自动驾驶Drive PX2开发环境配置

       前段时间在搭建一个比较高效的自动驾驶开发软硬件环境，大家都比较清楚开发自动驾驶的软件，经常需要到实车去调试和验证。显然笔记本比较合适，但是在Nvidia Dirve PX2的计算平台上开发，需要笔记本具有Nvidia GPU显卡功能，而且需要能安装DriveWorks开发软件，显存最好能大于2G（可以运行深度学习算法模型）。所以我们选择了一款Dell的Alienware笔记本带GeForce GTX 1070（预算有限不能1080Ti，不过已有一台带1080Ti的台式机供深度学习）。

       下面提到的各种软件配置基于如下硬件配置：

Dell Alienware GeForce GTX 1070： i7 CPU，256G SSD，1T HDD基本硬件配置，品牌机没有选择。

       最终目的： Ubuntu 16.04开发环境为主，Windows 10日常办公，两个OS同时使用。   

需要配置的软件：

Ubuntu 16.04： DriveWorks，CUDA，Nvidia驱动，ROS，PCL-1.8，OpenCV-3.3，VScode和其他开发工具。

Windows 10：Office365，SourceInsight4.0等。

一、多操作系统安装

  

      拿到的Dell Alienware笔记本电脑有预装的home版Win 10， 但是最好到Dell官网去制作一个U盘重新安装（笔者就踩过一个坑，拿到的笔记本是激活了几个月的，别人使用过的，然后装到Ubuntu16.04发现不能切换Nvidia显卡，仍然只能使用Intel集成显卡！）。重装Win10，最好把它安装到HDD机械硬盘中，SSD固态硬盘全部给Ubuntu 16.04：一Ubuntu开发为主，就算重装不影响win 10，二是SSD固态硬盘速度快，自动驾驶开发中传感器数据需要大量I/O。

      Win 10重新刷好后，需要做下面两件事，以使能安装其他OS：

1.1) 在管理者权限中启动cmd，然后调用安全模式启动： bcdedit /set {current} safeboot minimal;

1.2) 重启 F2进入BIOS；

1.3) “Advanced”-> "SATA Operation" -> 把“RAID”切换成“AHCI”，退出，保存；

1.4) 进入win 10 取消安全模式启动： bcdedit /deletevalue {current} safeboot.

2.1) 重启F2进入BIOS；

2.2) “Boot" ->"Secure Boot" ->改成”Disabled“；

2.3）请注意”Boot List Option“ 应该是”UEFI“（默认）。

然后取消HDD机械硬盘写保护，在磁盘管理中，压缩卷，C盘只留一部分空间80G，其他存储空间做成其他压缩卷，这样在Ubuntu 16.04中，读写机械硬盘不影响C盘内容。

     Ubuntu 16.04 安装，先使用UNetbootin（ https://unetbootin.github.io/）制作Ubuntu 16.04的U盘启动盘。

插入启动U盘，F12，选择U盘启动，然后进入Ubuntu 16.04的桌面，有一个图标” Install Ubuntu 16.04.05 LTS“双击安装，然后其他的勿勾选，直到提示Ubuntu的不同安装类型，选择”Something else“，然后需要选择SSD固态硬盘，文件系统格式ext4。一路走下去安装完成。

二、Nvidia各种软件安装

      1) Nvidia驱动安装

           1.1） 到Nvidia官网： http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 选择对应驱动比如"Nvidia.run"。

           1.2） 修改grub：

                   打开/etc/default/grub, 在“ GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="nomodeset quiet splash"， 添加了nomodeset，保存，然后执行：sudo update-grub。

     1.3) 由于Ubuntu 16.04自带开源Nvidia显卡驱动nouveau, 需要添加到黑名单中禁用。

          添加conf 文件：cat /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf：

             blacklist nouveau

             options nouveau modeset=0

          重新生成 kernel initramfs:
             sudo update-initramfs -u

          reboot重启。

     1.4）Ctrl+Alt+F1进入text模式，关闭X windows

          sudo service lightdm start

          sudo ./Nvidia.run --no-opengl-files 

          （不需要安装opengl，如果不加可能会出现Ubuntu登录界面循环重启，但是笔者的添加--no-opengl-files反而在nvidia-smi看不到compiz，然后打开firefox，没有使用nvidia显卡上，然后重装sudo ./Nvidia.run,未添加--no-opengl-files）

          注意：安装过程中，遇到有xconfig，选择no。

         

