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 autonome Fahrsimulationen mit CARLA auf Deadline Cloud durch Das [ Job-Paket ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/autonomous_driving_carla) autonomous\_driving\_carla führt einen [ CARLA-Sweep der Simulationsparameter für ](https://carla.org/) autonomes Fahren in der Deadline Cloud mit konfigurierbarer Erfassung mehrerer Sensoren aus. AWS Der Job führt ein Cut-In-Szenario für einen Spurwechsel durch und durchsucht konfigurierbare Ego-Geschwindigkeiten, NPC-Geschwindigkeiten und NPC-Startentfernungen. Jede Parameterkombination erstellt eine Aufgabe (Standard 2×2×2 = 8 Aufgaben). Jede Aufgabe erfasst Multisensordaten von vom Benutzer ausgewählten Kameraperspektiven und erzeugt kameraspezifische Videos, RGB- und semantische Segmentierungsrahmen, LiDAR-Punktwolken () und Begrenzungsrahmen im KITTI-Format. `.ply` 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 in die Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Hängen Sie das [ Host-Konfigurationsskript ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/host_configuration_scripts/docker_nvidia_container_toolkit) docker\_nvidia\_container\_toolkit an Ihre Flotte an, um Docker und das 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-Queue-Umgebung mit. `ffmpeg` Die Warteschlangenrolle benötigt Amazon ECR-Pull-Berechtigungen. Senden Sie den Job aus dem `job_bundles` Verzeichnis ab: ``` deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla ``` Stellen Sie auf der * Registerkarte „*Job-specific Einstellungen“ die Container Image-URI auf Ihr Amazon ECR-Image ein und konfigurieren Sie die Szenario-Parameter (Ego-Geschwindigkeiten, NPC-Geschwindigkeiten, NPC-Entfernungen) und Kameraaussichten. Eine vollständige Anleitung, die das Erstellen des Docker-Images, das Senden und Überwachen des Jobs sowie das Überprüfen der erfassten Sensorausgabe behandelt, finden Sie unter. [Führen Sie mit CARLA eine Simulation des autonomen Fahrens durch](tutorial-carla-simulation.md)