ubuntu16.04下ROS和深度学习框架pytorch，同时使用

一、ubuntu16.04  u盘安装

1. 下载安装UltraISO软件，下载ubuntu的ISO文件（如果有的话，就可以直接看第二步）

2. 制作ubuntu的安装盘，即安装Ubuntu的启动盘：

1）打开 UltraISO软件（以管理员的方式），然后选择“文件”——>“打开”，选择刚刚下载的ubuntu的ISO文件。如下图所示：

2）选择“启动”——>“写入硬盘映像”，就会弹出一个对话框：

3）在弹出的对话框中，a.“硬盘驱动器”：选择8G的U盘。b.“写入方式”：USB-HDD+,c.单击写入，即可。

3.安装Ubuntu系统在U盘上：

1）将U盘插上电脑上，重启电脑。按照你的电脑品牌进BIOS。有的选择Esc，Del, F2，F12等等不相同。

2）选择boot option, 在advanced boot feature 等里面找一下，选择U盘的那个启动

3）保存并退出。选择“SAVE”选项。下面有一个“保存并退出”和一个“不保存退出”。选择“保存退出”。自动就会重启。并进入到Ubuntu的安装界面。

4）就会出现4个选项，选择第二个选项，因为第一个选项是让你体验的（Try开头的）。第二个表示立即安装（Install开头的）。

5）然后就是选择语言：

6）设置无线：用于安装软件的，不然只有安装好自行安装（也可以）。你可以使用手机开一个热点。一般就是一百多M。我一般什么都不选，保证安装的顺利

7）然后出现两个要下载的东西，我也不选，单击继续，就会出现一个对话框。可能没有，有的话选择“退出”。

9）选择“自定义安装”选项，如果选择第一个，就会修改本机电脑的启动项，每次启动要插U盘，并且不能插入其他电脑上启动。单击继续，就会进入分区界面：

10）sda一般是你的本地电脑：代表的是你自己电脑上的硬盘，里面有分区不要动，不然数据会就不见。

单击“+”进行分区。

11）输入主分区的大小(不要分完，分个20G容量，20480M)，选择主分区，选择选项就选默认的EXT4日志文件系统，“挂载点”选择第一个，也就是“/”。

12）选中空闲之后，单击+号，选择逻辑分区，输入容量为200M，选择默认的EXT4日志文件系统，“挂载点”选择/boot.

13)选中空闲之后，单击+号，选择逻辑分区，输入容量为4096M，选择交换空间.

14）选择空闲之后，单击+号，选择逻辑分区，输入容量为就是剩下的（不用输入），选择默认的EXT4日志文件系统，“挂载点”选择/usr.

15)重要的一点：“安装启动引导器的设备”选择成你的U盘，选择/dev/sdc就可以了。默认的是dev/sda，不要选择这个，不然数据就会没有。然后单击安装。就会弹出个对话框，显示格式化那些内容，看看有没有你的/dev/sda（一定要没有）。一般出现格式/dev/sdc，这个是当然的。应为你要安装到那个上面。

16）选择时区（一般SHANGHAI）。

17）选择语言。

18）输入登录名和秘密。

19）就是安装。安装完之后就会出现重启机器。

20）重启即可

二、安装python3.6

1. sudo apt-get update

#先要配置好python软件的依赖包

2. sudo apt-get install software-properties-common

3. sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6

#更新源 , 并安装好最新python3.6版本

4. sudo apt-get update

5. sudo apt-get install python3.6

sudo apt-get install libpython3.6-dev 这句是装Python3.6的一些包含和库文件，一定要装，不然后面会出错。（会没有usr/include/python3.6 等）

#直接输入python默认是自带的python2.7 ,  其实就是python软连接到了python2.7 

#cd 到目录下查看python的软连接

6. cd /usr/bin

7. ls -l | grep python

#删除原本连接2.7的python软连接  ,再重新配置python3.6的软连接为python , 以后直接输入python的版本就是python3.6

8. sudo rm python

9. sudo ln -s python3.6  python

#有些还默认了python3的软连接为python3.5 , 可以把python3的软连接也改为python3.6

10. sudo rm python3

11. sudo ln -s python3.6  python3

#python3pip安装, 也可以pip3做一个软连接 , 这样直接pip对应的就是pip3sudo apt-get install python3-pip

12. sudo ln -s pip3 pip     （sudo ln -s pip2 pip）

#查看pip对应的版本 , 看是否需要更新

13. pip --version

14. sudo python pip install --upgrade pip

15. pip –version

如果 pip 出现 No module named apt_pkg 错误

sudo apt-get remove --purge python3-apt

sudo apt-get install python3-apt

后面可能会出现pip unsupported local setting

export LC_ALL=C

三、anaconda：ROS和anaconda不能兼用

1. bash *.sh   （下载一个anaconda3的sh文件）

四、安装pip3

1. sudo apt-get install python3-pip

五、安装CUDA和CUDNN（如果使用CPU版本就跳过）

1. 先安装一些依赖库

 $:sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev --fix-missing

 

2.安装显卡驱动

 $:sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa

 $:sudo apt-get update

 $:sudo apt-get install nvidia-367 #注意在这里指定自己的驱动版本!

