卡内基梅隆大学 发布 BETTY数据集 数据集, 应用在 自动驾驶、算法评估 领域

卡内基梅隆大学 本次发布的数据集 BETTY数据集, BETTY数据集是一个大规模、多模态的数据集，旨在推动自动驾驶领域的研究。该数据集收集于多个自动驾驶赛车，包含了丰富的感知数据、车辆动力学数据、运动规划与预测数据，以及SLAM和GNSS相关任务的数据。数据集涵盖了6种不同的赛车环境，包括高速椭圆形赛道、高速道路赛道以及GPS拒止环境，用于单和多智能体算法评估。BETTY数据集提供了广泛的跨模态和动态数据，使得全自主栈管道的训练和测试成为可能，推动所有算法的性能达到极限。该数据集的发布，使得自动驾驶领域的研究人员能够更全面地评估和发展自动驾驶技术，推动自动驾驶技术的发展。

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