间:
2024-08-14
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
Assetto Corsa Gym数据集由加州大学圣地亚哥分校等机构于2024年推出,包含6400万步赛车驾驶数据,其中230万步来自人类驾驶员,其余来自SAC策略,支持自动驾驶、强化学习等任务。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



