镜像下载、域名解析、时间同步请点击 阿里云开源镜像站

毕设要开始做Apollo相关的课题，自己在这方面完全就是一个小白，光是安装apollo就已经花了不少功夫，也走了一些弯路，所以在这里记录一下，一方面做个总结，另一方面也希望可以帮到和我一样的朋友，最近在做Apollo的朋友也可以点个关注，大家一起交流讨论。

注意！！此方法安装的是开发版，也就是可以看见源码，可以自己开发的版本，如果只是想体验一下自动驾驶，对源码没有学习需要，那安装发行版就行，发行版装起来更简单，教程指路《apollo6.0发行版安装全教程》

两个版本的前期软件安装工作是一样的。

1.必备软件安装

1.1安装Ubuntu linux

我之前试过安装VM虚拟机，但是虚拟机无法安装NVIDIA GPU驱动，不装这个驱动是无法运行感知模块的，我也没找到解决办法，这里还是建议大家直接安装Linux系统吧。教程请参考《Windows10安装ubuntu18.04双系统教程》

安装Ubuntu需要注意的点：

1.安装语言建议选择English(US)，有前辈说中文环境后面可能会导致乱码，大家还是不要铤而走险了。

2.硬盘划分。由于学习自动驾驶一般要安装几个大的软件，如Apollo、opencv等，所以建议对于/root划分60G到100G，/home分40G及其以上。（硬盘容量允许，肯定是越大越好）

3.装完系统后第一件事就是下载源更换为国内源，建议阿里源，如果不换源，那就很有可能卡死在下载中，我之前就痛苦很久，换了源之后就是神清气爽。更换教程请参考Ubuntu 更换国内源

4.系统进行第一次更新（命令sudo apt-get upgrade）后，在software & updates中，将更新设置为Never，需要的更新手动操作即可，否则不知道哪一天你就因为版本问题而疯掉，如下图

file

5.安装搜狗输入法，请参考《Ubuntu18.04下安装搜狗输入法》Ubuntu输入中文还是搜狗最好用。

1.2.安装NVIDIA GPU DRIVER

对于N卡用户，需要单独安装对应显卡驱动及cuda，安装之前，需要根据Ubuntu的内核版本来确定对应版本的显卡驱动。查看命令如下：

  1. shaw@p1:~$ uname -r
  2. 5.4.0-81-generic
  3. shaw@p1:~$ ubuntu-drivers devices
  4. == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
  5. modalias : pci:v000010DEd00001FB8sv000017AAsd0000229Fbc03sc00i00
  6. vendor   : NVIDIA Corporation
  7. driver   : nvidia-driver-460-server - distro non-free
  8. driver   : nvidia-driver-470 - distro non-free recommended
  9. driver   : nvidia-driver-418-server - distro non-free
  10. driver   : nvidia-driver-450-server - distro non-free
  11. driver   : nvidia-driver-460 - distro non-free
  12. driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
  14. == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:1d.6/0000:52:00.0 ==
  15. modalias : pci:v00008086d00002723sv00008086sd00000080bc02sc80i00
  16. vendor   : Intel Corporation
  17. manual_install: True
  18. driver   : backport-iwlwifi-dkms - distro free

根据推荐的版本号，安装命令如下：

  1. shaw@p1:~$ sudo apt-add-repository multiverse
  2. shaw@p1:~$ sudo apt-get update
  3. shaw@p1:~$ sudo apt-get install nvidia-driver-470
  4. ...
  5. update-initramfs: Generating /boot/initrd.img-5.4.0-81-generic
  6. I: The initramfs will attempt to resume from /dev/nvme1n1p2
  7. I: (UUID=3d8c08e6-e615-4e5d-94ef-ca7744ce78c1)
  8. I: Set the RESUME variable to override this.

安装完成后，可以通过命令NVIDIA_SMI测试，出现下面提示说明安装成功：

  1. shaw@p1:~$ nvidia-smi
  2. Sun Aug 22 14:03:06 2021       
  3. +-----------------------------------------------------------------------------+
  4. | NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
  5. |-------------------------------+----------------------+----------------------+
  6. | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
  7. | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
  8. |                               |                      |               MIG M. |
  9. |===============================+======================+======================|
  10. |   0  Quadro T2000        Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
  11. | N/A   55C    P8     3W /  N/A |    174MiB /  3911MiB |      6%      Default |
  12. |                               |                      |                  N/A |
  13. +-------------------------------+----------------------+----------------------+
  15. +-----------------------------------------------------------------------------+
  16. | Processes:                                                                  |
  17. |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
  18. |        ID   ID                                                   Usage      |
  19. |=============================================================================|
  20. |    0   N/A  N/A      1253      G   /usr/lib/xorg/Xorg                 97MiB |
  21. |    0   N/A  N/A      1509      G   /usr/bin/gnome-shell               74MiB |
  22. +-----------------------------------------------------------------------------+

