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Apollo計(jì)算平臺(tái)配置經(jīng)驗(yàn)分享:5000元搞定

8g3K_AI_Thinker ? 2018-03-07 14:28 ? 次閱讀
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在過(guò)去幾個(gè)月中,Apollo代碼達(dá)到了每周數(shù)十次的更新頻率,新增代碼數(shù)量共計(jì)可以達(dá)16.5萬(wàn)行。

如今近8000個(gè)開發(fā)者投票支持Apollo開源軟件,超過(guò)1800個(gè)合作伙伴使用Apollo開源代碼,100多個(gè)合作伙伴申請(qǐng)開放數(shù)據(jù)。

了解到這些,作為百度Apollo開發(fā)者陣營(yíng)中的一員,也是一個(gè)30年資深的“金領(lǐng)碼農(nóng)”,老黃坐不住了,本著對(duì)自動(dòng)駕駛的熱忱以及對(duì)百度Apollo平臺(tái)的興趣,做了一件“驚天動(dòng)地”的事兒!

對(duì)了,先介紹下我們文章的主人公老黃吧!

老黃,本名黃英君,1991年就讀國(guó)防科技大學(xué),系統(tǒng)工程與數(shù)學(xué)系、多媒體與虛擬現(xiàn)實(shí)專業(yè)方向博士,師從吳玲達(dá)教授。

畢業(yè)留校工作,在管理科學(xué)與工程學(xué)院從事視頻分析與編解碼、機(jī)器視覺(jué)智能硬件方面的研究工作。

2012年轉(zhuǎn)業(yè),工作于中科院軟件所廣州分所,任商業(yè)智能實(shí)驗(yàn)室主任,從事電商平臺(tái)與大數(shù)據(jù)分析方面的研究與軟件開發(fā)工作。

2017年9月,加盟長(zhǎng)沙智能駕駛研究院,任產(chǎn)品研發(fā)部門負(fù)責(zé)人,從事智能駕駛方面解決方案與產(chǎn)品的開發(fā)工作。

老黃究竟做了一件什么事兒呢?

老黃利用Apollo提供的各種資源與能力,自研成功解決了TX2嵌入式計(jì)算平臺(tái)(NVIDIA JETSON TX2)適配Docker的嘗試,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是使用低成本方案搭建部署了Apollo環(huán)境,值得注意的是此前官方并沒(méi)有發(fā)布相關(guān)部署的指導(dǎo)文件……

最最重要的一點(diǎn),細(xì)心的老黃不但完成了技術(shù)嘗試,還將整體的過(guò)程做了完備的記錄,總結(jié)了一份環(huán)境搭建攻略并分享出來(lái)。說(shuō)到這里,小編也不禁為老黃這位開發(fā)者無(wú)私分享的行為瘋狂打call!

是什么原因讓老黃做了這么一件有意義的事情?

談及原因,老黃很實(shí)在。

一方面是因?yàn)楣居行枨?,想通過(guò)一輛林肯mkz實(shí)驗(yàn)自動(dòng)駕駛算法方面的研發(fā)水平。

還有一個(gè)特殊根源在于,公司預(yù)定了英偉達(dá)AI超算平臺(tái)的高端產(chǎn)品PX2做一些產(chǎn)品規(guī)劃,但貨品遲遲未到,老黃想著同樣是該系列的產(chǎn)品,或許TX2會(huì)有更多的驚喜發(fā)現(xiàn)。

最重要的一點(diǎn),像老黃一樣的開發(fā)者一直覺(jué)得,自動(dòng)駕駛研發(fā)的目的不是取代人,而是應(yīng)該走向普通人的生活,用來(lái)提升駕駛樂(lè)趣,如果開發(fā)成本很高,就很難體現(xiàn)其中的價(jià)值。

他對(duì)小編說(shuō):“如果用看似很低端的設(shè)備,用極低的成本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的某些功能,那就是一件特漂亮的事情,所以我就大膽的做了這個(gè)!”

