从 GitHub 下载和安装 Apollo – wiki基地

从 GitHub 下载和安装 Apollo 的详细指南

Apollo，最初由百度开发，现在是一个由 LF Edge 孵化的开源项目，为自动驾驶车辆提供了一个安全、可靠、高性能的软件平台。它包括一系列模块化的组件，涵盖了感知、规划、控制、定位等自动驾驶的关键领域。本文将详细介绍如何从 GitHub 下载和安装 Apollo，并提供一些额外的配置和故障排除建议。

一、准备工作

在开始安装 Apollo 之前，需要进行一些准备工作，以确保安装过程顺利进行。

1. 硬件要求: Apollo 对硬件有一定的要求，推荐使用至少 8 核 CPU、16GB 内存和 256GB 固态硬盘的机器。此外，还需要一块支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 用于深度学习相关的任务。具体的硬件要求可以参考 Apollo 的官方文档。

2. 操作系统: Apollo 主要支持 Ubuntu 系统，推荐使用 Ubuntu 18.04 或 20.04 版本。其他 Linux 发行版可能需要进行一些额外的配置。

3. 网络连接: 确保你的机器拥有稳定的网络连接，因为下载和安装 Apollo 需要下载大量的文件和依赖项。

4. Docker: Apollo 使用 Docker 来管理其运行环境，因此需要安装 Docker Engine 和 NVIDIA Container Toolkit。

bash
sudo apt update
sudo apt install docker.io -y
distribution=$lsb_release -cs)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update
sudo apt install nvidia-docker2 -y
sudo systemctl restart docker

1. NVIDIA 驱动: 如果你计划使用 GPU，需要安装 NVIDIA 驱动程序。建议安装最新版本的驱动程序，以获得最佳性能。

2. Git: 需要安装 Git 来从 GitHub 克隆 Apollo 代码库。

bash
sudo apt update
sudo apt install git -y

二、下载 Apollo 代码库

完成准备工作后，就可以开始下载 Apollo 代码库了。

1. 创建 Apollo 工作目录: 建议创建一个专门的目录来存放 Apollo 代码库。

bash
mkdir apollo
cd apollo

1. 克隆 Apollo 代码库: 使用 Git 克隆 Apollo 代码库。

bash
git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git

这将下载 Apollo 的所有代码和相关文件到 apollo 目录下。

三、安装 Apollo

下载完成后，就可以开始安装 Apollo 了。

1. 进入 Apollo 目录:

bash
cd apollo

1. 启动 Docker: 确保 Docker 已经启动。

2. 构建 Docker 镜像: 使用提供的脚本构建 Docker 镜像。

bash
bash docker/build.sh

这个过程可能需要一些时间，取决于你的网络速度和硬件性能。 构建过程中会下载大量的依赖项，并编译 Apollo 的各个模块。

1. 启动 Apollo Docker 容器:

bash
bash docker/scripts/dev_start.sh

这将启动一个名为 dev-apollo 的 Docker 容器，并在容器内运行 Apollo。

四、验证安装

安装完成后，需要验证 Apollo 是否成功安装。

1. 进入 Docker 容器:

bash
bash docker/scripts/dev_into.sh

1. 运行 Cyber RT: Cyber RT 是 Apollo 的实时通信框架。

bash
cyber_monitor

如果 Cyber RT 成功启动，你将看到 Cyber RT 的监控界面，显示当前运行的节点和通道等信息。

1. 运行 Demo: Apollo 提供了一些 Demo 程序，可以用来测试 Apollo 的功能。例如，可以运行模拟驾驶 Demo：

bash
bash scripts/bootstrap.sh
bash scripts/dreamview.sh

然后在浏览器中访问 http://localhost:8888，即可打开 Dreamview，这是一个用于可视化和控制 Apollo 的 web 界面。

五、额外的配置和故障排除

1. GPU 支持: 如果你想使用 GPU，需要在构建 Docker 镜像时启用 GPU 支持。

2. 网络配置: 如果你的网络环境比较复杂，可能需要进行一些额外的网络配置，例如配置代理服务器等。

3. 磁盘空间: Apollo 需要大量的磁盘空间，确保你的硬盘有足够的空间。

4. 依赖项问题: 在安装过程中可能会遇到一些依赖项缺失的问题，可以根据错误信息安装相应的依赖项。

5. Docker 问题: 如果遇到 Docker 相关的问题，可以尝试重启 Docker 服务或重新安装 Docker。

6. 查看日志: Apollo 的日志文件可以帮助你排查问题。日志文件位于 /apollo/data/log 目录下.

六、 Apollo 模块介绍

Apollo 包含多个模块，每个模块负责自动驾驶的不同方面：

• Perception: 感知模块负责从传感器数据中提取环境信息，例如检测车辆、行人、交通信号灯等。

• Planning: 规划模块负责根据感知到的环境信息和目标地点，规划车辆的行驶轨迹。

• Control: 控制模块负责控制车辆的转向、油门和刹车，以遵循规划的轨迹。

• Localization: 定位模块负责确定车辆的精确位置。

• Dreamview: Dreamview 是一个 web 界面，用于可视化和控制 Apollo。

七、后续学习

成功安装 Apollo 只是第一步，要深入学习 Apollo，可以参考 Apollo 的官方文档、教程和示例代码。此外，还可以加入 Apollo 的社区，与其他开发者交流学习。

通过本文的详细指南，你应该能够成功地从 GitHub 下载和安装 Apollo。 记住，安装过程中可能会遇到一些问题，需要耐心排查和解决。 希望这篇文章能够帮助你顺利入门 Apollo，开启你的自动驾驶之旅。