如果不成功，就把ubuntu系统重启一下使安装生效，我就是重启后才成功的。

1.3.安装docker engine

  1. shaw@p1:~$ sudo apt install docker.io
  2. ...
  3. Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/containerd.service → /lib/systemd/system/containerd.service.
  4. Setting up bridge-utils (1.5-15ubuntu1) ...
  5. Setting up ubuntu-fan (0.12.10) ...
  6. Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ubuntu-fan.service → /lib/systemd/system/ubuntu-fan.service.
  7. Setting up pigz (2.4-1) ...
  8. Setting up docker.io (20.10.7-0ubuntu1~18.04.1) ...
  9. Adding group `docker' (GID 127) ...
  10. Done.
  11. Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service → /lib/systemd/system/docker.service.
  12. Created symlink /etc/systemd/system/sockets.target.wants/docker.socket → /lib/systemd/system/docker.socket.
  13. Processing triggers for systemd (237-3ubuntu10.51) ...
  14. Processing triggers for man-db (2.8.3-2ubuntu0.1) ...
  15. Processing triggers for ureadahead (0.100.0-21) ...
  16. ureadahead will be reprofiled on next reboot
  17. shaw@p1:~$ docker [tab]
  18. docker        dockerd       docker-init   docker-proxy  
  19. shaw@p1:~$ docker --version
  20. Docker version 20.10.7, build 20.10.7-0ubuntu1~18.04.1

安装完成后，创建组docker，并将当前用户加入组中，后续就可以以用户身份操作docker而不是root，这一步至关重要，命令如下：

  1. shaw@p1:~$ sudo groupadd docker
  2. shaw@p1:~$ sudo usermod -aG docker $USE

此时重新登录系统（重启，这一步一定要做，否则会警告找不到用户而uid和gid又不匹配，造成错误）。完成添加用户到docker组的操作，以后就可以以用户身份操作Docker。
最后使用hello-world测试docker：

  1. shaw@p1:~$ systemctl start docker && systemctl enable docker
  2. shaw@p1:~$ docker run hello-world
  3. Unable to find image 'hello-world:latest' locally
  4. latest: Pulling from library/hello-world
  5. b8dfde127a29: Pull complete 
  6. Digest: sha256:0fe98d7debd9049c50b597ef1f85b7c1e8cc81f59c8d623fcb2250e8bec85b38
  7. Status: Downloaded newer image for hello-world:latest
  9. Hello from Docker!
  10. This message shows that your installation appears to be working correctly.

注意：Docker的更新也比较频繁，经常会出现新版本安装不成功又禁用旧版本服务的情况，此时别慌，仅需以下几个命令即可解决：

  1. shaw@p1:~$ service docker start 
  2. Failed to start docker.service: Unit docker.service is masked.
  3. shaw@p1:~$ systemctl unmask docker.service
  4. shaw@p1:~$ systemctl unmask docker.socket
  5. shaw@p1:~$ systemctl start docker.service
  6. shaw@p1:~$ service docker start 
  7. docker run hello-world

1.4安装NVIDIA Container Toolkit

运行以下命令安装 NVIDIA Container Toolkit：

  1. distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
  2. curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
  3. curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
  4. sudo apt-get -y update
  5. sudo apt-get install -y nvidia-docker2

安装完成后，重启docker使改动生效

  1. sudo systemctl restart docker

2.安装apollo

2.1下载Apollo 6.0

从github上下载：

  1. git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git

从gitee上下载

  1. git clone https://gitee.com/ApolloAuto/apollo.git

如果你在这一步成功了，那你就可以直接到下一步，如果像我一样失败了，报错信息如下：

  1. Cloning into 'apollo'...
  2. remote: Enumerating objects: 329426, done.
  3. remote: Counting objects: 100% (337/337), done.
  4. remote: Compressing objects: 100% (336/336), done.
  5. fatal: The remote end hung up unexpectedly.22 GiB | 6.13 MiB/s      
  6. fatal: early EOF
  7. fatal: index-pack failed

那就只克隆master分支最近一次的commit，减小文件大小：

  1. git clone --depth 1 --branch master https://gitee.com/ApolloAuto/apollo.git

成功信息如下：

  1. Cloning into 'apollo'...
  2. Warning: Permanently added the RSA host key for IP address '13.250.177.223' to the list of known hosts.
  3. remote: Enumerating objects: 313436, done.
  4. remote: Counting objects: 100% (127/127), done.
  5. remote: Compressing objects: 100% (77/77), done.
  6. remote: Total 313436 (delta 63), reused 95 (delta 50), pack-reused 313309
  7. Receiving objects: 100% (313436/313436), 2.42 GiB | 246.00 KiB/s, done.
  8. Resolving deltas: 100% (234642/234642), done.
  9. Checking out files: 100% (9715/9715), done.

