【基于Ubuntu20.04的Autoware.universe安装过程】方案三：Docker | 详细记录 | 全过程图文 by.Akaxi_autoware docker

目录

一、Autoware.universe背景

二、安装说明

三、安装git

四、克隆autoware

五、安装cuda

六、安装Docker软件

七、安装Nvidia Container Toolkit

八、安装Rocker

九、拷贝Autoware的Docker镜像

十、创建autoware_map文件夹

十一、启动docker

十二、源码拷贝

十三、安装依赖

十四、编译Autoware.universe

十五、测试Autoware.universe

参考链接

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【注：整体流程来说，使用方案三：Docker安装，即使用官方给出的环境进行配置，会节省很大的开发时间和成本，比较方案一和二的部署更加迅速，由于是使用Docker官方环境，不利于我们学习其基本的环境和相关配置，但是如果想要快速部署环境，Docker会是一个非常好的工具】

一、Autoware.universe背景

Autoware是一个基于ROS（机器人操作系统）开发的，开源的自动驾驶软件栈。它可以用于为各种各样的车辆，如汽车和卡车等，开发和部署先进辅助驾驶系统（ADAS）

Autoware版本：

Ai：基于ROS1

Auto：基于ROS2

Universe：商用/二次开发

官方文档：Autoware Universe Documentation

二、安装说明

参考官网的安装教程：

https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/galactic/installation/autoware/source-installation/

在Autoware Documentation官方文档可以详细的看到安装流程~

选择galactic版本

关于Doker：什么是Docker？看这一篇干货文章就够了！ - 知乎 (zhihu.com)

三、安装git

打开终端执行代码

sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install git

可以看到我们成功安装了git~

四、克隆autoware

输入指令克隆官网的autoware仓库

git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git

克隆成功，可以看到我们在桌面的autoware仓库文件夹

五、安装cuda

指令输入 nvidia-smi 看看自己的电脑有没有Nvidia的驱动和cuda

这里我的电脑自带Nvidia驱动和cuda，如果你的Ubuntu系统没有适配上GPU显卡的话，可能会跑不起autoware嘞，如果你的电脑没有Nvidia驱动和cuda，可以去官网下载驱动，这是一些安装驱动参考链接：

【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn_ubuntu20安装nvidia显卡驱动-CSDN博客

Ubuntu18-22.04安装和干净卸载nvidia显卡驱动——超详细、最简单_ubuntu安装nvidia显卡驱动-CSDN博客

六、安装Docker软件

使用鱼香ROS一键安装指令，我们就能非常方便的安装Docker~，感谢鱼香ROS大佬

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

输入指令后选择8，一路自动下去我们的Docker就安装好啦

七、安装Nvidia Container Toolkit

首先执行指令更新程序

sudo apt update
sudo apt upgrade

紧接着，安装Nvidia Container Toolkit工具

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

最后，输入指令查看有没有安装好

dpkg -l | grep nvidia-container-toolkit

八、安装Rocker

输入指令安装Rocker

sudo apt-get install python3-rocker

安装完成~

随后我们安装需要的Python环境

sudo apt-get install python3-venv

完成啦~

九、拷贝Autoware的Docker镜像

通过Docker拷贝官方的autoware环境，输入指令：

docker pull ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

输入指令拷贝官网最新的docker，一共18.7G大小，大概【1小时】左右

输入指令 docker images 查看镜像。可以看到我们已经成功安装了容器拉

十、创建autoware_map文件夹

指令：

mkdir autoware_map

十一、启动docker

启动docker采用CPU或者GPU加速，二选一即可

指令：

【使用CPU】rocker -e LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE=1 --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

【使用GPU加速】rocker --nvidia --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

这里使用GOU失败了，卡住大概10min，使用CPU成功啦~

十二、源码拷贝

依次输入指令，我们拷贝源码

cd autoware
mkdir src
vcs import src < autoware.repos

开始拷贝~

源码拷贝成功啦

十三、安装依赖

十四、编译Autoware.universe

输入指令，开始编译

【跳过包编译】
MAKEFLAGS="-j4" colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --executor sequential

在编译过程如果有包报错，导致编译失败，可以在指令后面加上，忽略这个包执行编译，最后我们再对忽略的包再一对一进行编译就行啦~

这是我的编译完成指令（注意跳过了部分包哈）

【能够编译完】【跳过了部分的包】
MAKEFLAGS="-j4" colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --executor sequential --packages-skip costmap_generator map_tf_generator yabloc_common yabloc_image_processing yabloc_particle_filter yabloc_pose_initializer

十五、测试Autoware.universe

输入指令，安装测试所需资源地图

gdown -O ~/autoware_map/ 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1499_nsbUbIeturZaDj7jhUownh5fvXHd'
unzip -d ~/autoware_map ~/autoware_map/sample-map-planning.zip

登录我们的container ， 进入Autoware，开始测试环节

rocker --nvidia --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda
source ~/autoware/install/setup.bash
ros2 launch autoware_launch planning_simulator.launch.xml map_path:=$HOME/autoware_map/sample-map-planning vehicle_model:=sample_vehicle sensor_model:=sample_sensor_kit

会出现类似下面的界面

参考链接

【安装教程】ubuntu20.04/22.04从零开始搭建autoware.universe-CSDN博客

Ubuntu 20.04 安装 Autoware.universe - 知乎 (zhihu.com)

2024.4.1

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