Assetto Corsa Gym 大規模自律走行シミュレーション ベンチマーク

Assetto Corsa Gym データセットは、カリフォルニア大学サンディエゴ校、グラーツ工科大学、Unimore、Know-Center GmbH によって 2024 年に開始され、関連する論文の結果は次のとおりです。大規模な人間データを使用した自律型レースのシミュレーション ベンチマーク”。

このデータセットは 6,400 万ステップのレーシング運転データを収集しており、そのうち 230 万ステップはさまざまな運転レベルの人間のドライバーからのもので、残りはソフト アクター - クリティカル (SAC) 戦略からのものです。データ収集には、1 トラックおよび 1 台の車両につき少なくとも 5 周を完了する 15 人のドライバーが参加しました。参加者には、プロの e スポーツ ドライバー 1 名、エキスパート 4 名、アマチュア ドライバー 5 名、初心者 5 名が含まれていました。以下の図はデータをまとめたものです。

サポートされているタスクとリーダーボード

• 自動運転
• 強化学習
• 行動のクローニング
• 模倣学習