【Apollo】推动创新:探索阿波罗自动驾驶的进步(含安装 Apollo的详细教程)

前言

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家https://www.captainbed.cn/z

ChatGPT体验地址

文章目录

  • 前言
    • 探索阿波罗自动驾驶的进步
    • 步骤一:安装基础软件
      • [1. 安装 Ubuntu Linux](#1. 安装 Ubuntu Linux)
      • [2. 安装 Docker Engine](#2. 安装 Docker Engine)
    • [步骤二:安装 Apollo 环境管理工具](#步骤二:安装 Apollo 环境管理工具)
      • [1. 添加 apt 源](#1. 添加 apt 源)
      • [2. 安装 apollo-neo-env-manager](#2. 安装 apollo-neo-env-manager)
    • [步骤三(可选):获取 GPU 支持](#步骤三(可选):获取 GPU 支持)
      • [1. 安装显卡驱动](#1. 安装显卡驱动)
      • [2. 安装 Nvidia container toolkit](#2. 安装 Nvidia container toolkit)
    • [步骤四:创建和进入 Apollo 环境容器](#步骤四:创建和进入 Apollo 环境容器)
      • [1. 创建工作空间](#1. 创建工作空间)
      • [2. 启动 apollo 环境容器](#2. 启动 apollo 环境容器)
      • [3. 进入 apollo 环境容器](#3. 进入 apollo 环境容器)
      • [4. 初始化工作空间](#4. 初始化工作空间)

探索阿波罗自动驾驶的进步

软件包安装 本文主要介绍在如何使用软件包(即 deb 包)的方式来安装 Apollo,相对于源码方式安装,软件包安装方式不需要编译,更加快捷。但是对环境的支持比较单一,如果在自定义环境内安装,请移步源码安装方式

本文假定用户已具备基本 Linux 工作知识。

步骤一:安装基础软件

1. 安装 Ubuntu Linux

安装 Ubuntu 18.04+ 的步骤,参见 官方安装指南。

注意:虽然其他发布版本的 Linux 也可能没问题,但我们只在纯净的 Ubuntu 系统,即 Ubuntu 18.04.5 LTS (Bionic Beaver) 中测试过 Apollo。因此,推荐您使用 Ubuntu 18.04.5 作为主机的操作系统。

完成安装后更新相关软件:

linux 复制代码
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

注意:若要完成更新,需要保证网络连接。

2. 安装 Docker Engine

Apollo 依赖于 Docker 19.03+。安装 Docker 引擎,您可以根据官方文档进行安装:

参见 Install Docker Engine on Ubuntu。   您还可以者通过 Apollo 提供的安装脚本直接安装:

liunx 复制代码
wget http://apollo-pkg-beta.bj.bcebos.com/docker_install.sh
bash docker_install.sh

这个过程可能会运行多次脚本,根据脚本提示执行即可。

步骤二:安装 Apollo 环境管理工具

Apollo 环境管理工具是一个帮忙管理和启动 Apollo 环境容器的命令行工具。

1. 添加 apt 源

添加源和 key:

liunx 复制代码
sudo bash -c "echo 'deb https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/neo/beta bionic main' >> /etc/apt/sources.list"
wget -O - https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/neo/beta/key/deb.gpg.key | sudo apt-key add -
sudo apt update

2. 安装 apollo-neo-env-manager

执行以下命令安装:

linux 复制代码
sudo apt install apollo-neo-env-manager-dev

成功安装后即可使用

liunx 复制代码
aem -h

如果您对 aem 工具的功能感兴趣,可以查阅 aem - Apollo 环境管理工具。

步骤三(可选):获取 GPU 支持

Apollo某些模块需要GPU的支持才能够编译、运行(例如感知模块),如果您需要使用此类模块,需要安装Nvidia显卡驱动以及Nvidia container toolkit以获取GPU支持。

1. 安装显卡驱动

通过以下指令来安装Nvidia显卡驱动:

liunx 复制代码
sudo apt-get update 
sudo apt-add-repository multiverse 
sudo apt-get update 
sudo apt-get install nvidia-driver-455

