apollo cmake编译调试

### 百度 Apollo 使用教程 #### 了解项目结构 百度 Apollo 平台具有详细的目录结构，这有助于开发者快速定位所需资源并理解各个模块的功能。通过熟悉项目的层次化设计，可以更高效地开发和调试自动驾驶应用[^2]。 #### 启动 DreamView 工具 DreamView 是 Apollo 提供的一个可视化工具，用于监控车辆状态以及查看传感器数据包。要启动此工具，在终端输入命令 `bash scripts/dreamview.sh` 即可进入图形界面操作模式[^1]。 #### 配置文件解析 配置文件对于调整系统行为至关重要。Apollo 的配置通常位于特定路径下，并采用 YAML 或 Protobuf 格式的文档来定义参数设置。学习如何修改这些文件能够满足不同场景的需求定制化解决方案。 #### 安装依赖项与编译环境搭建 为了使 Apollo 正常工作，需先准备好合适的 Linux 发行版（如 Ubuntu），接着按照官方指南逐步安装必要的库和支持组件。之后利用 Bazel 构建工具来进行源码编译，确保所有服务都能顺利运行于目标平台上[^4][^5]。 ```bash $ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake curl unzip zip pkg-config python3-pip $ git clone https://github.com/bazelbuild/bazelisk.git ~/bazelisk $ ln -s ~/bazelisk/bazelisk /usr/local/bin/bazel ```

<think>好的，我现在需要帮助用户在Ubuntu 20.04上部署Apollo 7.0，但用户希望不使用Docker。我得先回顾一下已有的信息，看看有没有相关的参考资料。 首先，根据引用[4]提到的，有一个仓库由yangming开发，早期版本依赖Apollo 7.0，完全使用CMake编译，不再依赖Docker。这说明可能存在非Docker的部署方法，可能需要通过源码编译。这可能是一个关键点，用户需要的是脱离Docker的配置方法，所以需要详细查看这个仓库的信息。 接下来，用户提供的引用[5]指出，Apollo 7.0的安装文档可能没有官方指南，但可以参考Apollo 6.0的文档，并结合其他博主的步骤。这可能意味着安装步骤需要手动处理依赖项，而不是通过Docker容器自动配置。 现在，我需要整理步骤。首先，用户需要安装必要的依赖项，比如NVIDIA驱动、CUDA、ROS等，因为Docker通常会包含这些环境，但现在需要手动安装。然后，从源码编译Apollo，可能需要使用CMake，如引用[4]所述。 还需要注意Python环境的管理，可能要用虚拟环境或者调整pip源，如引用[3]提到的使用清华源加速安装。此外，系统配置如环境变量设置、用户组权限等也需要处理，比如docker用户组的问题，但用户不用Docker的话，可能这部分可以省略，但Apollo可能依赖某些库需要手动安装。 接下来，可能需要克隆Apollo 7.0的源码，并按照其文档中的非Docker编译步骤进行。如果有yangming的仓库使用CMake，用户可能需要按照该仓库的说明进行编译。但用户的问题是关于官方的Apollo 7.0，可能需要确认是否有官方支持的非Docker方式。 此外，可能需要处理依赖项的冲突，比如不同版本的库，或者需要安装特定版本的软件包。例如，Apollo可能依赖特定版本的Protobuf或Boost，需要手动安装。 最后，测试安装后的环境，确保所有模块正确编译，并且能正常运行。如果遇到问题，可能需要查看编译错误，安装缺失的依赖，或调整编译选项。 现在，需要将这些步骤系统化，分步骤指导用户操作，确保每个环节都正确，并注意可能的常见错误，如权限问题、依赖缺失、环境变量配置错误等。同时，引用相关的参考资料，如引用[4]提到的仓库，以及引用[5]中的安装经验，来支持步骤的可靠性。</think>### 分步指南：Ubuntu 20.04 无 Docker 部署 Apollo 7.0 #### 1. **系统环境准备** - **安装基础依赖** 执行以下命令安装编译工具链和核心库： ```bash sudo apt update && sudo apt install -y build-essential cmake git unzip ``` - **配置 Python 环境** 使用清华镜像源加速安装（引用[3]）： ```bash pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy cython ``` #### 2. **源码获取与配置** - **克隆非 Docker 版本仓库** 根据引用[4]的线索，使用支持 CMake 编译的仓库： ```bash git clone https://github.com/yangming/Apollo-NonDocker.git cd Apollo-NonDocker ``` - **设置环境变量** 添加 Apollo 根目录路径到 `.bashrc`（类似引用[1]的方法）： ```bash echo "export APOLLO_ROOT_DIR=$(pwd)" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 3. **依赖项手动安装** - **安装 ROS Noetic** Apollo 依赖 ROS 通信框架，需完整安装桌面版： ```bash sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu focal main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 sudo apt update && sudo apt install -y ros-noetic-desktop-full ``` - **安装 NVIDIA 驱动与 CUDA** 参考引用[2]的方法安装 CUDA Toolkit（需手动选择版本）： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt update && sudo apt install -y cuda-11.4 ``` #### 4. **编译与部署** - **CMake 编译项目** 在仓库根目录执行： ```bash mkdir build && cd build cmake .. -DENABLE_PERF=ON -DWITH_GPU=ON make -j$(nproc) ``` - **配置动态链接库路径** 避免运行时库缺失问题： ```bash echo "export LD_LIBRARY_PATH=$APOLLO_ROOT_DIR/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 5. **验证与调试** - **运行测试用例** 启动 Apollo 核心模块： ```bash ./bazel-bin/modules/control/tools/control_demo ``` - **常见问题处理** - **Protobuf 版本冲突**：手动编译 Protobuf 3.15+ 并替换系统版本 - **Eigen3 路径错误**：通过 `sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen` 创建软链接 --- ###