In the rapidly evolving and maturing field of robotics, computer simulation has become an invaluable tool in the design process. Webots, a state-of-the-art robotics simulator, is often the software of choice for robotics research. Even so, Webots simulations are often run on personal and lab computers. For projects that would benefit from an aggregated output dataset from thousands of simulation runs, there is no standard recourse; this project sets out to mitigate this by developing a formalized parallel pipeline for running sequences of Webots simulations on powerful HPC resources. Such a pipeline would allow researchers to generate massive datasets from their simulations, opening the door for potential machine learning applications and decision tool development. We have developed a pipeline capable of running Webots simulations both headlessly and in GUI-enabled mode over an SSH X11 server, with simulation execution occurring remotely on HPC compute nodes. Additionally, simulations can be run in sequence, with a batch job being distributed across an arbitrary number of computing nodes and each node having multiple instances running in parallel. The implemented distribution and parallelization are extremely effective, with a 100\% simulation completion rate after 12 hours of runs. Overall, this pipeline is very capable and can be used to extend existing projects or serve as a platform for new robotics simulation endeavors.


翻译:在机器人的迅速演变和成熟领域,计算机模拟已成为设计过程中一个宝贵的工具。Webot,即最先进的机器人模拟模拟器,往往是机器人研究的首选软件。即使如此,Webot模拟器经常在个人计算机和实验室计算机上运行。对于将从数千个模拟运行的综合产出数据集中受益的项目来说,没有标准追索方法;这个项目通过开发一个正式的平行管道,在强大的HPC资源上运行Webots模拟序列来缓解这一点。这样一条管道将使研究人员能够从其模拟中生成大量数据集,为潜在的机器学习应用和决策工具开发打开大门。我们开发了一个能够运行Webots无头和图形化模拟器的管道,在HPC的模拟运行中远程进行模拟执行。此外,模拟可以按顺序进行,将批量的工作分布在任意数量的计算节点和每个节点同时运行的多个实例中进行。执行的分布和平行化是极其有效的,能够运行Webotos的模拟器模拟器模拟,在现有的100小时后,可以运行一个全面的模拟平台,可以运行一个非常有效的模拟,在12小时后进行。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月1日
Arxiv
9+阅读 · 2021年3月25日
Monocular Plan View Networks for Autonomous Driving
Arxiv
6+阅读 · 2019年5月16日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员