数据集概述
本数据集是论文《Single and Multi-objective Test Cases Prioritization for Self-driving Cars in Virtual Environments》的配套数据，包含自动驾驶汽车虚拟环境测试用例优先级研究相关的测试场景数据、SDC-Prioritizer原型实现代码及实验数据，支持自动驾驶测试用例优先级的单目标与多目标研究。
文件详解
- 文件夹1_datasets
- 内容：包含研究中涉及的测试场景数据集，支持BeamNG.AI和DeepDriving两款自动驾驶软件作为测试对象，按自动驾驶软件分为fullroad下的BeamNG_AI和Driver_AI子文件夹
- 文件夹2_SDC-source-code
- 内容：包含SDC-Prioritizer的MATLAB/R原型实现代码，主要文件有runSearch.m、runGreedy.m、plotResults.m等，另有r-script和python子文件夹
- 文件夹3_study-data
- 内容：包含研究的主要实验数据，包括results.csv、greedy_results.csv，以及tables、figures、DriverAI、BeamNG_RF_1_5等子文件夹
- 压缩包SDC-Pririotizer-RP.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容：包含上述所有数据集、代码及实验数据的压缩包
数据来源
论文《Single and Multi-objective Test Cases Prioritization for Self-driving Cars in Virtual Environments》
适用场景
- 自动驾驶测试用例优先级研究: 用于分析虚拟环境下自动驾驶测试用例的单目标与多目标优先级排序方法
- 自动驾驶软件测试优化: 基于BeamNG.AI和DeepDriving的测试数据，优化自动驾驶软件的测试效率
- 测试用例优先级算法验证: 利用SDC-Prioritizer代码验证测试用例优先级算法的有效性
- 自动驾驶测试实验数据分析: 通过实验数据结果，分析自动驾驶测试用例优先级对测试效果的影响
