Execute simulações de direção autônoma com CARLA no Deadline Cloud

O pacote de tarefas autonomous_driving_carla executa uma varredura de parâmetros de simulação de direção autônoma CARLA no Deadline Cloud com captura configurável de vários sensores. AWS O trabalho executa um cenário de mudança de faixa e abrange velocidades de ego configuráveis, velocidades de NPC e distâncias iniciais de NPC. Cada combinação de parâmetros cria uma tarefa (padrão 2×2×2 = 8 tarefas).

Cada tarefa captura dados de vários sensores dos pontos de vista da câmera selecionados pelo usuário e produz vídeos por câmera, quadros de segmentação semântica e RGB, nuvens de pontos LiDAR (.ply) e caixas delimitadoras no formato KITTI. 2D/3D

O trabalho é executado dentro de um contêiner Docker baseado em. carlasim/carla:0.9.16 Antes de enviar, crie a imagem personalizada do Docker a partir do docker/ diretório no pacote e envie-a para o Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Anexe o script de configuração do host docker_nvidia_container_toolkit à sua frota para fornecer o Docker e o NVIDIA Container Toolkit.

Para executar esse pacote, você precisa de um farm Deadline Cloud com uma frota de GPU (mínimo 1 GPU NVIDIA, 16 vCPU, 64 GiB de memória) e um ambiente de fila conda com. ffmpeg A função de fila precisa de permissões de pull do Amazon ECR.

No job_bundles diretório, envie o trabalho:

deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla

Na guia de Job-specific configurações, defina o URI da imagem de contêiner para sua imagem do Amazon ECR e configure os parâmetros do cenário (velocidades do ego, velocidades do NPC, distâncias do NPC) e os pontos de vista da câmera.