1. build_simulations

• build_simulations 함수는 시뮬레이션 객체들을 생성하고 구성
• 이 함수는 주어진 설정(cfg), 작업자 풀(worker), 콜백(callback) 목록, 그리고 (선택적으로) 미리 만들어진 플래너들을 활용하여,
  • 각 시나리오에 대해 시뮬레이션을 구축

---

---

1.1. 상세한 동작 설명

1. 초기 설정 및 시나리오 추출

• 로깅과 컨테이너 초기화:
  • 시뮬레이션 객체를 담을 빈 리스트(simulations)를 생성
• 시나리오 추출:
  • DistributedScenarioFilter 인스턴스를 생성하여
    • 분산 처리 환경(노드, 동기화, 분산 모드 등)에 맞게
      • 각 노드가 처리할 시나리오 목록을 결정
    • scenario_filter.get_scenarios()를 호출하여 현재 노드가 처리할 시나리오들을 추출

---

2. 메트릭 엔진 구성 (옵션)

• 메트릭 사용 여부 확인:
  • 설정(cfg)에서 run_metric이 활성화되어 있으면, build_metrics_engines 함수를 호출하여
    • 시나리오별 메트릭 엔진들을 구축하고 이를 metric_engines_map에 저장

---

3. 시뮬레이션 객체 및 플래너 생성

• 각 추출된 시나리오에 대해 다음 작업을 수행합니다:

• 플래너 생성:

  • 만약 미리 만들어진 플래너(pre_built_planners)가 제공되지 않았다면,
    • 설정(cfg) 내에 'planner' 항목이 반드시 있어야 하며,
    • 이를 기반으로 build_planners 함수를 통해, 해당 시나리오에 맞는 플래너들을 생성
  • 이미 미리 생성된 플래너가 있다면, 이를 그대로 사용

• 

• 각 플래너에 대해 아래 단계를 수행:

  1. Ego Controller 구성:

     • 설정(cfg)의 ego_controller를 기반으로, 현재 시나리오를 인자로 전달하여 Ego 차량의 제어 로직(예: TwoStageController)을 생성합니다.

  2. 시뮬레이션 시간 관리:

     • simulation_time_controller를 설정(cfg)의 simulation_time_controller 항목을 통해 인스턴스화하여, 시뮬레이션 진행 시간과 반복(iteration)을 관리합니다.

  3. 관측(Observation) 빌드:

     • build_observations 함수를 호출하여, 시나리오에 대한 관측 데이터를 구성
       • 이 관측 데이터는 플래너가 상황을 판단할 때 필요한 센서 및 환경 정보를 포함합니다.

  4. 메트릭 콜백 구성 (옵션):

     • 현재 시나리오의 유형에 따라 metric_engines_map에서 해당 메트릭 엔진을 가져옴
     • 만약 메트릭 엔진이 존재하면, MetricCallback을 생성해 상태 기반 콜백(stateful callback) 목록에 추가
     • 또한, 설정(cfg) 내에 "simulation_log_callback"이 정의되어 있으면, 이를 인스턴스화하여 상태 기반 콜백 목록에 추가

  5. 시뮬레이션 환경 구성:

     • 위에서 생성한 simulation_time_controller, observations, ego_controller 그리고 현재 시나리오를 모아 SimulationSetup 객체를 만듦

  6. Simulation 객체 생성:

     • Simulation 객체를 생성하는데,
       • 이때 SimulationSetup,
       • 그리고 앞서 전달받은 콜백(callback) 목록과
       • 추가한 상태 기반 콜백(stateful callbacks)을 MultiCallback으로 묶어 전달
     • 또한, 시뮬레이션 이력을 보관할 버퍼 지속시간(simulation_history_buffer_duration)도 설정에서 가져옴

  7. SimulationRunner 생성:

     • 마지막으로, 생성된 Simulation 객체와 현재 플래너를 묶어 SimulationRunner 객체를 만들고, 이를 simulations 리스트에 추가

---

4. 최종 반환

• 모든 시나리오에 대해 위 작업을 마치면, "Building simulations...DONE!" 로그를 남기고 최종적으로 생성된 SimulationRunner 객체들의 리스트를 반환

---

요약

• build_simulations 함수는 다음과 같은 역할을 수행

1. 시나리오 추출:

   • 분산 처리 환경에 맞게 현재 노드가 처리할 시나리오들을 선택

2. 플래너, Ego Controller, 시간 제어, 관측 데이터 등 각 구성 요소를 생성:

   • 각 시나리오에 대해 플래너와 제어, 시간 관리, 관측 정보를 인스턴스화하여 시뮬레이션 환경을 구축

3. 메트릭 엔진 및 관련 콜백 추가 (옵션):

   • 시나리오 유형에 맞게 메트릭을 수집하고 집계할 수 있도록 관련 콜백을 구성

4. SimulationRunner 객체 생성 및 반환:

   • 시뮬레이션 설정과 플래너를 묶어 실행 가능한 SimulationRunner 리스트를 생성해 반환