• 宿主机基础环境
    • 系统：ubuntu22.04
    • CPU: Intel(R) Core(TM) i9-14900K
    • GPU: NVIDIA GeForce RTX 4090
    • Docker version 26.0.0, build 2ae903e
    • Driver Version: 535.171.04
    • CUDA Version: 12.2
      参考文档：Apollo9.0自动驾驶开放平台

一、下载安装 Apollo 源码

1. 克隆 Apollo 源码

  • 执行以下命令克隆 Apollo 源码
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# SSH 方式
git clone git@github.com:ApolloAuto/apollo.git
# HTTPS 方式
git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git
  • 检出到最新分支
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cd apollo
git checkout master

2. 启动Apollo环境容器

因为是40系显卡，参考40系列镜像支持进行操作

  • 修改docker/scripts/dev_start.sh中的VERSION_X86_64镜像版本
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VERSION_X86_64="dev-x86_64-18.04-20231128_2222"
  • 在apollo目录下输入以下命令来启动环境容器
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bash docker/scripts/dev_start.sh

操作成功后您将会看到如下样式的提示输出
image.png

3. 进入Apollo环境

  • 在 apollo 目录下输入以下命令进入容器
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bash docker/scripts/dev_into.sh
  • 将third_party/centerpoint_infer_op/workspace.bzl修改为下述内容
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"""Loads the paddlelite library"""

# Sanitize a dependency so that it works correctly from code that includes

# Apollo as a submodule.

load("@bazel_tools//tools/build_defs/repo:http.bzl", "http_archive")

def clean_dep(dep):

    return str(Label(dep))

def repo():

    http_archive(

        name = "centerpoint_infer_op-x86_64",

        sha256 = "038470fc2e741ebc43aefe365fc23400bc162c1b4cbb74d8c8019f84f2498190",

        strip_prefix = "centerpoint_infer_op",

        urls = ["https://apollo-pkg-beta.bj.bcebos.com/archive/centerpoint_infer_op_cu118.tar.gz"],

    )

    http_archive(

        name = "centerpoint_infer_op-aarch64",

        sha256 = "e7c933db4237399980c5217fa6a81dff622b00e3a23f0a1deb859743f7977fc1",

        strip_prefix = "centerpoint_infer_op",

        urls = ["https://apollo-pkg-beta.bj.bcebos.com/archive/centerpoint_infer_op-linux-aarch64-1.0.0.tar.gz"],

    )
  • 将third_party/paddleinference/workspace.bzl修改为
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"""Loads the paddlelite library"""

# Sanitize a dependency so that it works correctly from code that includes

# Apollo as a submodule.

load("@bazel_tools//tools/build_defs/repo:http.bzl", "http_archive")

def clean_dep(dep):

    return str(Label(dep))

def repo():

    http_archive(

        name = "paddleinference-x86_64",

        sha256 = "7498df1f9bbaf5580c289a67920eea1a975311764c4b12a62c93b33a081e7520",

        strip_prefix = "paddleinference",

        urls = ["https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/archive/paddleinference-cu118-x86.tar.gz"],

    )

    http_archive(

        name = "paddleinference-aarch64",

        sha256 = "048d1d7799ffdd7bd8876e33bc68f28c3af911ff923c10b362340bd83ded04b3",

        strip_prefix = "paddleinference",

        urls = ["https://apollo-pkg-beta.bj.bcebos.com/archive/paddleinference-linux-aarch64-1.0.0.tar.gz"],

    )

4. 编译

首先检查工作空间是否存在.apollo.bazelrc文件，如果存在先删除

  • 将modules/perception/common/inference/tensorrt/rt_legacy.h中的宏注释掉
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// #ifdef __aarch64__

// #endif
  • 在容器内的 /apollo 目录下输出以下命令编译整个工程
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./apollo.sh build
  • 若需要开启编译优化，则通过以下命令进行编译
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./apollo.sh build_opt
  • 根据需要自行编译，例如感知模块编译
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./apollo.sh build_opt_gpu perception

5. 启动 Apollo 进行播包验证

5.1 获取数据包

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wget https://apollo-system.cdn.bcebos.com/dataset/6.0_edu/demo_3.5.record -P $HOME/.apollo/resources/records/

5.2 启动 Dreamview+

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bash scripts/bootstrap.sh start_plus

5.3 在 Dreamview+ 中播放数据包

启动 Dreamview+ 之后，在浏览器输入 localhost:8888 进入 Dreamview+ 界面，您可以选择默认模式，也可以选择其他模式播放数据包，以默认模式为例。
image.png

  1. 选择 Default Mode 。

  2. 勾选 Accept the User Agreement and Privacy Policy/接受用户协议和隐私政策 ，并单击 Enter this Mode 进入 Mode Settings/模式设置 页面。

  3. 在 Mode Settings/模式设置 页面，设置播包参数。

    • 在 Operations/操作 中选择 Record 。
    • 在 Environment Resources/环境资源 中，单击 Records/数据包 ，并选择具体想要播放的数据包。
    • 在 Environment Resources/环境资源 中，单击 HDMap/高精地图 ，并选择 Sunnyvale Big Loop 。

  4. 单击底部区域播放按钮。
    image.png

    可以在 Vehicle Visualization/车辆可视化 中看到数据包播放的画面。

5.4 通过命令行播放数据包

  1. 进入 docker 环境，
  2. 在 Dreamview+ 中 Resource Manager/资源管理 > Records/数据包 中先下载需要的数据包。输入以下命令播放数据包：
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cyber_recorder play -f ~/.apollo/resources/records/数据包名称 -l

‍注意：如果您想要循环播放数据包，添加 -l，如果不循环播放数据包，则不需要添加 -l。

至此，Apollo 安装已经完成