Autoware 安装流程

1. 前言

最近一个项目采用Autoware的无人驾驶系统，在安装工控机的过程当中，踩了很多坑，留下记录，造福后人。

相关的下载在个人百度网盘，你们自行下载。连接: https://pan.baidu.com/s/1UFa11d43lqPLuHltG_Sd9A 提取码: rjsc

网盘中的英伟达驱动是linux-64bit的驱动，适合于gtx10系列及如下的英伟达显卡，因为autoware现阶段不支持CUDA10，因此不建议RTX20系列显卡安装。

 

2. 安装英伟达驱动

去网盘下载：NVIDIA-Linux-x86_64-396.54.run显卡驱动。

(1) 删除ubuntu自带的英伟达显卡驱动程序

查看英伟达自带显卡驱动：

lsmod | grep nouveau

若是有输出，则关闭自带的英伟达显卡驱动：

cd /etc/modprobe.d
sudo touch blacklist-nouveau.conf
sudo gedit blacklist-nouveau.conf

在打开的文档中输入：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

保存退出后运行

sudo update-initramfs -u

使blacklist生效。

重启电脑，重启后会发现电脑的分辨率已经下降，说明驱动已经关闭。而后输入

lsmod | grep nouveau

验证ubuntu自带的英伟达显卡是否关闭，若是没有输出，说明显卡已经关闭。

卸载掉ubuntu自带的英伟达显卡驱动：

sudo apt-get remove --purge nvidia-*

(2) 安装新的英伟达显卡驱动

英伟达显卡驱动默认下载到Downloads文件夹中。

首先，CTRL + ALT + F1进入字符界面，关闭图形界面，必定要这么作，因此在驱动安装完成前，建议把如下几步拍照。

进入字符界面后，会提示输入用户名及密码。成功登陆后，首先关闭lightdm服务

sudo service lightdm stop

而后增长可执行权限，安装

sudo chmod a+x ~/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-396.54.run //获取权限
sudo .~/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-396.54.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files //安装驱动

安装完成后，从新启动，进入系统后，执行：

nvidia-smi

输出：

说明安装成功。

 

2. 安装CUDA

去网盘下载：cuda_9.2.148_396.37_linux.run 

默认下载到Downloads文件夹。

执行

sudo sh ~/Downloads/cuda_9.2.88_396.26_linux.run

出现说明以后，按Ctrl + C键跳过，会提示是否接受，键入accept。此时，注意：安装第一步会提示是否安装驱动，请必定键入n。以后每一步选择y，当须要确认路径时直接按回车，结束安装。

加入环境变量，键入：

sudo gedit ~/.bashrc

在结尾加入：

export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH　

保存、退出、重启。

重启后，验证安装是否成功：

cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

若是输出提示PASS，那么说明安装成功。

若是须要卸载重装，运行下列命令卸载 cuda 

cd /usr/local/cuda/bin
sudo ./uninstall_cuda_9.2.pl

 

3. 安装cuDNN

去网盘下载：cudnn-9.2-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

默认路径为Downloads文件夹

首先解压

tar -xzvf ~/Downloads/cudnn-9.2-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

而后将解压内容拷贝到系统目录，并修改访问权限。

sudo cp ~/Downloads/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp ~/Downloads/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

验证cuDNN是否安装成功，去网盘下载：cudnn_samples_v7.tar.gz，并解压

tar -xzvf ~/Downloads/cudnn_samples_v7.tar.gz

 将cudnn_samples_v7文件夹拷贝到~目录

cp -r ~/Downloads/cudnn_samples_v7 ~/

进入mnistCUDNN，编译并运行

cd  ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

若是安装成功，会出现Test passed!

 

若是提示./mnistCUDNN: error while loading shared libraries: libcudart.so.9.2: cannot open shared object file: No such file or directory

是库文件路径引起的问题，能够到/etc/ld.so.conf.d目录下，能够自建一个.conf文件（这里创建了cuda.conf）,也能够修改其中任意一份conf文件，将lib所在目录写进去。

cd /etc/ld.so.conf.d/
sudo touch cuda.conf
sudo gedit cuda.conf

在cuda.conf中添加：

/usr/local/cuda/lib64

而后运行：

sudo ldconfig

若是提示：/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7 is not a symbolic link

说明libcudnn.so.7是一个文件，它本应是一个符号链接。运行

sudo ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7.0.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7

能够解决

 

4. 安装ROS Kinetic

参照ROS WIKI，这里不详述

 

5. Autoware安装

首先，安装 Ubuntu 16.04 ROS Kinetic的依赖

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python-catkin-pkg python-rosdep python-wstool ros-$ROS_DISTRO-catkin libmosquitto-dev gksu

而后安装Autoware

cd ~
git clone http://192.168.2.223/self-driving-group/auto-driving.git

上述是咱们本地的gitlab地址，能够上github上clone：https://github.com/autowarefoundation/autoware.git

因为colcon出现问题，因此采用catkin_make方式安装，须要将项目分支切换

git checkout 1.10.0

开始安装

cd ~/autoware/ros/src
catkin_init_workspace
cd ../
rosdep update
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
./catkin_make_release

若是出现nlopt的错误，那么运行解决

sudo apt-get install libnlopt-dev