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開発向けのDockerを利用したインストール#

要件#

  • NVIDIA JetsonデバイスではJetPack >= 5.0がインストールされていること

開発環境のセットアップ#

  1. autowarefoundation/autowareをクローンしてディレクトリに移動する。

    git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git
cd autoware

  2. 依存関係を手動あるいは提供されているAnsibleスクリプトを利用することでインストールできます。

注記: NVIDIAライブラリをインストールする前にライセンスを確認し同意してください。

依存関係の手動インストール#

Ansibleを利用した依存関係のインストール#

この手法にはとても注意してください。Ansible構成を使用する前に、Ansible構成のすべての手順を必ず読んで確認してください。

依存関係を手動でインストール済みならこのセクションは省略できます。

./setup-dev-env.sh docker

現在のユーザーがdockerを使用できるようにするには、ログアウトしてから再度ログオンする必要がある場合があります。

ワークスペースのセットアップ#

警告

続行する前にNVIDIA Deep Learningコンテナライセンスを確認し、同意してください。 Autoware Universeイメージを取得して使用するとライセンスの利用規約に同意したことになります。

  1. autoware_mapディレクトリを後の地図データのために作成します。

    mkdir ~/autoware_map

  2. Dockerイメージをプルします。

    docker pull ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

  3. Dockerコンテナを起動します。

    • amd64アーキテクチャのコンピュータでNVIDIA GPUを利用する場合:

      rocker --nvidia --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

    • NVIDIA GPUを使わずにコンテナを走らせたい、またはarm64アーキテクチャのコンピュータの場合:

      rocker -e LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE=1 --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

      詳細な理由についてはこちらで確認できます。

    高度な利用についてはこちらを参照してください。

    起動したらコンテナ内のワークスペースに移動します:

    cd autoware

  4. srcディレクトリを作成し、リポジトリを中にクローンします。

    mkdir src
vcs import src < autoware.repos

  5. ROSパッケージの依存関係を更新します。

    Autowareの依存関係は、Dockerイメージの作成後に変更される可能性があります。 その場合、以下のコマンドを実行して依存関係を更新する必要があります。

    sudo apt update
rosdep update
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO

  6. ワークスペースを構築します。

    colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

    ビルドに問題がある場合はトラブルシューティングを参照してください。

ワークスペースの更新#

  1. Dockerイメージを更新します。

    docker pull ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

  2. Dockerコンテナを起動します。

    • amd64アーキテクチャのコンピュータの場合:

      rocker --nvidia --x11 --user --volume $HOME/autoware -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

    • NVIDIA GPUを使わずにコンテナを走らせたい、またはarm64アーキテクチャのコンピュータの場合:

      rocker -e LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE=1 --x11 --user --volume $HOME/autoware -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

  3. .reposファイルを更新します。

    cd autoware
git pull

  4. リポジトリを更新します。

    vcs import src < autoware.repos
vcs pull src

  5. ワークスペースを構築します。

    colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release