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RoboCupSimData上位5位のサブセット

RoboCupSimData上位5位のサブセット

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Computer Science,Education,Games,Football,Robotics Classification

Data Structure ? 2296.51M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    コンテキスト このデータセットは、RoboCupサッカーシミュレーションリーグ(2D)の一部のトップチーム(2016年と2017年のもの)による繰り返し試合からなる大規模データセットのサブセットです。このリーグでは、11体のシミュレートされたロボット(「エージェント」)からなるチームが互いに対戦します。全体として、10の異なるチームを使って互いに対戦させ、45のユニークなペアリングが生まれました。各ペアリングについて、25試合(10分間)を実施し、合計1125試合、つまり180時間以上のゲームプレイが行われました。生成されたCSVファイルは、圧縮された状態で17GB、解凍すると229GBのデータになります。 このデータセットは、「真値」データ(フィールド上のすべてのオブジェクトのグローバルで完全なノイズのない情報)と、各ロボットのノイズのある局所的で不完全な知覚情報の両方を含んでいるという点で独特です。これらのデータはCSVファイルとして提供されます。 ここで提供されるデータは、この大規模データセットから選ばれた10試合のサブセットで、トップ5チームが互いに対戦したものです(位置、速度、体の向き、視線方向)。これらのデータは、各エージェントの(ノイズがあり制限のある)視点からのものと、試合中にエージェントには利用できない真値データの両方が含まれています。 1125試合の完全なデータセットはこのプラットフォームにとって大きすぎます。さらに、シミュレータから受け取った各ロボットのすべての行動のログと、各エージェントがシミュレータから受け取ったエージェントおよびゲームのステータス情報も含まれています(これらのログは、元のシミュレータログと合わせて、圧縮された状態で25GBの追加データになります)。この完全なデータセットは、単純な模倣学習にも適しており、逆強化学習の出発点としても利用できます。詳細な情報とリンクは、私たちのBitbucket [https://bitbucket.org/oliverobst/robocupsimdata/src/master/][1] で見ることができます。 コンテンツ このKaggleでは、2つの異なるサイズのデータセットを提供しています。それらは次のとおりです。 - データを探索するための1試合セット(`Z-example-csv.zip`) - トップ5チームの10試合セット(`X-top5-csv.zip`) 各試合は一連のCSVファイルで構成されています。セット内の各試合について、すべての選手の真値データが入った1つのファイル、試合のパラメータが入った1つのファイル、および各選手の局所的で不完全でノイズのある「視覚的」知覚情報が入った44のファイル(各チーム11人の選手、一人につき2つのファイル)があります。これらの知覚情報は、感知された移動オブジェクト用の1つのファイルと、感知されたランドマーク用の1つのファイルに分けられています。 最後に、`landmarks.csv` ファイルには、フィールド上のランドマーク(旗、線、ゴール)のグローバル座標での位置が含まれています。すべての試合でこのランドマークセットが使用されています(つまり、このファイルのバージョンは1つだけです)。すべての選手はすべてのランドマークの「グローバル」位置を知っています。ランドマークにはIDが付けられており、選手が十分に近づくとそのIDを見ることができます。遠くにあるランドマークのIDは、選手には感知されない場合があります。 著作権表示と謝辞 このソフトウェアとデータセットに関連する論文は [http://arxiv.org/abs/1711.01703][2] にあります。 O. Michael, O. Obst, F. Schmidsberger, F. Stolzenburg, RoboCupSimData: Software and Data for machine learning from RoboCup Simulation League, 2017. 試合に使用したチームのチーム説明論文は [https://archive.robocup.info/Soccer/Simulation/2D/TDPs/RoboCup/][3] で見ることができます。 インスピレーション このデータを使って何ができるでしょうか。いくつかの選択肢がありますが、いくつかのアイデアを紹介します。 - 選手やボールの未来の位置を予測する - 「ゴースティング」 - 同じ状況で他のチームがどこにいるかを予測する - 成功したパスと失敗したパスを予測する - ... [1]: https://bitbucket.org/oliverobst/robocupsimdata/src/master/ [2]: http://arxiv.org/abs/1711.01703 "http://arxiv.org/abs/1711.01703" [3]: https://archive.robocup.info/Soccer/Simulation/2D/TDPs/RoboCup/
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