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更新日:2022/12/29
本リポジトリでは、自動運転AIチャレンジ2022(シミュレーション)の参加者向けに、環境構築手順・大会ルール等、大会に参加するために必要な情報をまとめています。
2021年に行った第3回自動運転AIチャレンジと異なり、本大会では自動運転ソフトウェアAutoware.universeと自動運転シミュレータAWSIMを使用します。下記の手順に沿って環境を構築し、大会へご参加ください。
大会ルールの詳細な説明はRULE.mdを参照ください。
本大会は初学者向けの「チャレンジコース」と上級者向けの「アドバンストコース」に分かれております。参加者の皆様には両コースに触れていただきご自身のスキルレベルに合わせて最終的にコースを選択していただきます。
オンライン採点環境ではアドバンストコース・チャレンジコース両方への提出が可能ですが、コースを切り替える際にはそれまでの提出スコアを削除する必要があります。
本大会で使用していただくPCの動作環境として以下を推奨しております。
OS: Ubuntu 20.04
CPU: Intel Corei7 (8 cores) 以上
GPU: NVIDIA Geforce RTX 3080(VRAM 12 GB) 以上
メモリ: 32 GB 以上
ストレージ: SSD 30 GB 以上
上記のスペックを満たすPCをご用意できない方は、下記の「PC2台で参加する方向け」のスペックをご参照ください。
OS: Ubuntu 20.04
CPU: Intel Corei7 (8 cores) 以上
GPU: NVIDIA Geforce GTX 1080 以上
メモリ: 16 GB以上
ストレージ: SSD 10 GB 以上
詳細はこちら
OS: Ubuntu 20.04 or windows 10
CPU: Intel Corei7 (6 cores and 12 thread) 以上
GPU: NVIDIA Geforce RTX 2080 Ti 以上
詳細はこちら
※Autoware動作PCとAWSIM動作PCは、同じネットワーク内に配置してください。
配置できていれば、基本的には追加設定をすることなく、PC間のトピック通信は可能です。万が一、トピック通信ができなかった場合はファイアーウォールの解除、もしくはルールの見直しをお願いします。
リポジトリの追加
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
パッケージリストの更新
sudo apt update
インストール
sudo ubuntu-drivers autoinstall
再起動の後、インストールできていることを確認
nvidia-smi
パッケージリストの更新
sudo apt update
libvulkan1をインストール
sudo apt install libvulkan1
1. 大会用コースの実行ファイルをダウンロードし、解凍
・チャレンジコース:ファイルはこちら
・アドバンストコース:ファイルはこちら
1. 大会用コースの実行ファイルをダウンロードし、解凍
・チャレンジコース:ファイルはこちら
・アドバンストコース:ファイルはこちら
本大会用にAutowareの Docker イメージ(CUDA利用)を用意しておりますので、ご利用ください。
下記のインストールをお願いします。
Dockerイメージはautoware(fc50327ec926d5c9a04d385581f102a418af0403)に以下を適用しています。
Dockerイメージを入手
docker pull ghcr.io/automotiveaichallenge/aichallenge2022-sim/autoware-universe-cuda:3.1
※上記の方法では長時間かかってしまう方・タイムアウトしてしまう方↓
こちらに、イメージをtarにまとめたものを置きましたので、下記コマンドよりご利用ください。
docker load < aichallenge2022_sim_autoware_v3.1.tar.gz
大会用データのダウンロード
sudo apt install -y git-lfs
git lfs clone https://github.com/AutomotiveAIChallenge/aichallenge2022-sim
rockerを起動
cd ./aichallenge2022-sim
rocker --nvidia --x11 --user --net host --privileged --volume autoware:/aichallenge -- ghcr.io/automotiveaichallenge/aichallenge2022-sim/autoware-universe-cuda:3.1
参加者の皆様にはシナリオを遂行するROS2パッケージを作成していただきますが、本リポジトリ内でそのベースとなるサンプルコードとしてautoware/aichallenge_ws/src
に以下のROS2パッケージを提供しております。
aichallenge.launch.xml
を含んでいます。すべてのROS2ノードはこのlaunchファイルから起動されます。aichallenge_submit_launch.launch.xml
が大元のlaunchファイルaichallenge.launch.xml
から呼び出されますので、このlaunchファイルを適宜改修して皆様が実装されたROS2ノードが起動されるように設定してください。# Rockerコンテナ内で
cd /aichallenge/aichallenge_ws
rosdep update
rosdep install -y -r -i --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
colcon build
皆様に作成していただいたROS2パッケージについてもaichallenge_ws/src/aichallenge_submit
以下に配置していただき、上記手順でビルドできるようにしてください。
# Rockerコンテナ内で
source /aichallenge/aichallenge_ws/install/setup.bash
