Identificamos la necesidad de un simulador de autoconducción fácil de usar donde los mecanismos del juego fomenten implícitamente la captura de datos de alta calidad y una plataforma de prueba física de bajo costo asociada. Diseñamos un simulador que incorpora la aleatorización del dominio ambiental para mejorar la generalización de los datos y una plataforma de prueba física de bajo costo que ejecuta el Sistema Operativo Robótico. Una cadena de herramientas que comprende un simulador de conducción gamificado y una plataforma de vehículos de bajo costo es novedosa y facilita la clonación de comportamientos y la adaptación de dominios sin conocimientos especializados, apoyando la generación de datos de crowdsourcing. Esto permite a las pequeñas organizaciones desarrollar sistemas de autoconducción robustos y resilientes. Como prueba de concepto, el simulador se utiliza para capturar datos de seguimiento de carril de agentes impulsados por IA y operados por humanos, con estos datos entrenando redes neuronales convolucionales de seguimiento de línea que se transfieren sin adaptación de dominio para funcionar en la plataforma física.