コマンド#

driving_log_replayer_cli をインストールすると、ターミナルで dlr というコマンドが実行できるようになります。 dlr コマンドは、サブコマンドを持っています。各コマンドに必要な引数は --help オプションを指定すると表示できるます。

# driving_log_replayer top level help
dlr --help

# show version
dlr --version

# show subcommand help
dlr subcommand --help

# show subsubcommand help
dlr subcommand subsubcommand --help

cli サブコマンド#

サブコマンドとして以下が存在する

configure
simulation

dlr configure#

設定ファイル .driving_log_replayer.config.toml を操作するコマンド。

# -pで指定したprofile名にdata_directory、output_directory、autoware_pathを設定する。
# -pを省略した場合はprofile名にdefaultが指定される
dlr configure register -d ${data_directory} -o ${output_directory} -a ${autoware_path} [-p ${profile}]

dlr simulation#

simulation を実行するコマンド

# simulation 実行
dlr simulation run -p ${profile}

# 結果の確認、output_directory以下の結果ファイルのサマリーを表示する
dlr simulation show-result ${output_directory}

# シナリオファイルを作成せずに、メトリクスを得るために実行する予行演習モード
# bag, map, sensor_model, vehicle_model [, vehicle_id] を引数で指定する
dlr simulation dry-run -p ${profile} -u ${use_case} -l sensor_model:=${sensor_model} -l vehicle_model:=${vehicle_model} -l map_path:=${map_path} -l input_bag:=${bag_path} [-l vehicle_id:=${vehicle_id}]

# コマンド例
# -pのオプションは、bagとresult.jsonlの出力先を決めるために使われる。省略するとdefaultプロファイルのoutput_directoryに出力される。
# 現時点ではuse_caseはannotationless_perceptionのみなので-uを省略すると自動でanontationless_perceptionになる
dlr simulation dry-run -l input_bag:=$HOME/dlr_data/auto/annotationless/sample/input_bag -l sensor_model:=sample_sensor_kit -l vehicle_model:=sample_vehicle -l map_path:=$HOME/map/sample_map

dlr simulation run launch argument option#

driving_log_replayerのcliは、シナリオファイルからsensor_modelなどlaunchに必要な引数を読み取って、launchコマンドを生成する。一方で、bagの再生速度など、実行時に変更したいlaunchの引数に関してはオプションで渡すことで指定可能である。引数をカンマで区切りで並べることで複数の引数を指定可能である。

以下に例を示す。

# bagの再生速度、すなわち、simulation時間を0.5倍速にする
dlr simulation run -p default -l play_rate:=0.5

# bagの再生速度を0.5倍速、かつ、input_pointcloudを /sensing/lidar/concatenated/pointcloudにする
dlr simulation run -p default -l play_rate:=0.5 -l input_pointcloud:=/sensing/lidar/concatenated/pointcloud

# perception_modeをcamera_lidar_fusionにする
dlr simulation run -p default -l perception_mode:=camera_lidar_fusion

指定可能な引数は、ros2 launchの-sオプションを使うことで表示できる。

# ❯ ros2 launch driving_log_replayer ${use_case}.launch.py -s
❯ ros2 launch driving_log_replayer localization.launch.py -s
Arguments (pass arguments as '<name>:=<value>'):

    'with_autoware':
        Whether to launch autoware or not
        (default: 'true')

    'scenario_path':
        scenario path
...

ただし、launchの引数として表示されていても、localizationの評価でlocalization:=falseといった矛盾した設定が出来ないように、driving_log_replayer側で固定されている引数もある。固定している引数は指定しても無視される。固定されている引数は、以下のファイルを参照。

driving_log_replayer/driving_log_replayer/launch_common.py get_autoware_launch関数
driving_log_replayer/launch/${use_case}.launch.py get_autoware_launchの引数

simulation実行で作成されるファイル#

simulation runコマンドを実行するとプロファイルの出力先フォルダに実行時間のディレクトリが作成され、その下にファイルが出力される。出力ファイルの例を以下に示す。

# t4_datasetを使用しない場合
output_direcotry
└── YYYY-mmDD-HHMMSS               // 実行時刻
    └── TC01                       // テストケース名
    │   ├── console.log           // ターミナルに出力されているログ
    │   ├── result.jsonl          // 変換元結果ファイル
    │   ├── result_bag            // recordしたbag
    │   │   ├── metadata.yaml
    │   │   └── result_bag_0.db3
    │   └── run.bash              // シミュレーション実行コマンド
    └── TC02
...

output_direcotry
└── YYYY-mmDD-HHMMSS                         // 実行時刻
    └── TC01                                 // テストケース名
│       ├── console.log                     // ターミナルに出力されているログ
│       ├── run.bash                        // シミュレーション実行コマンド
│       ├── DATASET01
│       │   ├── perception_eval_log        // perception_evalのログ
│       │   │   ...
│       │   ├── result.jsonl               // 変換元結果ファイル
│       │   ├── result_archive             // json以外の評価結果を出力するディレクトリ
│       │   │   └── scene_result.pkl      // perception_evalで評価したframe_resultsのオブジェクトファイル
│       │   └── result_bag                 // recordしたbag
│       │       ├── metadata.yaml
│       │       └── result_bag_0.db3
│       └── DATASET02
...

wasim による driving_log_replayer 実行#

TIER IV が提供しているAutoware Evaluatorへアクセス権がある場合はwasimを利用することもできる。

使い方はドキュメントサイトを参照。

wasim は Autoware Evaluator からシナリオをダウンロードして実行するので、クラウド環境に登録済みのシナリオしか実行出来ない。クラウドに登録してないシナリオは driving_log_replayer_cli を使用する。