根据经验,最好按照顺序配置;比如先搭建好基础的apt包环境,再安装显卡驱动这些,否则容易出现依赖缺失的问题
修改下载源(包括apt, conda, pip),当前脚本可选广工源和清华源
$ bash ./basic_setup/switch_source.sh
ros的安装将使用清华源
$ bash ./basic_setup/build_basic_env.sh
-
conda虚拟环境
适用于二维目标检测、UI等依赖python的包,不需要时则不用安装 -
安装conda环境(默认环境名为
sleipnir
,环境路径为{HOME}/anaconda3/envs/sleipnir
,可视实际情况进行修正),需先安装anaconda -
改用
mamba
提升下载速度,在成功的案例中,全程使用科学上网+官方源(没用清华源或广工源进行配置)
$ source ./basic_setup/build_conda_env.sh
PS:强烈推荐直接解压缩导入文件到{HOME}/anaconda3/envs/sleipnir
,避免在用conda下载时花费过多的时间。文件:google Drvie;详细说明可参考link
# 下载conda pack(base环境下)
$ conda install conda-pack
# dst机上解压缩(tar...),解压缩放到env目录下
$ ...
# 修复前缀项(conda-unpack在bin目录下)
$ conda activate <环境名> && conda-unpack
# 在实际测试时,后续可能需要再pip install一下(参考下一步)来补全一些缺漏的pip包或修正一些python包
安装python依赖包,如果是通过conda环境拷贝的话则可跳过这一步
$ source ./basic_setup/build_python_env.sh
# 于定位模块使用
$ bash ./third-party/install_gtsam.sh
# 于规划模块使用
$ bash ./third-party/install_osqp.sh
$ bash ./third-party/install_ceres.sh
- 对应
TensorRT 7.2.3
,cudnn8.1.1
,cuda11.1
-
官网下载安装包,本部分只提供参考链接
-
百度网盘 ,密码: pl5g
- 解压与安装(略,只对cudnn进行补充说明),注意复制的目录
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include \
&& sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 \
&& sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
- 添加环境变量到
~/.bashrc
(根据实际情况调节路径)
CUDA_PATH=/usr/local/cuda/bin
CUDA_LIB_PATH=/usr/local/cuda/lib64
TENSORRT_LIB_PATH=${HOME}/application/TensorRT-7.2.3.4/lib
export PATH=${PATH}:${CUDA_PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:${CUDA_LIB_PATH}:${TENSORRT_LIB_PATH}
- 安装常用软件(v2ray, typora...)
$ ./scripts/install_software.sh
- 利用脚本配置网络环境(需要根据实际情况,修改脚本中的参数)
$ ./scripts/set_ip.sh
- 2021.5.21 v0.0.1 应kuzen要求增设
默认选项
,只需按回车键即能触发默认选项 - 2021 5.29 v0.0.2 添加感知模块gpu依赖的配置说明
- 2021 5.29 v0.0.3 补充conda环境下载说明
- 2021 6.04 v0.0.4 添加日志记录功能