ubuntu18.04安装Nvidia驱动、cuda、cuDNN、autoware1.14(GPU版本)教程
autoware1.14安装教程——GPU版本
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- 安装ubuntu18.04LTS
- 安装GCC7.0、G++7.0
- 安装qt5.14.2
- 安装ROS melodic
- 安装cuda10.0和cudnn7.6.5
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- 安装cuda10.0
- 安装cuDNN7.6.5
- 也可以选择安装cuda10.2和cudnn8.2.0
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- 安装cuda10.2
- 安装cudnn8.2.0
- 安装autoware1.14
- 安装YOLO2、YOLO3
- 安装SSDcafe
- 安装相机和激光雷达联合标定工具
写在前面：autoware1.14版本所需依赖：GCC7、G++7、openCV3.x（CSDN有个老哥让装openCV4,结果导致编译报错，最后看了源码才发现必须是openCV3，在此诚挚问候他）、qt5.14.2、cuda10.0（官方规定必须是cuda10.0，但是安装cuda10.2也成功了就是，经过测试，cuda11.4也可，建议直接安装最新版本吧，步骤和安装cuda10.2类似，就是在编译之前要修改以下autoware的一个配置文件）。
有需要的可以关注这篇博客，之后还会有其他的一些autoware的资料和操作流程更新。
安装ubuntu18.04LTS
ubuntu18.04的安装应该比较容易，不过还是写个教程，
具体可参考博客：
https://blog.csdn.net/baidu_36602427/article/details/86548203
大致步骤如下：
第一步：下载分盘助手对硬盘进行重新分盘，Ubuntu系统需要至少60G的磁盘空间。分盘后再磁盘管理找到空出来的盘，右键找到“删除卷”选项，使之处于未分配状态。
第二步：从Ubuntu官网下载系统ISO镜像，使用Rufus软件制作U盘系统安装盘，在制作安装盘时，如果是传统BIOS电脑则选择MBR方式分区，如果是UEFI电脑则要选择GPT分区，否则会导致安装系统后开机引导出错，无法顺利进入双系统。之后将U盘插入电脑，台式机记得将U盘插在机箱后面。
第三步：关机重启电脑，开机按F11或F12或其他键进入Boot模式，使能USB启动系统，并将USB启动设置为第一启动项。
第四步：保存设置并退出Boot模式，开始正式安装Ubuntu操作系统，按照自己需要一步步安装即可，安装完成后重启电脑，此时记得拔出U盘，否则将再次进入系统安装界面。
第五步：安装必要程序和软件，此处可参考一篇博客——《安装Ubuntu18.04之后要做的事》，网址：https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/11746705.html 。
补充说明：如果在安装过程中操作失误导致window10的BOOT配置被损坏而导致无法开机，可以使用PE工具修复BCD文件，方法是：制作windows10“老毛桃”PE版U盘，通过U盘启动进入故障电脑，然后运行BCD修复工具修复开机引导即可。
安装GCC7.0、G++7.0
sudo apt-get install gcc-7 gcc-7-multilib
sudo apt-get install g++-7 g++-7-multilib
安装qt5.14.2
为什么下载qt5.14.2呢，明明不是最新版，因为这是最后一个可以把安装包下载下来本地安装的版本了，之后的都需要联网安装，经常容易报错。
qt5.14.2下载地址如下，安装比较简单，只是需要自己注册一个qt的账号。
https://download.qt.io/archive/qt/5.14/5.14.2/
安装ROS melodic
ROS的安装直接参考官网：
http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu
只是记得如果下载慢记得使用国内镜像源。
安装cuda10.0和cudnn7.6.5
安装cuda10.0
cuda10.0下载和安装官网地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal
也可以百度云下载（里面包含cuDNN7.6.5）:
链接: https://pan.baidu.com/s/1TntNHO3LDDyBnHBltZC1aQ 密码: ge48
1、首先安装社区版驱动
首先删除旧的NVIDIA驱动：
sudo apt-get remove --purge nvidia*
然后安装：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
ubuntu-drivers devices #查看自己的显卡及可以安装的驱动版本
我的是上面这样。最新版驱动为455，这也是建议安装版本（recommended）。
sudo apt install nvidia-driver-455
等待直到安装成功。
2、安装步骤：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub #这一步根据第一步的提示来装
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
安装成功后，会发现显卡驱动被换成了410，而不再是原来的455。
这时候需要回到第1步，重新安装455驱动，具体步骤和第一步一样，不然可能导致电脑重启后分辨率不正常。
3、添加环境变量
首先打开一个终端，通过下列命令打开环境变量配置文件：
sudo vim ~/.bashrc
然后把以下内容添加到打开的文件中：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存并退出：
source ~/.bashrc
4、最后测试是否安装成功：
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
最后面出现：Result = PASS，则说明安装成功。
安装cuDNN7.6.5
去官网下载安装包，需要注册登录才能下载。选择适合自己的版本，我选择的是7.6.5，以下为官网地址：
https://developer.nvidia.com/cudnn
也可以百度云下载（里面包含cuDNN7.6.5）:
链接: https://pan.baidu.com/s/1TntNHO3LDDyBnHBltZC1aQ 密码: ge48
下载完成后解压并进入文件夹：
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
在终端查看CUDNN版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
结果如下：
也可以选择安装cuda10.2和cudnn8.2.0
安装cuda10.2的话需要在编译Autoware之前修改一个cmake文件的配置，参考以下Autoware安装章节。
安装cuda10.2
cuda10.2的安装步骤和cuda10.0一样
安装cudnn8.2.0
cudnn8.2.0与cudnn7.6.5的安装有些不一样，体现在头文件的变化
cd ./cuda/include/
sudo cp ./* /usr/local/cuda/include/ #将文件夹下所有文件复制到/usr/local/cuda/include/下
cd ..