2.2设置origin分支

如果我们只是下载运行，上述操作就够了。如果我们作为开发者想提交代码修改请求，还需要修改orgin分支为个人项目，upstream分支指向原作者项目地址，使用git修改操作如下：

  1. git checkout master
  2. git remote -v
  3. git remote set-url origin git@github.com:YOUR_GITHUB_USERNAME/apollo.git
  4. git remote add upstream git@github.com:ApolloAuto/apollo.git
  5. git remote add upstream https://github.com/ApolloAuto/apollo.git
  6. git remote -v

2.3 拉取镜像

  1. bash docker/scripts/dev_start.sh

这个过程会比较慢，而且如果网速不好，会中断，如果你多次中断，我建议你可以切换手机热点，我刚开始用WiFi一直失败，后来连了手机热点（我的手机热点网速感觉并不如wifi快，但是热点的确可以成功，WiFi却不行，具体原因我也不清楚，大家可以试试看）

  1. Adding user `xu' ...
  2. Adding new user `xu' (1000) with group `docker' ...
  3. Creating home directory `/home/xu' ...
  4. Copying files from `/etc/skel' ...
  5. [ OK ] Congratulations! You have successfully finished setting up Apollo Dev Environment.
  6. [ OK ] To login into the newly created apollo_dev_xu container, please run the following command:
  7. [ OK ]   bash docker/scripts/dev_into.sh
  8. [ OK ] Enjoy!

显示这样，就说明成功了。

然后进入docker

  1. bash docker/scripts/dev_into.sh

成功输出如下：

  1. To run a command as administrator (user "root"), use "sudo <command>".
  2. See "man sudo_root" for details.
  4. [xu@in-dev-docker:/apollo]$

2.4编译apollo

当然这里，首先要检查确保您在开发Docker容器中

有GPU的话

  1. ./apollo.sh build_opt_gpu

没有GPU,就用CPU

  1. ./apollo.sh build_opt

编译很考验电脑性能，这个过程需要很大的耐心，不用管，就让它自己跑就行了。如果有GPU,但是用GPU跑失败了，那就用CPU的指令试试，如果编译成功了，屏幕上会输出ok。

2.5下载数据包

电脑不是实车，自然没有数据，所以我们想运行，需要下载一个录好的数据包

  1. cd docs/demo_guide/
  2. python3 record_helper.py demo_3.5.record

通过这个指令，可以下载一个数据包，但是如果又是像我一样，网络不好又没有，然后下载失败，那就换个解决办法。（下载失败，它会输出一个bad luck，如果成功就不用管后面的）

如果下载失败看这里，下载失败可能是没下载成功，也有可能是下载一个残缺的文件，所以大家进入apollo-docs-demo-guide,看一下有没有一个叫demo_3.5.record的文件，如果存在这个文件，那就说明是下载了一个残缺文件，所以一定要先把这个文件删除，否则没办法下载新的。

  1. rm demo_3.5.record

然后用这个新指令来下载

  1. wget https://apollo-system.cdn.bcebos.com/dataset/6.0_edu/demo_3.5.record

下载成功后，运行dreamview程序

  1. bash scripts/bootstrap.sh

然后播放演示包

  1. cyber_recorder play -f demo_3.5.record --loop

在浏览器中输入http://localhost:8888，访问 Apollo Dreamview：

file

屏幕上的车辆可以正常行驶，到这里，apollo6.0开发版就安装完啦！可以用ctrl+C终止程序运行。

本文转自：https://blog.csdn.net/DLL200122/article/details/123681231

更多相关文章

  1. [Android]获取未安装的APK图标
  2. 【android】环境搭建(For Windows)
  3. Android清单文件详解(一) ---- 一切从开始
  4. 使用Maven管理Android项目（一）
  5. Android使用xutils3框架实现应用程序内的检查更新下载服务器存放
  6. 教你用电脑从 Google Play 下载 Android(安卓)程序 apk 文件
  7. 8 个最优秀的 Android(安卓)Studio 插件
  8. 离线配置Android开发环境
  9. 教你如何在 Android(安卓)使用多线程下载文件

随机推荐

  1. 关于操作 ASP.NET Web API的实例
  2. VS2015常用快捷键详解
  3. wcf什么意思？关于wcf的实例教程
  4. Visual Studio 中自定义生成事件的详细介
  5. 值类型对象的两种表示形式
  6. net 使用 data.oracleclient 出现的错误
  7. 经典的IoC/DI容器--StructureMap
  8. 最新版近乎v5.0新型社区发布介绍
  9. 什么是构造器？引用类型是什么？
  10. 用Shape做动画的实例详解