安装完毕后,您可以通过nvidia-smi指令来检查驱动是否安装成功,如果一切正常,您可以看到类似以下的提示:

liunx 复制代码
Tue Jan  3 12:04:21 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.91.03    Driver Version: 460.91.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1080    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   38C    P8     7W / 198W |    239MiB /  8118MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      2566      G   /usr/lib/xorg/Xorg                 18MiB |
|    0   N/A  N/A      2657      G   /usr/bin/gnome-shell               67MiB |
|    0   N/A  N/A      6104      G   /usr/lib/xorg/Xorg                132MiB |
|    0   N/A  N/A      6234      G   /usr/bin/gnome-shell               13MiB |
|    0   N/A  N/A      7440      G   gnome-control-center                1MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

2. 安装 Nvidia container toolkit

为了在容器内获得 GPU 支持,在安装完 docker 后需要安装 NVIDIA Container Toolkit。 运行以下指令安装 NVIDIA Container Toolkit:

liunx 复制代码
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - 
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list 
sudo apt-get -y update 
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

安装完毕后,需要手动重启下docker:

liunx 复制代码
sudo systemctl restart docker

步骤四:创建和进入 Apollo 环境容器

1. 创建工作空间

创建并进入目录

liunx 复制代码
mkdir application-demo
cd application-demo

2. 启动 apollo 环境容器

liunx 复制代码
aem start

注意:默认的环境镜像已经包含 gpu 相关的依赖库,如您想以 gpu 模式启动容器可以使用start_gpu子命令。在使用start_gpu命令前,请务必确保已正确安装Nvidia显卡驱动以及Nvidia container toolkit

如果一切正常,将会见到类似下图的提示:

3. 进入 apollo 环境容器

liunx 复制代码
aem enter

脚本执行成功后,将显示以下信息,您将进入 Apollo 的运行容器:

liunx 复制代码
user_name@in-dev-docker:/apollo_workspace# 

工作空间文件夹将被挂载到容器的 /apollo_workspace 中。

4. 初始化工作空间

liunx 复制代码
aem init

至此 Apollo 环境管理工具及容器已经安装完成,接下来请跟着 QuickStart 文档根据不同的使用场景按需安装不同的模块。

更全面的Apollo社区官网文档   Apollo社区官网文档,主要为新手开发者提供Apollo相关介绍、以及上机场景和上车场景的实践说明,让新手开发者能快速了解Apollo并上手实操。在8.0中,我们优化了社区官网文档的结构,从开发者使用场景出发,针对不同场景提供应用实践案例指导以及扩展开发指导。

相关推荐
这可就有点麻烦了11 分钟前
强化学习笔记之【TD3算法】
linux·笔记·算法·机器学习
A_lvvx15 分钟前
OpenCV透视变换
人工智能·opencv·计算机视觉
百锦再22 分钟前
自动驾驶的技术实现及原理
人工智能·机器学习·自动驾驶
AcademicIdeas学境思源25 分钟前
避免学术欺诈!在ChatGPT帮助下实现严格引用并避免抄袭
人工智能
鲸~屿39 分钟前
计算机视觉 第十章OpenCV
人工智能·opencv·计算机视觉
小红红的学习笔记39 分钟前
银从初级个人理财_25_第七章第五节
人工智能·银从初级·个人理财
管二狗赶快去工作!1 小时前
体系结构论文(五十四):Reliability-Aware Runahead 【22‘ HPCA】
人工智能·神经网络·dnn·体系结构·实时系统
AI绘画君1 小时前
Stable Diffusion绘画 | AI 图片智能扩充,超越PS扩图的AI扩图功能(附安装包)
人工智能·ai作画·stable diffusion·aigc·ai绘画·ai扩图
AAI机器之心1 小时前
LLM大模型:开源RAG框架汇总
人工智能·chatgpt·开源·大模型·llm·大语言模型·rag
Evand J1 小时前
物联网智能设备:未来生活的变革者
人工智能·物联网·智能手机·智能家居·智能手表