def run(self, args):
'''
Start a websocket SocketIO server to talk to a donkey simulator
'''
import socketio
from donkeycar.parts.simulation import SteeringServer
from donkeycar.parts.keras import KerasCategorical, KerasLinear
args, parser = self.parse_args(args)
cfg = load_config(args.config)
if cfg is None:
return
#TODO: this logic should be in a pilot or modle handler part.
if args.type == "categorical":
kl = KerasCategorical()
elif args.type == "linear":
kl = KerasLinear(num_outputs=2)
else:
print("didn't recognice type:", args.type)
return
#can provide an optional image filter part
img_stack = None
#load keras model
kl.load(args.model)
#start socket server framework
sio = socketio.Server()
top_speed = float(args.top_speed)
#start sim server handler
ss = SteeringServer(sio,
kpart=kl,
top_speed=top_speed,
image_part=img_stack)
#register events and pass to server handlers
@sio.on('telemetry')
def telemetry(sid, data):
ss.telemetry(sid, data)
@sio.on('connect')
def connect(sid, environ):
ss.connect(sid, environ)
ss.go(('0.0.0.0', 9090))
def run(self, args):
'''
Start a websocket SocketIO server to talk to a donkey simulator
'''
import socketio
from donkeycar.parts.simulation import SteeringServer
from donkeycar.parts.keras import KerasLinear
from donkeycar.parts.keras import KerasCategorical
args, parser = self.parse_args(args)
cfg = load_config(args.config)
if cfg is None:
return
kl = get_model_by_type(args.type, cfg=cfg)
#can provide an optional image filter part
img_stack = None
#load keras model
kl.load(args.model)
#start socket server framework
sio = socketio.Server()
top_speed = float(args.top_speed)
#start sim server handler
ss = SteeringServer(sio,
kpart=kl,
top_speed=top_speed,
image_part=img_stack)
#register events and pass to server handlers
@sio.on('telemetry')
def telemetry(sid, data):
ss.telemetry(sid, data)
@sio.on('connect')
def connect(sid, environ):
ss.connect(sid, environ)
ss.go(('0.0.0.0', cfg.REMOTE_PILOT_PORT))
def sim(self, model_path=None, top_speed=0.0):
'''
Donkey Simulatorへ独自モデルの結果を提供するために推論APIを提供します。
donkey simコマンドを使用する場合、KerasCategoricalもしくはKerasLinearクラス
の実装モデルにしか対応していないため、manage.py上に機能を追加しました。
ポートは9090を使用します(変更不可)。
引数：
model_path モデルファイルへのパス、指定無しの場合はロードしない
top_speed トップスピード値（シミュレータではスロットル推論値は使用されない）、指定しない場合は速度は0.0となる
'''
# このメソッドのみで使用するパッケージのインポート
# モデルのロード
if model_path:
print("start loading trained model file")
super().load(model_path)
print("finish loading trained model file")
# ソケットサーバフレームワークの開始
sio = socketio.Server()
# Sim サーバハンドラの開始
ss = SteeringServer(sio,
kpart=self,
top_speed=top_speed,
image_part=None)
# イベントおよびハンドラ関数を登録
@sio.on('telemetry')
def telemetry(sid, data):
ss.telemetry(sid, data)
@sio.on('connect')
def connect(sid, environ):
ss.connect(sid, environ)
# リッスン開始
ss.go(('0.0.0.0', 9090))