   2)安装cuda-8.0

     安装过程中，有一个千万注意，就是不需要再安装驱动，因为这个驱动比较旧，跟上面安装可能冲突。

   3）安装CuDNN（比如v5.1）

     

cuDNN安装（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）

$tar -zxvfcudnn-8.0-linux-x64-v5.1-prod.tgz 

$cd cuda

$sudocp lib64/lib*/usr/local/cuda/lib64/ 

$sudocp include/cudnn.h/usr/local/cuda/include/

更新软连接：

$cd /usr/local/cuda/lib64/

$sudochmod +r libcudnn.so.5.1.5

$sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.5libcudnn.so.5

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

在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件cuda.conf, 内容如下

$ cd /etc/ld.so.conf.d/

$ geditcuda.conf

      sudo service lightdm stop 重启。

       4） DriveWorks

             https://developer.nvidia.com/nvidia-drive-downloads下载，然后按照提示安装，下载大约30G，下载完成后自动安装，中途terminal需要提示输入密码。

三、安装各种基础依赖

1. 安装通用依赖项

   安装blas

   sudo apt-getinstall libatlas-base-dev

   安装pip

   sudo apt-getinstall python-pip

   安装其他依赖库

   sudo apt-get install libprotobuf-devlibleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-devprotobuf-compiler liblmdb-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

    

   sudo apt-getinstall python-dev

   sudo apt-getinstall python-opencv

    

   安装Python模块

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflagsCythonipython

四、 安装Opencv

OpenCV3.2需要安装低于3.0的ffmpeg，否则opencv3.2的video会有问题（配置ffmpeg为no导致的）

最新版本FFmpeg 2.5.1 已经发布，Ubuntu 14.04、16.04用户可通过PPA进行安装，打开终端，输入命令：

sudo add-apt-repositoryppa:kirillshkrogalev/ffmpeg-next
sudo apt-get update
sudo apt-get install ffmpeg

卸载ffmpeg命令：

sudo apt-get remove ffmpeg

安装opencv其他依赖

sudo apt install -y build-essential

cmake # GUI (if you want to use GTK instead of Qt, replace'qt5-default' with 'libgtkglext1-dev' and remove '-DWITH_QT=ON' option inCMake):

sudo apt install -y qt5-default libvtk6-dev

# Media I/O:

sudo apt install -y zlib1g-dev libjpeg-dev libwebp-devlibpng-dev libtiff5-dev libjasper-dev libopenexr-dev libgdal-dev

# Video I/O:

sudo apt install -y libdc1394-22-dev libavcodec-devlibavformat-dev libswscale-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-devlibx264-dev yasmlibopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libv4l-devlibxine2-dev

 

# Parallelism and linear algebra libraries:

sudo apt install -y libtbb-dev libeigen3-dev

安装gstreamer：

apt-get 命令方式安装

sudo apt-get installlibgstreamer0.10-dev gstreamer-tools gstreamer0.10-tools gstreamer0.10-doc

sudo apt-get installgstreamer0.10-plugins-base gstreamer0.10-plugins-goodgstreamer0.10-plugins-ugly gstreamer0.10-plugins-badgstreamer0.10-plugins-bad-multiverse

apt-get install libgstreamer* // 该命令的目的是安装头文件；注意’*’

 

下载OpenCV3.2 ：https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.2.0

        在Ubuntu14.04放置OpenCV3.2解压目录下，在/usr/local/目录下创建opencv320目录，存放安装后的opencv。

        sudomkdir -p build

       cd ./build

       cmake  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv320

    sudo make&make install

五、PCL-1.8

       先安装各种依赖项：

1. sudo apt-get update  

2. sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev  
3. sudo apt-get install cmake cmake-gui   
4. sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev  
5. sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common    
6. sudo apt-get install libflann1.8 libflann-dev  
7. sudo apt-get install libeigen3-dev  
8. sudo apt-get install libboost-all-dev  
9. sudo apt-get install libvtk5.10-qt4 libvtk5.10 libvtk5-dev  
10. sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev  
11. sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config  
12. sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev   
13. sudo apt-get install mono-complete  
14. sudo apt-get install qt-sdk openjdk-8-jdk openjdk-8-jre

sudo apt-get update

下载源码： git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git  

1. cd pcl
2. mkdir release  
3. cd release  
4. cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/pcl-1.8\  

      -DBUILD_GPU=ON -DBUILD_examples=ON \  

  6. make & make install

六、 ROS 安装

参照其官网wiki安装Kinetic： http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu

七、VirtualBox按照虚拟Win10

自己制作一个iso，这个参照网上经验安装即可，注意把安装选择在HDD机械硬盘中。

Now enjoy your self-driving development！