雅盖隆大学 发布 URB - Urban Routing Benchmark for RL-equipped Connected Autonomous Vehicles 数据集, 应用在 自动驾驶、强化学习 领域

雅盖隆大学 本次发布的数据集 URB - Urban Routing Benchmark for RL-equipped Connected Autonomous Vehicles, URB是一个为配备强化学习（RL）的连接自动驾驶车辆（CAVs）设计的城市路由基准。该数据集由29个现实世界的交通网络和相关的实际需求模式组成，为多智能体强化学习（MARL）算法提供了一个全面的基准测试环境。URB包含预定义任务目录、四个最先进的MARL算法实现、三个基线方法、特定领域的性能指标和一个模块化配置方案。该数据集旨在促进对CAVs在城市交通网络中的路由决策进行研究和优化，并通过公共在线存储库提供，以鼓励学术界的竞争和合作。

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