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【注：整体流程来说，使用方案三：docker安装，即使用官方给出的环境进行配置，会节省很大的开发时间和成本，比较方案一和二的部署更加迅速，由于是使用docker官方环境，不利于我们学习其基本的环境和相关配置，但是如果想要快速部署环境，docker会是一个非常好的工具】
一、autoware.universe背景
autoware是一个基于ros（机器人操作系统）开发的，开源的自动驾驶软件栈。它可以用于为各种各样的车辆，如汽车和卡车等，开发和部署先进辅助驾驶系统（adas）
autoware版本：
ai：基于ros1
auto：基于ros2
universe：商用/二次开发
官方文档：autoware universe documentation
二、安装说明
参考官网的安装教程：
在autoware documentation官方文档可以详细的看到安装流程~
选择galactic版本
关于doker：什么是docker？看这一篇干货文章就够了！ - 知乎 (zhihu.com)
三、安装git
打开终端执行代码
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install git
可以看到我们成功安装了git~
四、克隆autoware
输入指令克隆官网的autoware仓库
git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git
克隆成功，可以看到我们在桌面的autoware仓库文件夹
五、安装cuda
指令输入 nvidia-smi 看看自己的电脑有没有nvidia的驱动和cuda
这里我的电脑自带nvidia驱动和cuda，如果你的ubuntu系统没有适配上gpu显卡的话，可能会跑不起autoware嘞，如果你的电脑没有nvidia驱动和cuda，可以去官网下载驱动，这是一些安装驱动参考链接：
【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/cuda/cudnn_ubuntu20安装nvidia显卡驱动-csdn博客
ubuntu18-22.04安装和干净卸载nvidia显卡驱动——超详细、最简单_ubuntu安装nvidia显卡驱动-csdn博客
六、安装docker软件
使用鱼香ros一键安装指令，我们就能非常方便的安装docker~，感谢鱼香ros大佬
wget http://fishros.com/install -o fishros && . fishros
输入指令后选择8，一路自动下去我们的docker就安装好啦
七、安装nvidia container toolkit
首先执行指令更新程序
sudo apt update
sudo apt upgrade
紧接着，安装nvidia container toolkit工具
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
最后，输入指令查看有没有安装好
dpkg -l | grep nvidia-container-toolkit
八、安装rocker
输入指令安装rocker
sudo apt-get install python3-rocker
安装完成~
随后我们安装需要的python环境
sudo apt-get install python3-venv
完成啦~
九、拷贝autoware的docker镜像
通过docker拷贝官方的autoware环境，输入指令：
docker pull ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda
输入指令拷贝官网最新的docker，一共18.7g大小，大概【1小时】左右
输入指令 docker images 查看镜像。可以看到我们已经成功安装了容器拉
十、创建autoware_map文件夹
指令：
mkdir autoware_map
十一、启动docker
启动docker采用cpu或者gpu加速，二选一即可
指令：
【使用cpu】rocker -e libgl_always_software=1 --x11 --user --volume $home/autoware --volume $home/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda
【使用gpu加速】rocker --nvidia --x11 --user --volume $home/autoware --volume $home/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda
这里使用gou失败了，卡住大概10min，使用cpu成功啦~
十二、源码拷贝
依次输入指令，我们拷贝源码
cd autoware
mkdir src
vcs import src < autoware.repos
开始拷贝~
源码拷贝成功啦
十三、安装依赖
十四、编译autoware.universe
输入指令，开始编译
【跳过包编译】
makeflags="-j4" colcon build --symlink-install --cmake-args -dcmake_build_type=release --executor sequential
在编译过程如果有包报错，导致编译失败，可以在指令后面加上，忽略这个包执行编译，最后我们再对忽略的包再一对一进行编译就行啦~
这是我的编译完成指令（注意跳过了部分包哈）
【能够编译完】【跳过了部分的包】
makeflags="-j4" colcon build --symlink-install --cmake-args -dcmake_build_type=release --executor sequential --packages-skip costmap_generator map_tf_generator yabloc_common yabloc_image_processing yabloc_particle_filter yabloc_pose_initializer
十五、测试autoware.universe
输入指令，安装测试所需资源地图
gdown -o ~/autoware_map/ 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1499_nsbubieturzadj7jhuownh5fvxhd'
unzip -d ~/autoware_map ~/autoware_map/sample-map-planning.zip登录我们的container ， 进入autoware，开始测试环节
rocker --nvidia --x11 --user --volume $home/autoware --volume $home/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda
source ~/autoware/install/setup.bash
ros2 launch autoware_launch planning_simulator.launch.xml map_path:=$home/autoware_map/sample-map-planning vehicle_model:=sample_vehicle sensor_model:=sample_sensor_kit
会出现类似下面的界面
参考链接
【安装教程】ubuntu20.04/22.04从零开始搭建autoware.universe-csdn博客
ubuntu 20.04 安装 autoware.universe - 知乎 (zhihu.com)
2024.4.1
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