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Apollo安装

apollo的安装手册

源码安装(目前源码安装不支持场景同步)

更新时间：2022-11-30

本手册旨在帮助用户重新安装 Apollo 8.0 系统环境及 Apollo 8.0 源码 运行软件。

步骤一：安装 Linux 系统

Apollo 软件系统依赖于 Linux 操作系统运行，而 Linux 操作系统种类繁多，且又分为服务器版本和桌面版本，这里我们选择当下比较流行的 Ubuntu 桌面操作系统的 64 位版本。安装 Ubuntu 18.04+ 的步骤，参见 官方安装指南。

（可选）步骤二：安装 NVIDIA GPU 驱动

Apollo 8.0 的一些模块的编译和运行需要依赖 NVIDIA GPU 环境（例如感知模块），如果您有编译和运行这类模块的需求，则需要安装 NVIDIA GPU 驱动。

您可以通过以下两种方式在 Ubuntu 上进行安装：

对于 Ubuntu 18.04+，只需执行以下命令即可：

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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：

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Prompt> nvidia-smi
Mon Jan 25 15:51:08 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.27.04    Driver Version: 460.27.04    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|=++|
|   0  GeForce RTX 3090    On   | 00000000:65:00.0  On |                  N/A |
| 32%   29C    P8    18W / 350W |    682MiB / 24234MiB |      7%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=|
|    0   N/A  N/A      1286      G   /usr/lib/xorg/Xorg                 40MiB |
|    0   N/A  N/A      1517      G   /usr/bin/gnome-shell              120MiB |
|    0   N/A  N/A      1899      G   /usr/lib/xorg/Xorg                342MiB |
|    0   N/A  N/A      2037      G   /usr/bin/gnome-shell               69MiB |
|    0   N/A  N/A      4148      G   ...gAAAAAAAAA --shared-files      105MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

步骤三：安装 docker

Apollo 8.0 依赖于 Docker 19.03+。要安装 Docker，参见 Install Docker Engine on Ubuntu。

Ubuntu 上的 Docker-CE 也可以通过 Docker 提供的官方脚本安装：

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curl https://get.docker.com | sh
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker

您可以自由选择安装方式，安装之后，不要忘记执行 Linux 上的后续操作说明。更多内容，参见 使用非 root 权限运行 docker 和 配置开机启动 docker。

（可选）步骤四：安装 NVIDIA Container Toolkit

为了在容器内获得 GPU 支持，在安装完 docker 后需要安装 NVIDIA Container Toolkit。 运行以下命令安装 NVIDIA Container Toolkit：

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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.list
sudo apt-get -y update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

安装完成后，重启 Docker 以使改动生效。

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sudo systemctl restart docker

安装完毕后，可以在APOLLO容器内输入nvidia-smi来校验 NVIDIA GPU 在容器内是否能正常运行（详见步骤五）。

步骤五：下载并编译 Apollo 源码

  1. 安装 git 并将源码 clone 下来：

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    cd ~/
sudo apt update
sudo apt install git -y
git init
git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git

    代码下载的时间视网速的快慢而有所区别，请耐心等待。

  2. 启动并进入 docker 容器，在终端输入以下命令：

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     cd ~/apollo
 bash docker/scripts/dev_start.sh

    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。

    如果一切正常，则会见到以下信息：

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    [ OK ] Congratulations! You have successfully finished setting up Apollo Dev Environment.
[ OK ] To login into the newly created apollo_neo_dev_root container, please run the following command:
[ OK ]   bash scripts/edu_launcher.sh enter
[ OK ] Enjoy!

    这个过程完成后，请输入以下命令以进入 docker 环境中：

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    bash docker/scripts/dev_into.sh

    如果您在步骤二和步骤四分别安装了 NVIDIA GPU 驱动和 NVIDIA Container Toolkit，您可以输入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:

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    root@in-dev-docker:/apollo_workspace## nvidia-smi 
Wed Sep 14 11:43:13 2022       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|=++|
|   0  Tesla V100-SXM2...  Off  | 00000000:03:00.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0    38W / 300W |    153MiB / 32510MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=|
|    0   N/A  N/A      9962      C   nvidia-cuda-mps-server             29MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

  3. 编译 Apollo 源码。

    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：

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    bash apollo.sh build

步骤六：运行 Dreamview 检验编译是否成功

  1. 进入 Apollo 容器环境。

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     cd ~/apollo
 bash docker/scripts/dev_start.sh
 bash docker/scripts/dev_into.sh

    注：如果您已在容器环境内，请忽略此步骤。

  2. 启动 dreamview。

    在终端输入以下命令：

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    bash scripts/bootstrap.sh

    如果启动成功，在终端会输出以下信息：

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     nohup: appending output to 'nohup.out'
 Launched module monitor.
 nohup: appending output to 'nohup.out'
 Launched module dreamview.
 Dreamview is running at http://localhost:8888

    在浏览器中输入以下地址访问 Dreamview：

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    http://localhost:8888

  3. 回放数据包。

    在终端输入以下命令下载数据包：

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    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：

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