MoCapAct は、Microsoft Research が2024年に公開した、シミュレーション上のヒューマノイドロボットの運動制御のためのデータセットであり、ヒューマノイドロボットの運動制御研究に事前学習済みの専門家ポリシーとそのデモデータを提供し、モーションキャプチャデータから低レベル制御ポリシーを訓練する際の計算コストを低減することを目的としています。

このデータセットには、dm_control 物理シミュレーション環境において3時間以上のモーションキャプチャデータを追跡できる事前学習済みの専門家エージェントと、これらの専門家エージェントによって生成されたリプレイデータが含まれています。リプレイデータには、固有受容観測（proprioceptive observations）と行動（actions）が含まれており、立位、歩行、走行などのヒューマノイド運動スキルを網羅し、模倣学習、強化学習、および高レベルの運動行動学習などのタスクに使用できます。

データセット構成

• all：完全な専門家リプレイデータで、large と small の2つの規模に分かれています。large データは各セグメントに200回のリプレイを含み、small データは各セグメントに20回のリプレイを含みます。データは複数の .tar.gz ファイルとして提供され、解凍後には HDF5 データファイルが含まれます。

• sample：迅速なテストとデータ読み取りのためのサンプルデータで、large.tar.gz と small.tar.gz を含み、それぞれ200回と20回のリプレイに対応します。

• videos：モーションキャプチャビデオデータで、full_clip_videos.tar.gz と snippet_videos.tar.gz を含み、それぞれ完全なモーションキャプチャクリップと専門家エージェントの訓練に使用されるクリップビデオを提供します。