對應越野環境使用的自駕車，相較對應公路環境使用的自駕車會面臨更多挑戰，其中包含不像一般公路會有明顯道路邊界標記、道路指示等識別特性，同時路況也可能充滿泥土、塵埃，或是充滿碎石、植被，甚至必須行經有明顯高低落差等不完整路況，因此也讓RACER-Sim開發模擬設計方案必須考慮更多因素。
Intel與美國國防高等研究計畫署 (DARPA)合作，將透過Intel實驗室與西班牙巴塞隆納電腦視覺中心、美國德州大學奧斯汀分校等技術資源支撐下，將投入開發越野環境使用的自駕車模擬設計方案RACER-Sim。
由於目前自動駕駛技術多半是針對公路使用環境設計，RACER-Sim主要希望對應越野環境使用的自駕車模擬設計需求，透過虛擬化設計流程降低整體開發成本，同時也能加快開發流程。
對應越野環境使用的自駕車，相較對應公路環境使用的自駕車會面臨更多挑戰，其中包含不像一般公路會有明顯道路邊界標記、道路指示等識別特性，同時路況也可能充滿泥土、塵埃，或是充滿碎石、植被，甚至必須行經有明顯高低落差等不完整路況，因此也讓RACER-Sim開發模擬設計方案必須考慮更多因素。
而在第一階段當中，Intel先將重點放在創造新的模擬平台與地圖產生工具，藉此模擬複雜的越野路況環境，並且將透過大量運算資源，讓開發者能透過簡單操作即可建立超過10萬平方英里的大面積模擬環境。
在第二階段時，Intel實驗室將與西班牙巴塞隆納電腦視覺中心、美國德州大學奧斯汀分校等單位合作，預期在不使用物理機器人的情況下，透過新演演算法加速研究和開發過程，並且在模擬過程可驗證自駕車運作效能，同時也將透過新開發的sim2real技術，將模擬訓練結果順利移轉到真實自駕車 (或真實機器人系統)，藉此大幅縮減原本直接透過實際硬體訓練所需花費時間與成本。