其實(shí),老黃作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的開發(fā)者,在百度Apollo出現(xiàn)之前,一直關(guān)注Autoware(城市自主駕駛的開源軟件)的源碼,也就是日本名古屋大學(xué)的那款。他自己覺(jué)得,從最初的感覺(jué)來(lái)看,Autoware更像一個(gè)完整的解決方案,東西很全……Apollo生態(tài)出現(xiàn)后,覺(jué)得很有興趣,很有實(shí)操感,瞬間轉(zhuǎn)成“真愛(ài)粉”,這也是嘗試的原因所在。

選擇NVIDIA TX2,老黃前后思索了很久…

老黃可以稱之為資深程序員,漫長(zhǎng)的職業(yè)生涯中專攻軟件整體架構(gòu)和性能優(yōu)化,尤其關(guān)注軟件的總體構(gòu)建方案、軟件與硬件的整合以及算法的優(yōu)化等方面,對(duì)很多市面上的算法平臺(tái)都研究過(guò)。

說(shuō)到選擇NVIDIA TX2,老黃還有點(diǎn)兒感慨,“現(xiàn)在做平臺(tái)的太多了,如恩智浦的BlueBox,再就是NVIDIA的TX&PX系列,還分了很多流派,什么NVIDIA、英特爾……可是大多數(shù)都還沒(méi)有完全推出市場(chǎng),成熟度也不算很高,這是比較頭疼的事情。NVIDIA這個(gè)品牌吧,產(chǎn)品布局早,成品本身技術(shù)屬性也很強(qiáng)大,像TX2,6核CPU,256個(gè)GPU單位,功耗15瓦,本身小巧輕便,集成度很贊,天然適合放在汽車這個(gè)環(huán)境里做研發(fā)!”

說(shuō)到這一點(diǎn),小編也覺(jué)得,如果封裝超算平臺(tái)的盒子占據(jù)汽車整體體積的好幾分之幾,還要專門插上一個(gè)顯卡的話……自動(dòng)駕駛汽車的畫風(fēng)突變了……丑出新高度……

適配過(guò)程一波三折,但幸好堅(jiān)持不懈

說(shuō)到實(shí)踐的具體過(guò)程,老黃打開了話匣子,言情并茂地為小編描述起來(lái)!

首先一步,適配Docker。

起初老黃對(duì)此十分疑惑不解,怎么英偉達(dá)這款平臺(tái)與Docker之間就這么不感冒呢?

原來(lái)NVIDIA在構(gòu)建TX2內(nèi)核的時(shí)候,略過(guò)了很多支持容器所必須的組件,所以解決這個(gè)問(wèn)題的方法就是要重新構(gòu)建這個(gè)內(nèi)核,把缺失的部分補(bǔ)上。對(duì)此老黃做了兩個(gè)部分的處理,其中一個(gè)開源項(xiàng)目做了一個(gè)很好的內(nèi)核配置文件,另外一個(gè)項(xiàng)目做了很容易操作的腳本。

具體操作是這樣的:

1. rebuild the TX2 kernel to suport Docker:

原生TX2不支持Docker,所以需要重新編譯內(nèi)核,將Docker所需的模塊加載,可以參考下面兩個(gè)鏈接來(lái)定制自己的支持Docker的內(nèi)核:

https://github.com/Technica-Corporation/Tegra-Docker

https://github.com/jetsonhacks/buildJetsonTX2Kernel

最方便直接的步驟就是直接使用鏈接1發(fā)布的config文件,拷貝到鏈接2的src中,make xconfig ,然后 makeKernel.sh & copyImage.sh。

2.在Docker內(nèi)測(cè)試GPU功能。可以參考第一步的鏈接1.

在Apollo on Nvidia Tegra Tx2上開啟GPU,測(cè)試幾個(gè)典型CUDA應(yīng)用的場(chǎng)景。其中開啟了5個(gè)常見(jiàn)的CUDA應(yīng)用程序,GPU利用率為20%左右。

接下來(lái),編譯Apollo!

“起初我并沒(méi)有想到這個(gè)事情還挺難!”老黃強(qiáng)烈表示。

“這么一算,完成這個(gè)嘗試總共花了3周時(shí)間。我覺(jué)得最開始研究測(cè)試Apollo各種功能的時(shí)候感覺(jué)很容易,然后就順理成章覺(jué)得適配工作不會(huì)太難,妥妥交給一枚實(shí)習(xí)生去操作?!崩宵S言語(yǔ)中透露著輕松。

但事實(shí)上,實(shí)習(xí)生小同志辛苦適配了三天,結(jié)果……經(jīng)常出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)的警告。怎么回事兒?迅速跑到老黃這里尋找救援。

老黃嘆了口氣說(shuō):“發(fā)現(xiàn)這個(gè)事情后,我也試了幾次,結(jié)果可想而知......怎么辦呢?就去網(wǎng)絡(luò)上查找相關(guān)資料,結(jié)果一看,網(wǎng)上救援是沒(méi)可能了,存在的資料少之又少;又查了一下當(dāng)時(shí)Apollo的版本,結(jié)果發(fā)現(xiàn)從9月27日到現(xiàn)在也沒(méi)有最新的更新消息,沒(méi)有相關(guān)指導(dǎo)資料的前提下,又給適配增加了難度?!?/p>

