在Ubuntu上通过Docker安装并GPU启动Autoware.universe（一步步教你搭建自动驾驶开发环境）

在Ubuntu上通过Docker安装并GPU启动Autoware.universe（一步步教你搭建自动驾驶开发环境）

Autoware.universe 是一个开源的自动驾驶软件栈，基于 ROS 2 构建，提供了丰富的感知、定位、规划和控制功能。使用 Docker 可以简化安装过程，并确保环境一致性。本教程将详细介绍在 Ubuntu 系统下安装 Docker，并运行支持 GPU 加速的 Autoware.universe 容器。通过学习本指南，您将掌握 Ubuntu Docker安装 和 Autoware.universe GPU启动 的关键步骤，为自动驾驶开发 奠定基础。

前提条件

• Ubuntu 18.04 或更高版本（建议 20.04 或 22.04）
• NVIDIA GPU 及相关驱动程序已安装
• 基本的命令行操作知识

步骤 1: 安装 Docker 和 NVIDIA 容器工具包

首先，更新系统包列表并安装 Docker 的依赖项。这是 Ubuntu Docker安装 的第一步。

sudo apt updatesudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

添加 Docker 官方 GPG 密钥和仓库。

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

安装 Docker CE。

sudo apt updatesudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

验证 Docker 安装。

sudo docker run hello-world

接下来，安装 NVIDIA 容器工具包，以便在 Docker 中使用 GPU。这对于 Autoware.universe GPU启动 至关重要。

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.listsudo apt updatesudo apt install -y nvidia-docker2sudo systemctl restart docker

测试 NVIDIA Docker 支持。

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果看到 GPU 信息，说明配置成功。

步骤 2: 拉取 Autoware.universe Docker 镜像

Autoware.universe 提供了官方 Docker 镜像。拉取最新镜像以进行自动驾驶开发。

sudo docker pull autoware/autoware-universe:latest-cuda

这个镜像包含了 CUDA 支持，适用于 GPU 加速。如果你需要特定版本，可以查看 Docker Hub 页面。

步骤 3: 运行 Autoware.universe 容器并启用 GPU

使用以下命令运行容器，并映射必要的端口和卷。这是实现 Autoware.universe GPU启动 的核心步骤。

sudo docker run -it --rm --gpus all --net=host -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY autoware/autoware-universe:latest-cuda

解释参数：

• --gpus all: 启用所有 GPU。
• --net=host: 使用主机网络，方便 ROS 2 通信。
• -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix 和 -e DISPLAY=$DISPLAY: 允许容器内显示 GUI 工具。
• -it: 交互式终端。
• --rm: 容器退出后自动删除。

运行后，你将进入容器内的终端。现在，你可以启动 Autoware.universe 应用程序。这展示了 Docker容器化AI 的优势。

步骤 4: 验证安装和运行示例

在容器内，首先 source ROS 2 环境。

source /opt/ros/humble/setup.bash

然后，你可以运行一个简单的示例，如启动演示节点。

ros2 launch autoware_launch logging_simulator.launch.xml vehicle_model:=sample_vehicle sensor_model:=sample_sensor_kit

这可能需要一些时间加载。如果一切正常，你将看到 Autoware.universe 的界面或日志输出，标志着你已成功完成自动驾驶开发 环境搭建。

注意事项和常见问题

• 权限问题: 如果你不想每次都用 sudo 运行 docker，可以将用户添加到 docker 组：sudo usermod -aG docker $USER，然后注销重新登录。
• GPU 驱动: 确保 NVIDIA 驱动已安装，并且与 CUDA 版本兼容。
• 资源需求: Autoware.universe 对 GPU 内存和系统资源要求较高，建议至少 8GB GPU 内存。
• 网络问题: 如果拉取镜像慢，可以配置 Docker 镜像加速器。

通过以上步骤，你应该成功在 Ubuntu 上使用 Docker 安装并 GPU 启动了 Autoware.universe。现在，你可以开始你的自动驾驶开发之旅了！本教程涵盖了从 Docker 安装到 Autoware.universe 运行的完整过程，重点介绍了 GPU 加速的配置。如果你在安装过程中遇到问题，可以参考官方文档或社区支持。