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Exécutez des simulations de conduite autonome avec CARLA sur Deadline Cloud
Le bundle de tâches
Chaque tâche capture des données multicapteurs à partir de points de vue de caméra sélectionnés par l'utilisateur et produit des vidéos par caméra, des cadres de segmentation RGB et sémantique, des nuages de points LiDAR (.ply) et 2D/3D des cadres de délimitation au format KITTI.
La tâche s'exécute dans un conteneur Docker basé surcarlasim/carla:0.9.16. Avant de la soumettre, créez l'image Docker personnalisée à partir du docker/ répertoire du bundle et envoyez-la vers Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Joignez le script de configuration hôte
Pour exécuter ce bundle, vous avez besoin d'une ferme Deadline Cloud dotée d'un parc de GPU (minimum 1 GPU NVIDIA, 16 processeurs virtuels, 64 Go de mémoire) et d'un environnement de file d'attente avec. ffmpeg Le rôle de file d'attente nécessite les autorisations d'extraction Amazon ECR.
À partir du job_bundles répertoire, soumettez la tâche :
deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla
Dans l'onglet Job-specific Paramètres, définissez l'URI de l'image du conteneur sur votre image Amazon ECR et configurez les paramètres du scénario (vitesses de l'ego, vitesses des PNJ, distances des PNJ) et les points de vue des caméras.
Pour une procédure pas à pas complète qui couvre la création de l'image Docker, la soumission et le suivi de la tâche, ainsi que l'examen de la sortie du capteur capturée, consultezExécutez un balayage de simulation de conduite autonome avec CARLA.