自动驾驶仿真驾驶行为数据集AutonomousDrivingSimulationDrivingBehaviorDataset-faridaelhusseinyy
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶, 驾驶行为, 图像识别, 深度学习, 仿真数据, 驾驶模拟, 数据集, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自自动驾驶模拟环境的驾驶行为数据，记录了车辆在模拟驾驶过程中的图像和控制信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间戳信息来源于文件名，具体时间为2023年9月28日。
地理范围：数据模拟场景未明确，推测为通用驾驶环境。
数据维度：数据集包括三类图像（“Centre Image”、“Left Image”、“Right Image”）以及对应的驾驶控制参数，如“Steering”（方向盘转向角度）、“Throttle”（油门）、“Reverse”（倒车）、“Speed”（车速）。
数据格式：数据集主要包括JPEG格式的图像文件和CSV格式的日志文件（driving_log_Training.csv），方便图像和控制数据的关联分析。
来源信息：数据来源于驾驶模拟实验，模拟了车辆在不同驾驶条件下的行为表现，并记录了相应的图像和控制参数。
该数据集适合用于自动驾驶算法的训练和测试，以及驾驶行为分析。
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：适用于自动驾驶、计算机视觉、深度学习等领域的研究，如图像识别、行为预测、路径规划等。
行业应用：可以为自动驾驶汽车开发、驾驶员辅助系统（ADAS）等行业提供数据支持，特别是在算法模型训练、性能评估方面。
决策支持：支持自动驾驶系统中的决策制定和策略优化，如车辆控制策略、安全性能评估等。
教育和培训：作为自动驾驶、人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自动驾驶技术。
此数据集特别适合用于训练和评估基于视觉的自动驾驶模型，探索驾驶行为与控制参数之间的关系，从而提高自动驾驶系统的智能化水平和安全性。
