TRACK框架用于模拟赛车驾驶行为分析

研究提出 TRACK 框架，将模拟赛车的单次驾驶记录表示为速度、刹车、策略、一致性四个维度上的几何指纹，并用无监督聚类按相似度分组。框架在 Assetto Corsa Gym 数据集上开发，作者称每个聚类结果都与随机基线校准，无法区分时明确说明。 作者称弯道类型会沿未参与定义的 behavioral 维度出现差异；跨车型比较中仅速度和一致性可迁移，刹车与策略维度的可重复性未获证明。团队提示样本量小、跨车型结论在更宽泛的样本定义下会改变，这些结果尚属初步，且研究人员将各指标对照强化学习参考智能体做了归一化。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。