ubuntu20.04镜像方法安装Autoware.ai

1. 前提条件:

        一 已安装nvidia驱动;
        二 已安装cuda toolkit;
        三 已安装python3.8及以上(anaconda/miniconda安装);

2.正文:

        【提示】按照Autoware.ai的github主页提示安装:
         Generic x86 Docker · autowarefoundation/autoware_ai_documentation Wiki · GitHub

2.1. 安装docker:

         参考网站:
          Docker Installation · autowarefoundation/autoware_ai_documentation Wiki · GitHub
          安装docker,检查docker的版本:

docker --version
#Docker version 20.10.17, build 100c701

如果docker的版本不低于19.03,则nvidia-container-toolkit是内蕴的,否则需要手动安装支持nvidia-docker。
安装方法参考 nvidia-docker安装方法:https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0) 。2.2.配置docker的用户组,避免使用sudo来操作
参考网站:doccker非root权限用户操作方法:https://www.php.cn/docker/493246.html

2.3. 为docker安装nvidia-container-toolkit
为了在docker中使用nvidia的显卡gpu作计算加速(cuda),需要使用--gpus=all启动容器,而这需要nvidia-docker2的支持,安装如下

sudo apt install nvidia-docker2

然后一定要重启docker才能生效,参考网站:
解决“docker: Error response from daemon: Unknown runtime specified nvidia”问题_zaf赵的博客-CSDN博客

sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

2.4.下载autoware.ai:
        需要首先安装git:

sudo apt install git

     然后从github拉取autoware.ai的代码和相关安装文件:

git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware_ai_docker.git
cd autoware_ai_docker/generic

进入目录后,对于amd64平台,generic是适用的。直接运行run.sh即可。

2.5. 等docker镜像下载完成,run.sh脚本会自动创建container并进入之,此时我们就在容器内部了:

最终,跑起来的效果图如下,注意需要反复尝试simulation加载rosbag,因为很多时候会加载失败导致rviz无法正常显示。

 

我们可以开启另一个终端看看容器的信息和镜像的信息:

sudo docker ps -a
sudo docker images -a

输出类似如下:

CONTAINER ID   IMAGE                                   COMMAND                CREATED         STATUS         PORTS     NAMES
16c8fddd3dcd   autoware/autoware:latest-melodic-cuda   "/tmp/entrypoint.sh"   5 minutes ago   Up 5 minutes             sleepy_poitras

EPOSITORY          TAG                   IMAGE ID       CREATED       SIZE
autoware/autoware   latest-melodic-cuda   0ab8c4f55a24   2 years ago   10.1GB

检查下开启的容器中是否启用了gpu:
首先在宿主机上执行以下命令:

ls /dev/ | grep 'nvidia'

输出类似如下:

nvidia0
nvidia-caps
nvidiactl
nvidia-modeset
nvidia-uvm
nvidia-uvm-tools

然后在容器内部采用同样的命令查看,输出类似如下:

nvidia-caps
nvidia-modeset
nvidia-uvm
nvidia-uvm-tools
nvidia0
nvidiactl

自此,状态正常。

2.6.下载自动驾驶的demo数据,并启动autoware.ai,使用rosbag播放这些录制的数据查看算法的运行效果。
参考网址:https://github.com/autowarefoundation/autoware_ai_documentation/tree/master/autoware_quickstart_examples下载3D点云地图:

wget http://db3.ertl.jp/autoware/sample_data/sample_moriyama_data.tar.gz

与下载录制的ROSBAG全部数据包括LIDAR和GNSS。

wget http://db3.ertl.jp/autoware/sample_data/sample_moriyama_150324.tar.gz

没有摄像头数据LOL
-- 在~目录下新建.autoware目录:

cd ~
mkdir .autoware

然后将下载好的文件复制或剪切到这里(cp是复制,mv是剪切)。
接着解压文件到.autoware目录下生成data文件夹(静态地图)和rosbag包(动态数据)。

tar zxfv sample_moriyama_150324.tar.gz
tar zxfv sample_moriyama_data.tar.gz

最后利用这些数据跑起来:

cd ~/Autoware
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

最终,跑起来的效果图如下,注意需要反复尝试simulation加载rosbag,因为很多时候会加载失败导致rviz无法正常显示。

 

ubuntu20.04镜像方法安装Autoware.ai_第1张图片

ubuntu20.04镜像方法安装Autoware.ai_第2张图片

 

以上来自于:

ubuntu20.04镜像方法安装Autoware.ai - xchk138 - 博客园———————————————————— 前置条件 ———————————————————— 一 已安装nvidia驱动; 二 已安装cuda toolkit; 三 已安装python3.8及以上(ahttps://www.cnblogs.com/xchk138/p/16543085.html

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