Deadline Cloud で CARLA を使用して自動運転シミュレーションを実行する

autonomous_driving_carla ジョブバンドルは、設定可能なマルチセンサーキャプチャを使用して Deadline Cloud AWS で CARLA 自動運転シミュレーションパラメータスイープを実行します。ジョブはレーンチェンジカットインシナリオを実行し、設定可能なエゴ速度、NPC 速度、NPC 開始距離をスイープします。各パラメータの組み合わせによってタスクが作成されます (デフォルトは 2×2×2 = 8 タスク）。

各タスクは、ユーザーが選択したカメラ視点からマルチセンサーデータをキャプチャし、カメラごとのビデオ、RGB およびセマンティックセグメンテーションフレーム、LiDAR 点群 (.ply)、KITTI 形式の 2D/3D 境界ボックスを生成します。

ジョブは、 に基づいて Docker コンテナ内で実行されますcarlasim/carla:0.9.16。送信する前に、バンドルの docker/ ディレクトリからカスタム Docker イメージを構築し、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) にプッシュします。Docker_nvidia_container_toolkit ホスト設定スクリプトをフリートにアタッチして、Docker と NVIDIA Container Toolkit を提供します。

このバンドルを実行するには、GPU フリート (1 つ以上の NVIDIA GPU、16 vCPU、64 GiB のメモリ) を備えた Deadline Cloud ファームと、 を備えた conda キュー環境が必要ですffmpeg。キューロールには Amazon ECR プルアクセス許可が必要です。

job_bundles ディレクトリから、ジョブを送信します。

deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla

ジョブ固有の設定タブで、コンテナイメージ URI を Amazon ECR イメージに設定し、シナリオパラメータ (送信速度、NPC 速度、NPC 距離) とカメラ視点を設定します。