ubuntu18.04源码安装Autoware.ai自动驾驶框架
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前置条件
安装ROS
参见我的另一篇博客。
安装nvidia显卡驱动
网上相关教程很多，在此不再赘述。
安装cuda工具箱
通过命令，查看所安装的显卡驱动对应的cuda工具箱版本。
nvidia-smi
如上，我所安装的显卡驱动所支持的CUDA工具箱为11.6版本。去英伟达官网下载对应的驱动即可。
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
可以复制官网所提示的命令进行自动下载，但是由于服务器在国外的原因，常常下载失败。因此，我采用的是复制下载链接，进行手动下载。
复制驱动文件到根目录下，输入命令：进行安装。
sudo ./cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
后续跟我保持一致即可，
输入
accept
取消Driver和下面两个用不到的选项，后在Install下点回车。
最后在/usr/local/目录下看到cuda11.6文件夹，即代表安装成功。
最后在.bashrc文件下添加环境变量即可。
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
最后在终端输入，显示如下图这种相关版本号信息，即代表CUDA工具箱安装成功。
nvcc --version
正式开始
依赖下载
首先，安装其它相关依赖，
sudo apt install -y ros-melodic-nmea-msgs;
sudo apt install -y ros-melodic-velodyne-description;
sudo apt install -y ros-melodic-jsk-recognition-msgs;
sudo apt install -y ros-melodic-jsk-topic-tools;
sudo apt install -y ros-melodic-velodyne;
sudo apt install -y ros-melodic-automotive-platform-msgs;
sudo apt install -y ros-melodic-image-view2;
sudo apt install -y ros-melodic-jsk-rviz-plugins;
sudo apt install -y ros-melodic-gps-common;
sudo apt install -y ros-melodic-jsk-rviz-plugins;
sudo apt install -y ros-melodic-lgsvl-msgs;
sudo apt install -y ros-melodic-grid-map-ros;
sudo apt install -y ros-melodic-jsk-rviz-plugins;
sudo apt install -y ros-melodic-velodyne-pointcloud;
sudo apt install -y ros-melodic-imu-tools;
sudo apt install -y ros-melodic-lanelet2-validation;
sudo apt install -y ros-melodic-lanelet2-maps;
sudo apt install -y ros-melodic-geodesy;
sudo apt install -y ros-melodic-rosbridge-server;
sudo apt install -y ros-melodic-uvc-camera;
sudo apt install -y ros-melodic-automotive-navigation-msgs;
sudo apt install -y ros-melodic-qpoases-vendor;
sudo apt install -y ros-melodic-gscam;
sudo apt install -y ros-melodic-nmea-navsat-driver;
sudo apt install -y ros-melodic-velodyne-gazebo-plugins;
sudo apt install -y ros-melodic-velocity-controllers;
sudo apt install -y ros-melodic-effort-controllers;
sudo apt install -y ros-melodic-lanelet2-validation;
sudo apt install -y ros-melodic-lanelet2-projection;
sudo apt install -y ros-melodic-carla-msgs;
sudo apt install -y ros-melodic-image-view2;
sudo apt-get install -y libglew-dev
构建工具安装
在终端输入
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
安装 Eigen3.3.7
官网下载Releases · libeigen / eigen · GitLab
eigen3.3.7，并进行安装
解压到eigen目录下
mkdir eigen && tar --strip-components=1 -xzvf eigen-3.3.7.tar.gz -C eigen
进入eigen目录下，并创建build目录用于存放构建文件
cd eigen && mkdir build && cd build
进行构建
cmake ..
编译
make
安装
sudo make install
出现下述画面即代表安装eigen成功
创建autoware工作目录
mkdir -p autoware.ai/src
cd autoware.ai
将压缩包src下的文件，复制到我们新建的autoware.ai目录的src文件下，在终端进行rosdep及剩余依赖的安装：
sudo rosdepc init
rosdepc update
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
当出现下述图片即代表依赖全部安装成功。
最后进行编译即可
使用CUDA，输入
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --continue-on-error
不使用CUDA，输入
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=0 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --continue-on-error
未完待续...
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