自动驾驶模拟驾驶行为数据集_Autonomous_Driving_Simulation_Driving_Behavior_Dataset
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, 模拟仿真, 数据集, 计算机视觉, 驾驶日志
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，记录了车辆在模拟场景中的行驶过程，包括图像数据和对应的控制信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据集中图像数据的时间戳信息显示，数据记录于2022年5月27日。
地理范围： 数据未明确标注地理位置，但基于模拟驾驶环境，可推测为虚拟场景。
数据维度： 数据集包含图像数据（.jpg格式），以及驾驶日志文件（driving_log.csv），后者记录了与图像相关的驾驶行为信息。CSV文件包含图像文件名（中心摄像头、左侧摄像头、右侧摄像头）、转向角、油门、制动和速度等。
数据格式： 数据以CSV和JPG格式提供，CSV文件记录了驾驶行为的结构化数据，JPG文件提供了车辆行驶过程的图像。
来源信息： 数据来源于自动驾驶模拟环境，经过模拟器生成，用于训练和评估自动驾驶算法。
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、计算机视觉和深度学习领域的研究，如端到端驾驶、行为预测、路径规划等。
行业应用： 可以为自动驾驶汽车制造商、算法开发商提供数据支持，用于模型训练、算法验证和性能评估。
决策支持： 支持自动驾驶系统的开发和优化，提升车辆的感知能力和决策能力。
教育和培训： 作为自动驾驶相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解自动驾驶系统的运作原理和技术细节。
此数据集特别适合用于训练和测试基于视觉的自动驾驶模型，探索驾驶行为与图像信息之间的关系，提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。
