最終更新日: 2020-11-08 日 20:56
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Autoware Docker 1.12.0

Table of Contents

概要

2019年2月に刊行された Autoware の書籍がある。

2020年10月に、これを見ながら、PCにインストールしてAutowareを動かしてみた。

やってみた限り、書籍記載の推奨環境で、インストール手順通りにやってもAutowareの動作までは辿りつけなかった。

書籍では、動作に必要なソフトウェアのバージョン指定が無い為、最新の環境でインストールするとバージョンの組み合わせの問題で動作できない。

また、書籍記載のgithubのリポジトリには必要なファイルが存在していなかった。

書籍記載の推奨環境とインストール手順

推奨環境

  • Ubuntu 16.04 LTS
  • Intel Core i7 (8コア)
  • メモリ 16GB以上
  • ストレージ 30GB以上のSSD
  • GPU NVIDIA GeForce GTX 980M かそれ以上のもの

インストール手順

  • 古いDockerのアンインストール
  • Docker CE のインストール(バージョン指定無し)
    • 動作確認(hello-world)
  • NVIDIA Dockerのセットアップ(バージョン v1.0.1)
    • 動作確認
  • Autoware Dockerのセットアップ(1.8.0-kinetic)

私の環境とインストール手順

推奨環境

  • Ubuntu 16.04 LTS
  • Intel Core i7 (8コア)
  • メモリ 16GB以上
  • ストレージ SSD 128GB
  • GPU NVIDIA Quadro P400

インストール手順

  • 古いDockerのアンインストール
  • Docker CE のインストール(17.12.1)
    • 動作確認(hello-world)
  • 自ユーザをdockerグループに追加して、自ユーザからdockerを起動できるようにする
  • NVIDIA Dockerのセットアップ(バージョン v2.0.3)
    • 動作確認
  • Autoware Dockerのセットアップ(1.12.0-kinetic)

どうやってバージョンの組み合わせを特定したか?

それぞれのソフトウェアが依存するバージョンを整理しつつ、実際にインストールとアンインストールを繰り返して特定した。

まずは、上記に記載があるバージョンを確認。

Supported Configurations

Autoware Version Ubuntu 14.04 Ubuntu 16.04 Ubuntu 18.04
v1.14.0 - - X
v1.13.0 - - X
v1.12.0 - X X
v1.11.1 - X -
v1.11.0 - X -
v1.10.0 - X -
v1.9.1 X X -
v1.9.0 X X -

Requirements

Product Ubuntu 14.04 Ubuntu 16.04 Ubuntu 18.04
ROS Indigo Kinetic Melodic
Qt 4.8.6 or higher 5.2.1 or higher 5.9.5 or higher
CUDA (optional) 8.0GA(?) 9.0 10.0
FlyCapture2 (optional)      
Armadillo (optional)      

Ubuntu 16.04 に対しては、CUDA 9.0が対応している。

詳細手順

Ubuntu 16.04 LTS をインストール

CUDA9.0を入れる(一緒にGPUのドライバがインストールされる)

Dockerを入れる

  • docker-ce=17.12.1~ce-0~ubuntu
sudo apt-get install -y docker-ce=17.12.1~ce-0~ubuntu

NVIDIA Docker2 を入れる

  • nvidia-container-runtime=2.0.0+docker17.12.1-1
  • nvidia-docker2=2.0.3+docker17.12.1-1
sudo apt-get install -y docker-ce=17.12.1~ce-0~ubuntu
sudo apt-get install -y nvidia-container-runtime=2.0.0+docker17.12.1-1
$ sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
Unable to find image 'nvidia/cuda:9.0-base' locally
9.0-base: Pulling from nvidia/cuda
4f53fa4d2cf0: Pull complete 
6af7c939e38e: Pull complete 
903d0ffd64f6: Pull complete 
04feeed388b7: Pull complete 
552e6aef918c: Pull complete 
3b5947c788de: Pull complete 
d50221725eb7: Pull complete 
Digest: sha256:5e2da1441ce85e5e7f77c8f215329fa19c318d3cdb2eeaec515fd6f2430d568e
Status: Downloaded newer image for nvidia/cuda:9.0-base
Wed Oct 14 08:46:54 2020       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130                Driver Version: 384.130                   |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro P400         Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 34%   46C    P0   ERR! /  N/A |    638MiB /  1984MiB |      7%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

Autoware docker 1.12.0 を起動する

作業履歴

sudo mount -t ext4 -o defaults /dev/sdc6 /mnt/data/
https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/docker.git
$ cd /mnt/data/autoware/docker/generic/
./run.sh -t 1.12.0 -r kinetic
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

使い方



$ sudo mount -t ext4 -o defaults /dev/sdc6 /mnt/data/

$ cd /mnt/data/autoware/docker/generic/

$ ./run.sh -t 1.12.0 -r kinetic

$ roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

------------------------------------


<PointCloud>
Ref -> pointcloud_map, original の .pcdファイルを全部選択して Open。Point Cloudボタンを押す

<Vector Map>
Ref -> csvファイルを全部選択して Open。 Vector Mapボタンを押す

<TF>
Ref -> tf.launch を選択し、Open。TFボタンを押す

<rosbag>
Simulationタブ
Ref -> sample.bag を Open

Playで再生し、すぐにPauseを押して止める


<Setupタブ>
TFボタンを押す

Vehicle Model ボタンを押す

<Mapタブ>

<Sensingタブ>
右側 Points Downsampler の voxel_grid_filter にチェック

<Computingタブ>
左上 Localization -> gnss_localizer -> nmea2tfpose の appボタンをクリック
7が設定されていることを確認したらチェック

左上 Localization -> lidar_localizer -> ndt_matching にチェック
appボタンをクリック。Initial Pos でなく GNSS がチェックされていることを確認する

<rosbag>
Simulationタブ
Pauseを押して再開

rvizを起動

File->Open Config から default.rvizを選択

Views のところで XYOrbit(rviz)を選ぶ

参考

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