基于SUMO仿真器的驾驶行为数据集-badreddinechah
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶行为，数据集，交通仿真，SUMO，机器学习，行为分析，自动驾驶，交通安全
数据概述： 该数据集基于SUMO交通仿真器生成，记录了模拟驾驶环境下的驾驶行为数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度取决于模拟时长，可根据用户需求自定义。
地理范围：数据模拟了城市交通环境，涵盖了各种道路类型和交通状况。
数据维度：数据集包括车辆的实时位置、速度、加速度、转向角度、与其他车辆的距离、车道信息、交通信号灯状态、驾驶员的控制输入等。数据量巨大，支持多种驾驶行为分析。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV、XML等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于SUMO交通仿真器生成的模拟数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自动驾驶、驾驶员行为分析、交通安全研究、机器学习等领域的研究和应用，特别是在驾驶员模型构建、交通流预测、自动驾驶算法测试等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于驾驶行为分析、交通流建模、自动驾驶算法测试等学术研究，如驾驶员疲劳检测、危险驾驶行为识别等。
行业应用：可以为自动驾驶、智能交通系统等行业提供数据支持，特别是在自动驾驶算法开发、交通安全评估方面。
决策支持：支持交通管理部门进行交通规划、拥堵治理和安全策略制定。
教育和培训：作为交通工程、自动驾驶和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解驾驶行为、交通仿真和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索驾驶行为的规律与影响因素，帮助用户实现驾驶员行为建模、交通状况预测、自动驾驶系统优化等目标，为智能交通和自动驾驶技术的发展提供数据支持。