小編了解到,在適配的過(guò)程中,很多被采用的第三方工具包內(nèi)部的設(shè)置并不齊備,還包括一些數(shù)據(jù)庫(kù)也存在沖突,所以在編譯的過(guò)程中,總會(huì)頻繁出現(xiàn)各種各樣的報(bào)錯(cuò),就像我們?nèi)粘0惭b一個(gè)軟件,各種安裝不上的節(jié)奏一樣,老黃這才意識(shí)到當(dāng)下任務(wù)的艱巨性。

深入思考之后,老黃發(fā)現(xiàn)了報(bào)錯(cuò)的本質(zhì)根源,就是不兼容造成的。

他表示,針對(duì)Apollo,其實(shí)采用了大量的第三方開源工具包還有一些動(dòng)態(tài)庫(kù),例如像求解,預(yù)算等,其中會(huì)涉及到一些參數(shù)設(shè)計(jì)(編譯鏈接的時(shí)候有一個(gè)參數(shù)設(shè)計(jì)),大部分都是針對(duì)X86這個(gè)體系。如果現(xiàn)在要將這些放在ARM架構(gòu)下的話,必須要準(zhǔn)確的將這些參數(shù)找到并作出修正!

“但是這就存在一個(gè)問(wèn)題,需要修正哪些參數(shù)我們起初是不知道的,只有在編譯運(yùn)行的過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題后,才能根據(jù)這個(gè)具體的問(wèn)題去推測(cè)或猜測(cè)可能出現(xiàn)的編譯參數(shù)、編譯選項(xiàng),然后進(jìn)行修正工作,最后再來(lái)具體驗(yàn)證是不是能夠通過(guò),這個(gè)過(guò)程很復(fù)雜、耗時(shí),大部分時(shí)間都是在反復(fù)嘗試、反復(fù)測(cè)試?!崩宵S補(bǔ)充道。

開始這樣一個(gè)糾結(jié)的過(guò)程,就需要老黃基本上從頭開始?按照Apollo架構(gòu)體系來(lái)手工搭建運(yùn)行環(huán)境以及運(yùn)行體系。

所以老黃在漫長(zhǎng)的嘗試中寫下了這些:

aarch64版本的Apollo需要自己配置所需的一部分依賴包,以及編譯aarch64平臺(tái)所需的幾個(gè)第三方動(dòng)態(tài)庫(kù)。有興趣的可以直接做成腳本,一鍵安裝。(具體涉及的相關(guān)步驟請(qǐng)見(jiàn)文后)

老黃開玩笑說(shuō):“當(dāng)時(shí)一看這種情形,又回到我的老本行了,典型的軟件編程工作,逐個(gè)解決問(wèn)題。結(jié)果一個(gè)星期過(guò)去了,不行;兩個(gè)星期過(guò)去了,還是不行……當(dāng)時(shí)我也確實(shí)有那么一絲猶豫,甚至產(chǎn)生了動(dòng)搖,想著干脆等到百度Apollo官方發(fā)出適配方案算了!”

在這個(gè)過(guò)程中,老黃也咨詢了Apollo開發(fā)者社區(qū)的相關(guān)技術(shù)人員,得到的回復(fù)是,對(duì)于TX2這個(gè)版本還沒(méi)有具體的適配計(jì)劃,但對(duì)于1.0版本是支持的。預(yù)計(jì)到年底,會(huì)放出支持版本。當(dāng)時(shí)老黃想,要等到年底,時(shí)間有點(diǎn)兒久。

一咬牙,老黃又投身到了解決問(wèn)題的實(shí)踐中!

過(guò)程艱辛不必多說(shuō),老黃給小編列舉了一個(gè)讓他至今印象深刻的例子,也是當(dāng)時(shí)花費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng)的一個(gè)問(wèn)題。

這是一個(gè)有關(guān)數(shù)學(xué)的、線性計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)的問(wèn)題?!暗浆F(xiàn)在,那個(gè)庫(kù)的名字我還記得叫?qpSASES。這個(gè)庫(kù)是一個(gè)開源數(shù)學(xué)計(jì)算庫(kù),既然是開源,就會(huì)涉及到編譯以及編譯選項(xiàng)的問(wèn)題,進(jìn)而就會(huì)和編譯的靜態(tài)庫(kù)相關(guān)聯(lián)。在X86的環(huán)境下靜態(tài)庫(kù)的運(yùn)行和編譯都沒(méi)有問(wèn)題,很順暢。”老黃強(qiáng)調(diào)。

“但是在ARM環(huán)境下,一開始并沒(méi)有報(bào)錯(cuò),進(jìn)庫(kù)后我才發(fā)現(xiàn)進(jìn)展又陷入了僵局!后來(lái)研究出最后的原因,這個(gè)庫(kù)中的某些編譯問(wèn)題并不適配這個(gè)環(huán)境。如果想要解決,就必須要把這個(gè)靜態(tài)庫(kù)從Apollo整理好工具包中單獨(dú)移出,單獨(dú)手工加工下,在X86的環(huán)境下編譯成動(dòng)態(tài)庫(kù),才可以正常使用!

