Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Führen Sie Simulationen für autonomes Fahren mit CARLA in der Deadline Cloud durch Das Jobpaket [autonomous\_driving\_carla führt einen CARLA-Simulationsparameter-Sweep](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/autonomous_driving_carla) [für autonomes Fahren in der Deadline](https://carla.org/) Cloud mit konfigurierbarer Erfassung durch mehrere Sensoren durch. AWS Der Job führt ein Szenario zum Einfahren beim Spurwechsel durch und durchsucht konfigurierbare Ego-Geschwindigkeiten, NPC-Geschwindigkeiten und NPC-Startentfernungen. Jede Parameterkombination erstellt eine Aufgabe (Standard 2×2×2 = 8 Aufgaben). Bei jeder Aufgabe werden Multisensordaten von vom Benutzer ausgewählten Kameraperspektiven erfasst und Videos pro Kamera, RGB- und semantische Segmentierungsframes, LiDAR-Punktwolken (`.ply`) und Bounding Boxes im KITTI-Format erzeugt. 2D/3D Der Job wird in einem Docker-Container ausgeführt, der auf basiert. `carlasim/carla:0.9.16` Erstellen Sie vor dem Absenden das benutzerdefinierte Docker-Image aus dem `docker/` Verzeichnis im Paket und übertragen Sie es an Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Hängen Sie das Hostkonfigurationsskript [docker\_nvidia\_container\_toolkit an Ihre Flotte an, um Docker und das NVIDIA Container Toolkit](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/host_configuration_scripts/docker_nvidia_container_toolkit) bereitzustellen. Um dieses Paket auszuführen, benötigen Sie eine Deadline Cloud-Farm mit einer GPU-Flotte (mindestens 1 NVIDIA-GPU, 16 vCPU, 64 GiB Speicher) und einer Conda-Warteschlangenumgebung mit. `ffmpeg` Die Warteschlangenrolle benötigt Amazon ECR-Pull-Berechtigungen. Reichen Sie den Job aus dem `job_bundles` Verzeichnis ein: ``` deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla ``` Stellen Sie auf der Registerkarte „*Job-specific Einstellungen*“ den Container-Image-URI auf Ihr Amazon ECR-Image ein und konfigurieren Sie die Szenario-Parameter (Ego-Geschwindigkeiten, NPC-Geschwindigkeiten, NPC-Entfernungen) und Kamerasichtspunkte.