atilo安装ubuntu（Ubuntu 22.04.2 LTS安装Apollo8.0）

本人硬件环境：

CPU：Intel Core i7 6700

显卡（GPU）：NVIDIA GTX 3080 10G

内存：SAMSUNG DDR4 32GB

硬盘：双SSD系统盘 2T,双系统（windows,ubuntu）

一            、安装Ubuntu 22.04.2 LTS

安装Ubuntu 22.04.2 LTS比较简单 
  
  
  
  
  
 ，这里不做细说            。

安装完后如下图

二 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
、安装 NVIDIA 显卡驱动

只需执行以下命令即可：

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
  
  
  
  
  
  ，可以输入 nvidia-smi来校验 NVIDIA GPU 驱动是否在正常运行（可能需要在安装后重启系统以使驱动生效） 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。如果成功
 


 


 


 


 


 

，则会出现以下信息：

注意：现在 NVIDIA GeForce ...  On 
 
 
 
 
 
，这里
   
   
   
   
   
   ，应该会是OFF











。我由于安装了CUDA 12后
 

 

 

 

 

 
，才显示On的 
  
  
  
  
  
 。

重启

三











、安装CUDA Toolkit 12.0 

 

 

 

 

 

，启用GPU

下载 CUDA Toolkit 12.0

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local 

 输入如下命令：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin

sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-0-local_12.0.1-525.85.12-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-0-local_12.0.1-525.85.12-1_amd64.deb

sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-0-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

安装完后            ，重启

重启后

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，执行nvidia-smi

看到GPU启用状态











，就对了 
  
  
  
  
  
 。

四 
  
  
  
  
  
 、安装 docker                   ，Apollo 8.0依赖于Docker 19.03版本及以上
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，安装方式如下：

#首先

















，需要安装依赖并卸载旧版本

# 安装依赖项

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

# 卸载旧版本（可能不存在）

sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io

#随后            ，添加docker官方提供的密钥并更新软件源

# 添加gpg密钥

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# 设置stable存储库

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

# 更新软件源

sudo apt-get update

#之后
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，直接安装最新版本的docker即可

 


 


 


 


 


 
。

# 安装docker

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

#安装完成后还需要添加权限

#添加docker用户组

sudo groupadd docker

#将登陆用户加入到docker用户组中

sudo gpasswd -a $USER docker

#更新用户组

newgrp docker

#设置开机自启动

sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker

sudo systemctl enable docker.service

sudo systemctl enable containerd.service

五 
  
  
  
  
  
 、下载Apollo8.0并编译 Apollo 源码

地址：GitHub - ApolloAuto/apollo: An open autonomous driving platform

apollo-master.zip











，下载后 
  
  
  
  
  
 ，压缩文件是1.1G
  
  
  
  
  
  ，解压至根目录下
 


 


 


 


 


 

，并改目录名为：apollo

启动并进入 docker 容器 
 
 
 
 
 
，在终端输入以下命令：

 cd ~/apollo

 bash docker/scripts/dev_start.sh 

执行后
   
   
   
   
   
   ，看到如下界面

第一次进入 docker 时或者 image 镜像有更新时会自动下载 apollo 所需的 image 镜像文件
 

 

 

 

 

 
，下载镜像文件的过程会很长 

 

 

 

 

 

，请耐心等待 
 
 
 
 
 
。

这里下载几十个G的数据            ，巨大

看到上面这界面

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，表示下载完成











，并一切正常 
   
   
   
   
   
  。

接下来输入以下命令以进入 docker 环境中：

 bash docker/scripts/dev_into.sh

看到下面界面                  ，表示
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，进入了 docker 环境

 我们输入nvidia-smi来校验 NVIDIA GPU 在容器内是否能正常运行

















，如果成功            ，则会出现以下信息:

编译 Apollo 源码
 

 

 

 

 

 
。

#切换到root权限
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，输入执行

sudo -s

编译 Apollo











，在终端输入以下命令 
  
  
  
  
  
 ，等待编译完成
  
  
  
  
  
  ，编译过程耗时视机器配置的不同而有所区别
 


 


 


 


 


 

，请耐心等待：

bash apollo.sh build

出现如下界面 
 
 
 
 
 
，接着等待

等了接近一小时
   
   
   
   
   
   ，终于大功告成
 

 

 

 

 

 
，见如下界面
 

 

 

 

 

 
。

 六

 


 


 


 


 


 
、运行 Dreamview 检验编译是否成功

退出root权限 

 

 

 

 

 

，执行

exit

回到自身帐户

输入并执行

bash scripts/bootstrap.sh

在浏览器中输入以下地址访问 Dreamview：

http://localhost:8888

获取回放数据包            。

在终端输入以下命令下载数据包：

wget https://apollo-system.cdn.bcebos.com/dataset/6.0_edu/demo_3.5.record

输入以下命令可以回放数据包            ，在浏览器 DreamView 中应该可以看到回放画面： 

 cyber_recorder play -f demo_3.5.record --loop

如果成功在浏览器中看到类似以下画面

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，则表明您的 Apollo 系统已经编译并成功运行 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。

完成











，耗时                  ，1.5天
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，主要下代码包

















，下了七八次（比较耗时）            ，最终确定所有代码大小为1.1G后
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，开始后面的动作











。