根據(jù)具體情況,老黃寫下了這樣的建議:

關(guān)于 qpSASES。這是個(gè)數(shù)值求解庫(kù),Apollo的x86版是以依賴包的形式,aarch64是改為直接使用動(dòng)態(tài)庫(kù),但是需要自己在平臺(tái)下編譯,否則鏈接報(bào)錯(cuò)。

a .build qpSASES to shared lib, copy it to /usr/lib

b. copy include

cp -a /apollo/third_party/qpOASES-3.2.1/include/* /usr/include/.

小編聽(tīng)著老黃講述整個(gè)探索過(guò)程,感覺(jué)這項(xiàng)工作得以進(jìn)展太不容易了!

關(guān)于這項(xiàng)實(shí)踐的成本和后續(xù)工作

說(shuō)完糾結(jié)的過(guò)程,老黃長(zhǎng)長(zhǎng)地出了口氣,但是談到成本,他又興奮了起來(lái),老黃表示整個(gè)成本真的非常低。

他說(shuō):“我們用的TX2的開發(fā)版,不到5000塊錢。如果說(shuō),用它的核心版來(lái)搭建,可能還不到2000塊錢,但是這個(gè)計(jì)算性能是非常強(qiáng)悍的。也就是說(shuō),用一個(gè)價(jià)格超過(guò)10萬(wàn)元的PX2能夠做的事情,我們可能用到不超過(guò)4-5個(gè)這樣的TX2就能達(dá)到同等效果,這樣計(jì)算的話,全部配置完整也不過(guò)1萬(wàn)塊錢左右?!?/p>

老黃強(qiáng)調(diào),自己這些年做的工作,不管是哪些方面,都在不斷追求一個(gè)目標(biāo):用更低成本的平臺(tái)跑出更好的效果。

關(guān)于這次嘗試的后續(xù)工作,老黃表示自己以及團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在著手跟進(jìn)了,例如視覺(jué)感知,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將基于深度學(xué)習(xí)的一個(gè)視覺(jué)感知部分加入放到TX2中。

通過(guò)性能測(cè)試來(lái)初步判斷最多能夠支持幾個(gè)攝像機(jī)進(jìn)行虛實(shí)檢測(cè)。老黃對(duì)小編說(shuō):“我的計(jì)劃是掛4部攝像機(jī),這樣從性能的角度,相當(dāng)于TX2支持的三分之一(可以掛12部),如果可以實(shí)現(xiàn)4個(gè)我就非常滿意了?!?/p>

另外一點(diǎn),就是當(dāng)時(shí)Apollo 1.5版本還沒(méi)有視覺(jué)感知,所以老黃也想突擊研究下這方面,如果成功的話也可以公布出去,分享給更多的開發(fā)者以及企業(yè)。

說(shuō)到分享開發(fā)攻略,老黃覺(jué)得應(yīng)該向Apollo學(xué)習(xí)

不得不說(shuō),Apollo開放平臺(tái)的出現(xiàn)降低了自動(dòng)駕駛的門檻,讓更多企業(yè)、機(jī)構(gòu)能夠在一個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)上去做更重要的感知、決策和控制工作,而這些具體的工作被認(rèn)為是自動(dòng)駕駛得以進(jìn)步的核心環(huán)節(jié)。對(duì)比之前,自動(dòng)駕駛領(lǐng)域出現(xiàn)更多的都是“國(guó)家重大科技基金”、“國(guó)家項(xiàng)目支持”等這些字眼兒,一些老牌的科研單位以及高等學(xué)府才有可能直接接觸這個(gè)領(lǐng)域。

針對(duì)技術(shù)環(huán)境與平臺(tái),老黃認(rèn)為,作為開發(fā)者可以貢獻(xiàn)一些力量幫助Apollo一起將基礎(chǔ)工具,搭建的更多樣性、更靈活、更完善。讓更多相關(guān)人員在這個(gè)平臺(tái)上,去做更值得做的事情。

