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在自主系统的背景下开发工具[22，24]，例如自动驾驶汽车（SDC），这是耗时且昂贵的，因为研究人员和从业人员依靠昂贵的计算计算硬件和仿真软件。我们提出了Sensodat，这是一个由32,580个执行基于仿真的SDC测试用例的数据集，该测试案例用SDC的最新测试发电机生成。数据集由轨迹日志和来自SDC的各种传感器数据组成（例如，RPM，车轮速度，制动热，传输等）表示为时间序列。总共Sensodat提供了来自81个不同模拟传感器的数据。在使用Sensodat时，SDC领域的未来研究不一定取决于执行昂贵的测试用例。此外，使用传感器数据的量和变化，我们认为Sensodat可以有助于研究，特别是对于AI开发，用于基于模拟的SDC测试的回归测试技术，模拟中的片段等。链接到数据集：https：//doi.org/10.5281/zenodo.10307479
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
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