ros2 launch aichallenge_launch aichallenge.launch.xml
ここまででAutoware側の設定・実行は完了です。セットアップが正常に行われていれば、rvizには点群地図が表示されます。
AutowareとAWSIMを用いて動作確認を行う方法を記載します。
AWSIMを起動
Autowareを起動
# Rockerコンテナ内で
cd /aichallenge
ros2 launch autoware_launch e2e_simulator.launch.xml vehicle_model:=sample_vehicle sensor_model:=awsim_sensor_kit map_path:=nishishinjuku_autoware_map
下記のような画面(Rviz2)が表示されることを確認
※Autowareの使い方は公式ドキュメントを参考にしてください。
RvizのタブにあるPanelからadd new Panelを開き、AutowareStatePanelを追加
自己位置推定ができていることを確認
正しく推定できていなければ、タブにある2D Pose Estimateを選択し、実際の車両の位置をドラッグで指定
タブにある2D Goal Poseを選択し、ゴールポジションをドラッグで指定
画像のように、ルートが表示されている かつ 「waiting for engage」状態になっていることを確認(指定してから少し時間がかかります)
engageボタンを押下し、自動運転が開始されることを確認
タイム取得方法についてはRULE.mdを参照ください。
スコアの算出にあたっては、オンライン評価環境のwebページよりパッケージaichallenge_submit
のみを提出していただき、自動採点を行います。
提出後、オンライン評価環境ではevaluation/
以下のスクリプトを使って下記の手順で評価されます。
アップロードしていただいたaichallenge_submit.tar.gz
はevaluation/
以下に配置されます。
evaluation/build.sh
が実行され、evaluation/Dockerfile
で定義されるdockerイメージが作成されます。このイメージの作成手順は下記の通りです。
aichallenge_submit.tar.gz
を/aichallenge/aichallenge_ws/src/aichallenge_submit
へ展開rosdep install
とcolcon build
の実行オンライン評価環境でsimulatorが立ち上がり、シミュレーションが開始されます。
コンテナ内ではevaluation/main.bash
の実行によって、以下が行われます。
evaluation/run.sh
で実行した場合、evaluation/output
以下に結果(score.json)が保存されます。
aichallenge_submit
内のソースコードを圧縮します。
cd evaluation
sh create_submit_tar.sh
evaluation/aichallenge_submit.tar.gz
に圧縮済みのファイルが生成されていることを確認してください。
evaluation/
でdocker内での自動実行ができることを確認するオンライン評価環境にアップロードする前に、ローカル環境を使いオンライン環境と同様のDockerコンテナ内でビルド・実行ができることを以下の手順で確認してください。
まず、以下のファイルがevaluation/
以下に配置されていることを確認してください。
aichallenge_submit.tar.gz
次に、作成いただいたaichallenge_submit
を含むdockerイメージをビルドしてください。
sh build.sh
ビルドが完了したら、run.sh
によってdockerコンテナを立ち上げ採点のフローを実行してください。
sh run.sh
最後に、evaluation/output/score.json
に出力されるスコアを確認してください。
webページにログイン後画面の指示に従って(1)で作成したaichallenge_submit.tar.gz
をアップロードしてください。
アップロードが終了すると、ソースのビルド・シミュレーションの実行が順番に行われます。
Scoring complete
と表示され、配布シナリオ・評価用シナリオそれぞれのタイムが表示されます。最後にアップロードした評価シナリオのタイムが、ランキングにて最終タイムとして使われます。No result
、チェックポイントを全て通過していない場合はCheckpoint not passed
と表示され、いずれの場合も最終的なタイムとしては使われません。Build error
が表示されます。(1),(2)の手順に従ってDocker imageのビルドができることを再度ご確認ください。Simulator error
と表示されます。この場合サーバーサイドで内部エラーが生じている可能性があるため再度アップロードお願いします。繰り返し表示されてしまう場合はお問合せください。なお、採点実行中は新たなソースのアップロードはできません。またアップロードできるのは1日3回までで、日本時間0時にリセットされます。
githubの更新などがある場合は、以下のURLのissueに新たにコメントします。 本issueをsubscribeいただければ、更新時に通知されます(通知をオンにしてください)。 https://github.com/AutomotiveAIChallenge/aichallenge2022-sim/issues/1
競技内容、リポジトリ内容物等に関するお問い合わせについては、github上のissueにてお願いします。質問は日本語、英語どちらでも構いません。 なお、質問内容は競技内容に直接関係あるものに限ります。また、ソフトウェアの使用方法に関するご質問についても、公平性の観点から回答いたしかねます。
質問者様は質問が解決した際issueをcloseしてください。
各issueでの質問については、基本的に2営業日以内に回答いたします。ただし、検討に時間を要する質問や質問数が多い場合等については、2営業日以上いただく可能性があることはご理解ください。
オンラインシミュレータにログインできないなど、オンラインシミュレータのアカウントに関するお問い合わせはinfo-ai@jsae.or.jp宛にお願いいたします。