发布 MO-RF-THz-Highway-env 数据集, 应用在 自动驾驶、车联网 领域

本次发布的数据集 MO-RF-THz-Highway-env, 该数据集是一个增强的模拟框架，旨在支持在多频段车联网中，对多个自动驾驶车辆（AVs）的自动驾驶策略以及5G/6G网络选择的支持。该框架的特点是自动驾驶车辆可变的车速以及随机布置的无线基站（RBSs）和传输基站（TBSs），以测试在不同网络和交通场景下多目标强化学习（MORL）训练的有效性。该数据集的规模包括5个目标自动驾驶车辆和20个周边自动驾驶车辆，在设有五条单向车道的高速公路上进行模拟。任务是通过多目标强化学习优化无线网络选择和车辆运动动力学。

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