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CARLA 城市驾驶数据集｜自动驾驶仿真与训练数据

CARLA（CAR Learning to Act）是面向自动驾驶系统开发、训练与验证的权威开放仿真数据集，配套开源代码、协议及数字资产，适配自动驾驶多场景研究。

内容覆盖范围

仿真环境数据：城市布局、道路、建筑、交通设施等完整虚拟场景

交通元素数据：多种车型、行人、交通标识、信号灯等动态资产

算法测试数据：适配模块化流程、模仿学习、强化学习三类自动驾驶模型测试数据

可用途径

学术研究：自动驾驶算法研发、仿真场景测试、无人驾驶模型性能验证

技术开发：智能驾驶系统训练、车载视觉模型开发、自动驾驶策略优化

模型训练：深度学习模型训练、端到端自动驾驶模型研发、智能交通项目实验

CARLA 城市驾驶数据集.zip (95.85 KB, 需要: RMB 5 元)

2026-5-25 14:28:41 上传

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关键词：ARL CAR 数据集 Learning pipeline