CPS_Embedded_Based自动驾驶网络物理系统控制研究数据

数据集概述

本数据集围绕自动驾驶网络物理系统（CPS）与嵌入技术的集成展开，聚焦动态不确定环境下的决策问题。通过结合Double Deep Q Networks（DDQN）与结构化奖励系统，提升自动驾驶代理的适应性与安全性。同时探索FPGA硬件加速实现实时强化学习，在TORCS模拟器中验证性能，为自动驾驶CPS的优化提供数据支撑。

文件详解

• 文件名称：road_waymo_trainval_v1.0.json
• 文件格式：JSON
• 字段映射介绍：未提供具体字段映射信息，推测包含自动驾驶场景下的道路环境、车辆状态、决策参数等相关数据，用于支持自动驾驶控制算法的训练与验证。

适用场景

• 自动驾驶CPS决策优化研究: 分析动态不确定环境下，DDQN算法与结构化奖励系统对自动驾驶决策安全性与效率的提升效果。
• 嵌入式硬件加速应用: 探索FPGA在自动驾驶强化学习实时执行中的性能优势与实现路径。
• 自动驾驶模拟器验证: 基于TORCS模拟器测试结果，评估算法在碰撞率、行为相似度等关键指标上的表现。
• 自动驾驶技术瓶颈突破: 为解决自动驾驶CPS中的不确定性问题，提供算法与硬件集成的研究数据支撑。