索邦大学 发布 WOMD dataset 数据集, 应用在 自动驾驶、模仿学习 领域

索邦大学 本次发布的数据集 WOMD dataset, WOMD数据集是由Waymax模拟器基于的真实世界人类驾驶数据集，包含超过570小时的驾驶数据，覆盖了美国六个城市的1,750公里道路。数据集记录了车辆、其他道路使用者和道路特征的轨迹，采样频率为10Hz，每个场景分为91个时间步长。数据集的创建旨在研究自动驾驶中的模仿学习问题，特别是模仿差距对学习驾驶策略的影响。通过引入部分可观测性约束，数据集帮助评估和改进从人类驾驶演示中学习自动驾驶策略的方法。

查看WOMD dataset

关于 索邦大学 , 索邦大学是法国巴黎的一所著名公立研究型大学，以人文科学和社会科学为主。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。