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開発の進め方

本ページでは、AIチャレンジの開発の進め方と主要コマンドを説明します。各コマンドや環境の詳細については、環境の説明およびコマンド一覧を参照してください。

ここで開発の進め方を理解した後は、開発のアイデアを参考に各自の開発を進めていきましょう。

開発サイクル

開発は以下のサイクルで進めます。

  1. コードを編集 — aichallenge/workspace/src/aichallenge_submit/ 配下を変更します
  2. ビルド — make autoware-build でROSワークスペースをビルドします
  3. 動作確認 — make dev でシミュレータを起動し、挙動を確認します
  4. ローカル評価 — make eval で定量評価し、output/latest/ の結果を確認します
  5. 提出 — 提出手順に従ってアップロードします

開発・デバッグの手順

  • 基本的には下記コマンドの通り、コード変更・ビルド・動作確認を繰り返して開発を進めます。
  • 開発用Dockerイメージは setup.bash 実行時に作成済みです。環境の更新時など、必要に応じて再実行してください。
# 開発用Dockerイメージを作る（初回、または環境更新時のみ）
./docker_build.sh dev

# aichallenge/workspace/src/aichallenge_submit/ 配下のコードを変更

# ワークスペースをビルド
make autoware-build

# AWSIM + Autoware を起動
make dev

# 動作確認する

# AWSIM + Autoware を終了
make down

コンテナの確認と強制終了

起動中のコンテナ一覧は make ps で確認できます。コンテナが終了できない場合は make down_all で強制終了してください。

ローカル評価の手順

  • 開発ができたら、ローカル環境での評価を行います。
  • 評価用Dockerイメージは毎回作成が必要です。ワークスペースのビルドはDockerイメージビルド時に自動で行われます
  • 走行が完了すると実行は自動的に終了します。
# aichallenge_submit ディレクトリを圧縮し、提出用ファイルを作成
./create_submit_file.bash

# 評価用Dockerイメージを作る
./docker_build.sh eval

# AWSIM + Autoware を起動して評価を実行
make eval

ローカル評価の手順（複数車両）

  • 複数車両を同時に評価したい場合は、run_parallel_submissions.bash を使います。
  • 1〜4 つの提出ファイルを指定でき、それぞれ別の Domain ID（d1〜d4）で並列走行します。
  • 各提出ファイルに対して評価用Dockerイメージが個別にビルドされます。
# 評価したい提出ファイルを用意する（例: 2台）
./create_submit_file.bash  # 自分のコード → submit/aichallenge_submit.tar.gz

# ライバル車両コードを準備する（ここでは自分のコードをコピーする）
cp submit/aichallenge_submit.tar.gz submit/other_submit.tar.gz

# 複数の提出ファイルを指定して並列評価を実行
./run_parallel_submissions.bash --submit submit/aichallenge_submit.tar.gz submit/other_submit.tar.gz

結果の出力

ワークスペースのビルド生成物

  • make autoware-build の生成物は aichallenge/workspace/build に出力され、 make dev 実行時にマウントされ使用されます。
  • make eval の場合は、./docker_build.sh eval でDockerイメージ作成時にワークスペースもビルドされ、ビルド生成物はDockerイメージ内に保存されます。
  • ビルドログはターミナル出力を確認してください。

実行結果の出力

実行結果は output/<timestamp>/d<domain_id>/ 配下に保存されます。最新の評価結果（make eval 実行結果）については output/latest/d<domain_id>/ からシンボリックリンクでもアクセス可能です。

output/
├── <実行日時>/
│   └── d1/
│       ├── autoware.log                          # Autoware の実行ログ
│       ├── awsim.log                             # AWSIM の実行ログ（make devのみ）
│       ├── ros/log/                              # 各ノードの個別ログ
│       ├── capture/                              # キャプチャ動画
│       ├── rosbag2_autoware/                     # ROSBagファイル
│       ├── d1-result-details.json                # 詳細な走行データ (make evalのみ)
│       ├── result-summary.json                   # ラップタイムの結果サマリー (make evalのみ)
│       └── motion_analytics-<timestamp>.html     # 速度・加速度の可視化 (make evalのみ)
├── latest/                                       # 最新の評価結果へのシンボリックリンク (make evalのみ)
│   └── d1/                                       # output/<実行日時>/d1/ へのシンボリックリンク
│       ├── autoware.log                          # Autoware の実行ログ
│       ├── capture/                              # キャプチャ動画
│       ├── rosbag2_autoware/                     # ROSBag記録（MCAP形式）
│       ├── d1-result-details.json                # 詳細な走行データ
│       ├── result-summary.json                   # ラップタイムの結果サマリー
│       └── motion_analytics-<timestamp>.html     # 速度・加速度のインタラクティブ可視化
└── docker/
    └── <実行日時>-docker_build-<pid>.log          # docker_build.sh のビルドログ

提出用ファイルの出力

./create_submit_file.bash によって圧縮されたファイルは、 aichallenge-racingkart/submit/aichallenge_submit.tar.gz に保存されています。

Tips

make dev と make eval の違い

make dev make eval
Autowareイメージ aichallenge-2025-dev aichallenge-2025-eval
ワークスペース ./aichallenge をマウント イメージに焼き込み済み
ビルド make autoware-build で即反映 ./docker_build.sh eval でイメージ再作成が必要
周回数 600周（実質無制限） 6周
タイムアウト 実質無制限 600秒
終了 make down で手動終了 走行完了で自動終了
結果出力 ログのみ スコアや走行データも出力

開発中は make dev で素早く動作確認し、提出前に make eval で提出環境に近いローカル評価を行うのが基本的な流れです。

make eval によるローカル評価フロー:

sequenceDiagram
    participant User as ユーザー
    participant Make as make eval
    participant AWSIM as AWSIM
    participant AW as Autoware
    participant Post as 後処理

    User->>Make: make eval
    Make->>AWSIM: コンテナ起動
    Make->>AW: コンテナ起動
    AWSIM->>AW: センサデータ配信
    AW->>AWSIM: 制御コマンド送信
    Note over AWSIM,AW: 6周走行 or タイムアウト
    AWSIM->>AWSIM: result-details.json生成
    AWSIM->>Post: 走行終了通知
    Post->>Post: result-summary.json生成
    Post->>Post: motion_analytics.html生成
    Post->>Make: 全コンテナ停止・片付け

Dockerコンテナに入ってデバッグしたい場合

make devで起動した状態で、以下のコマンドで起動中のAutowareコンテナに入れます。

cd ~/aichallenge-racingkart
docker compose exec autoware bash

コンテナ内でROSトピックの確認やデバッグコマンドを実行できます。

# 車両ID1のドメインを確認する
export ROS_DOMAIN_ID=1

# トピック一覧の確認
ros2 topic list

# 特定トピックの監視
ros2 topic echo /localization/kinematic_state