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# 在 Deadline Cloud 上使用 CARLA 运行自动驾驶模拟
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a [ utonomous\_driving\_carla ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/autonomous_driving_carla) 任务包在 Deadline Cloud 上运行 [ CARLA ](https://carla.org/) 自动驾驶仿真参数扫描，可配置的多传感器捕获。 AWS 该任务运行换道切入场景，横跨可配置的自我速度、NPC 速度和 NPC 起始距离。每个参数组合都会创建一个任务（默认 2×2×2 = 8 个任务）。

每项任务都会从用户选择的摄像机视点捕获多传感器数据，并生成每台摄像机的视频、RGB 和语义分割帧、LiDAR 点云 (`.ply`) 和 2D/3D KITTI 格式的边界框。

该任务在基于的 Docker 容器内运行`carlasim/carla:0.9.16`。在提交之前，从捆绑包中的`docker/`目录构建自定义 Docker 镜像并将其推送到亚马逊弹性容器注册表 (Amazon ECR)。将 [ docker\_nvidia\_container\_toolkit ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/host_configuration_scripts/docker_nvidia_container_toolkit) 主机配置脚本附加到您的队列，以提供 Docker 和 NVIDIA 容器工具包。

要运行这个捆绑包，你需要一个带有 GPU 队列（至少 1 个 NVIDIA GPU、16 个 vCPU、64 GiB 内存）的 Deadline Cloud 农场和一个带有 GPU 的 conda 队列环境。`ffmpeg`队列角色需要 Amazon ECR 提取权限。

从`job_bundles`目录中提交作业：

```
deadline bundle gui-submit autonomous_driving_carla
```

在*Job-specific 设置*选项卡上，将容器镜像 URI 设置为您的 Amazon ECR 图像，并配置场景参数（自我速度、NPC 速度、NPC 距离）和摄像机视点。

有关涵盖构建 Docker 镜像、提交和监控作业以及查看捕获的传感器输出的完整演练，请参阅[使用 CARLA 进行自动驾驶仿真扫描](tutorial-carla-simulation.md)。