Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Esegui simulazioni di guida autonoma con CARLA su Deadline Cloud Il job bundle [autonomous\_driving\_carla](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/autonomous_driving_carla) esegue una scansione dei parametri di simulazione di guida autonoma [CARLA](https://carla.org/) su Deadline Cloud con acquisizione multisensore configurabile. AWS Il job esegue uno scenario di adattamento al cambio di corsia e si basa su velocità ego configurabili, velocità NPC e distanze di partenza NPC. Ogni combinazione di parametri crea un'attività (impostazione predefinita 2 × 2 × 2 = 8 attività). Ogni attività acquisisce dati multisensore dai punti di vista della telecamera selezionati dall'utente e produce video per telecamera, frame di segmentazione semantica e RGB, nuvole di punti LiDAR () e riquadri di delimitazione in formato KITTI. `.ply` 2D/3D Il job viene eseguito `carlasim/carla:0.9.16` all'interno di un contenitore Docker basato su. Prima di inviarla, crea l'immagine Docker personalizzata dalla `docker/` directory del pacchetto e inviala ad Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) Elastic Container Registry (Amazon ECR). Allega lo script di configurazione [host docker\_nvidia\_container\_toolkit alla tua flotta per fornire Docker e NVIDIA Container Toolkit](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/host_configuration_scripts/docker_nvidia_container_toolkit). Per eseguire questo pacchetto, è necessaria una Deadline Cloud farm con una flotta di GPU (almeno 1 GPU NVIDIA, 16 vCPU, 64 GiB di memoria) e un ambiente di coda conda con. `ffmpeg` Il ruolo di coda richiede le autorizzazioni pull di Amazon ECR. Dalla `job_bundles` directory, invia il lavoro: ``` deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla ``` Nella scheda *Job-specific Impostazioni*, imposta l'URI Container Image sulla tua immagine Amazon ECR e configura i parametri dello scenario (velocità ego, velocità NPC, distanze NPC) e i punti di vista della telecamera.