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
在终端查看cudnn版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
结果如下：
在安装cuda11.4相适应的cuDNN时，查找cuDNN版本的命令有一点不同：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
安装autoware1.14
为了便于后期学习，我采用的是源码编译安装。
1、首先安装系统依赖：
sudo apt update
sudo apt install -y python-catkin-pkg python-rosdep ros-$ROS_DISTRO-catkin
sudo apt install -y python3-pip python3-colcon-common-extensions python3-setuptools python3-vcstool
pip3 install -U setuptools
2、接着安装eigen3.3.7
直接去官网下载：
https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/releases
找到eigen3.3.7的压缩包下载下来，我下的是.zip格式的。
然后解压（右键->提取到此处），之后拷贝到主文件夹(home)下面。
接着在eigen-3.3.7文件夹下面新建一个build文件夹，如图：
进入build文件夹，右键打开一个终端，然后以下3步标准操作完成安装（记住这3步，几乎所有cmake库都是这么装的，以后还会经常用到）。
sudo cmake ..
sudo make
sudo make install
3、下载源码
mkdir -p autoware.ai/src
cd autoware.ai
wget -O autoware.ai.repos "https://raw.githubusercontent.com/Autoware-AI/autoware.ai/1.14.0/autoware.ai.repos"
vcs import src < autoware.ai.repos
4、配置安装环境
rosdep update
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
没有报错才算配置成功。
5、修改有关cuda的配置文件
如果安装的是cuda10.2，需要修改一个配置文件,安装cuda10.0直接跳过这一步。
配置文件目录：~/autoware.ai/src/autoware/common/autoware_build_flags/cmake/autoware_build_flags-extras.cmake
将文件中cuda10.0的部分改成10.2即可，一共改三处，如下图所示：
6、编译安装
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
一共154个包，编译完成后启动runtime_manager验证是否成功。
7、验证
在autoware.ai文件夹下右键->打开一个终端：
source ./install/setup.bash
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
结果如下：
这就表示安装成功了。
安装YOLO2、YOLO3
autoware中缺少YOLO2、YOLO3的权重文件，只需要把权重文件下载到相应目录下即可。
进入到如下目录：
autoware.ai/install/vision_darknet_detect/share/vision_darknet_detect/darknet
新建data目录
mkdir data
下载权重文件：
cd data
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2.weights
也可以直接到以下网址下载，然后拷贝到目标目录autoware.ai/install/vision_darknet_detect/share/vision_darknet_detect/darknet/data。
权重文件下载地址：（我是雷锋，下载不用积分）
https://download.csdn.net/download/qq_43509129/13749062
安装SSDcafe
说明：介绍如何在ubuntu18.04的autoware1.14中安装SSD
首先安装 pre-compiled Caffe，对于仅仅支持CPU版本：
sudo apt install caffe-cpu
对于支持CUDA的GPU版本，
sudo apt install caffe-cuda
我安装的是这个版本。
然后安装相关依赖：
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
接着下载SSDcafe源码：
git clone -b ssd https://github.com/weiliu89/caffe.git ssdcaffe
cd ssdcaffe
git checkout 4817bf8b4200b35ada8ed0dc378dceaf38c539e4
接下来配置config文件：
先拷贝Makefile.config.example的一个副本并改名为Makefile.config，也可以直接通过以下命令实现：
cp Makefile.config.example Makefile.config
修改Makefile.config：
USE_CUDNN := 1
USE_OPENCV := 1
OPENCV_VERSION := 3
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
-gencode arch=compute_61,code=sm_61
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
最后进行编译：
make && make distribute
安装成功后结果如图所示：
记得重新编译autoware1.14。
安装相机和激光雷达联合标定工具
直接参考我的另一篇博客：
https://blog.csdn.net/qq_43509129/article/details/109327157