 安装完成之后输入以下指令进行验证：$:sudo nvidia-smi 若列出了GPU的信息列表则表示驱动安装成功。

3. install cuda， 先下载cuda的安装文件，.run

 $:sudo sh ******.run

         -----

3. 安装cuDNN: 下载解压cndnn v5.1.tar.gz 

   $:cd cuda; sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/;

   $:sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 

   更新软连接:

   $:cd /usr/local/cuda/lib64/

   $:sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10

   $:sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5

   $:sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so

   $:sudo ldconfig

4. 设置环境变量:

   (install vim)

   $:vim ~/.bashrc

   $:export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

   $:export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

   $:export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

   ####  i:          input

   ####  Esc:        stop inputting

   ####  :wq+Enter:  save and quit

   $:source ~/.bashrc

   在/etc/profile中添加CUDA环境变量:

   $:sudo gedit /etc/profile

   内容:

         PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 

         export PATH 

   保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效

   $:source /etc/profile 

   同时需要添加lib库路径:在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,

   输入:

   $:sudo gedit etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

   内容如下: /usr/local/cuda/lib64 

   保存后，执行下列命令使之立刻生效

   $:sudo ldconfig

5. 安装CUDA SAMPLE测试CUDA:

   进入/usr/local/cuda/samples, 执行下列命令来build samples

   $:sudo make all -j8 

   整个过程大概10分钟左右, 全部编译完成后， 进入 samples/bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery: ./deviceQuery

 

六、安装pytorch

1. sudo pip install  *.whl （自己先下载一个pytorch, 0.4.1, gpu版本，我自己的程序必须这个版本）

2. sudo pip install torchvision

七、conda安装opencv(python3.6版)

方法一：https://anaconda.org/menpo/opencv3/files 下载对应版本

conda install *.bz2即可

方法二：conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv （需要联网）

方法三：pip3 install opencv-python（还是用这个吧）

这个时候import cv2会出错，这个问题是由ROS将/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages添加到python路径引起的.当您使用命令source /opt/ros/kinetic/setup.bash激活ROS时,实际上会发生这种情况.这行通常添加在bashrc文件的末尾,位于/home/username/.bashrc中.

解决方法是从bashrc文件中删除此行.这样就可以正确使用python3 opencv包,你仍然可以运行source /opt/ros/kinetic/setup.bash来使用ROS。

但是我的不好使，我的解决方法是：

vim ~/.bashrc打开变换设置文件

在后面添加：

export PYTHONPATH= "/usr/local/lib/python3.6/dist-package‌​s/cv2:$PYTHONPATH"

退出，

source ~/.bashrc

生效，但是这个后序还会有问题，因为治标不治本，最后的方法是

cd /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/

sudo mv cv2.so cv2_ros.so

 

八、ros+python3

pip3 install catkin-tools

pip3 install rospkg

九、测试ROS系统

打开一个终端测试roscore是否能正常启动，使用ROS必须保证roscore运行：

$ roscore

启动一个turtlesim节点并通过键盘控制其运动，新开启一个终端，执行以下命令：

$ rosrun turtlesim turtlesim_node

然后，再开启一个终端：

$ rosrun turtlesim turtle_teleop_key

新开启一个终端输入：

$ rviz

十、安装Kinect2驱动

在ROS环境里使用Kinect2， 主要依靠iai-kinect2这个包。 Github地址： https://github.com/code-iai/iai_kinect2 。

1.首先， 需要安装其libfreenect2, 步骤如下（以下默认以ubuntu14.04或更新的版本是系统版本， 别的系统， 参见原始网站说明）

git clone https://github.com/OpenKinect/libfreenect2.git

cd libfreenect2

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev

sudo apt-get install libturbojpeg libjpeg-turbo8-dev

sudo apt-get install libglfw3-dev

sudo apt-get install libopenni2-dev

安装opencl

sudo apt-get install opencl-headers

mkdir build && cd build （一定要在libfreenect2路径下做这个指令）

cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/

make

make install

然后测试一下：

./bin/Protonect

./bin/Protonect cpu （测试cpu的支撑）

./bin/Protonect gl （测试opengl的支撑）

./bin/Protonect cl （测试opencl的支撑）

接下来安装ros和Kinect v2的接口

cd ~/catkin_ws/src/

git clone https://github.com/code-iai/iai_kinect2.git

cd iai_kinect2

rosdep install -r --from-paths .  这里有个点别忘了，，但是这一步会出错，不用管,

cd ~/catkin_ws

catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE="Release" -Dfreenect2_DIR=/usr/local/lib/cmake/freenect2（这个路径得看自己是装到哪里了，我装的是标准路径usr/local）

十一、Kinova驱动安装

1.驱动安装

sudo dpkg -i KinovaAPI-5.2.0-amd64.deb

chmod +x mico2Install64_1.0.0   获得权限，

./mico2Install64_1.0.0

2.kinova-ros编译

cd ~/catkin_ws/src

git clone https://github.com/Kinovarobotics/kinova-ros.git kinova-ros

cd ~/catkin 或者cd ..

catkin-make

就可以了

提醒自己一句，在catkin_ws工作空间下，如果没编译成功的一定要删除，因为会出错