此外,Apollo本身是一套開源系統(tǒng)平臺(tái),老黃覺(jué)得開發(fā)者利用開源研究以及進(jìn)行業(yè)務(wù)方面的突破,得到的成果也應(yīng)該開源出去,每個(gè)人都有反饋,才能讓開源一直持續(xù)。

采訪過(guò)程中,作為一個(gè)從業(yè)30年的程序員,老黃一直表示:“我寫了三十年程序。在我的成長(zhǎng)過(guò)程中,互聯(lián)網(wǎng)給了太多太多的幫助,碰到問(wèn)題就去網(wǎng)上查,已經(jīng)是常態(tài),網(wǎng)絡(luò)上肯定有人會(huì)分享他們的調(diào)錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)?,F(xiàn)在我把自己的一些經(jīng)驗(yàn)、教訓(xùn)、經(jīng)驗(yàn)反饋給互聯(lián)網(wǎng),我覺(jué)得這是特別應(yīng)該做的事情。”

對(duì)此,小編很敬佩像老黃一樣具有分享精神的開發(fā)者們。

關(guān)于Apollo平臺(tái),像老黃一樣的開發(fā)者有話要說(shuō)

回顧幾個(gè)月前,Apollo 1.0還是一個(gè)不成熟、不完整,甚至可以是一個(gè)不成型的系統(tǒng)。短短幾個(gè)月過(guò)去了,從百度公布的路線圖來(lái)看,這個(gè)平臺(tái)必然會(huì)傾注很多技術(shù)人員的心血去大力推廣,圍繞Apollo,可能會(huì)生長(zhǎng)成為一個(gè)有規(guī)模、比較完善的生態(tài)圈。像老黃一樣的開發(fā)者以及更多人都會(huì)圍繞這個(gè)迅速成長(zhǎng)的軌跡,從中獲得很多幫助以及資源共享。

值得特別提及的是,Apollo針對(duì)開發(fā)者的社區(qū)會(huì)有持續(xù)不斷的公開課以及社群交流,很多開發(fā)者都在分享自己在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的心得?!拔矣X(jué)得這是一個(gè),特別吸引我們程序員的地方,百度Apollo社群對(duì)生態(tài)的經(jīng)營(yíng),十分值得贊賞。”老黃補(bǔ)充道。

談及Apollo的飛速發(fā)展,就在不久前,美國(guó)的拉斯維加斯上演了一場(chǎng)讓世界驚艷的“自動(dòng)駕駛秀”,Apollo平臺(tái)研發(fā)負(fù)責(zé)人王京傲借此在百度World大會(huì)上爆了個(gè)猛料,Apollo 2.0正式開放!

Apollo 2.0有什么過(guò)人之處?

據(jù)了解,Apollo 2.0已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)單的城市道路自動(dòng)駕駛,包括云端服務(wù)、軟件平臺(tái)、參考硬件平臺(tái)以及參考車輛平臺(tái)在內(nèi)的四大模塊已全部具備。

此外為開發(fā)者帶來(lái)了最完整的解決方案和靈活的架構(gòu),并首次開放安全服務(wù),進(jìn)一步強(qiáng)化了自定位、感知、規(guī)劃決策和云端仿真等能力。

目前,Apollo 2.0版本總共有16.5萬(wàn)行代碼。

據(jù)悉,硅谷自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司AutonomouStuff在一周內(nèi)將Apollo 1.0車輛升級(jí)為“Apollo 2.0版本”,實(shí)現(xiàn)了晝夜簡(jiǎn)單城市道路自動(dòng)駕駛,充分體現(xiàn)Apollo 2.0的靈活性和易用性。

振奮之余,截至小編發(fā)稿前,有消息稱,老黃又進(jìn)一步將Apollo 2.0進(jìn)行了成功的適配,真要為認(rèn)真的開發(fā)者點(diǎn)個(gè)大大的贊!

我們有理由相信一個(gè)愿景的實(shí)現(xiàn),“未來(lái),通過(guò)Apollo平臺(tái)會(huì)吸引更多新鮮力量加入進(jìn)來(lái),大家一起做好自動(dòng)駕駛這項(xiàng)事業(yè)!”

老黃的寄語(yǔ)

作為開發(fā)者,我十分希望百度Apollo的開發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠把更多內(nèi)容都填充到這個(gè)體系中,做出更多的好東西給大家用。也希望Apollo這個(gè)生態(tài)圈中,可以更加廣泛地吸納參與者、開發(fā)者,貢獻(xiàn)自己的經(jīng)驗(yàn)與心得,希望大家都可以共同來(lái)維護(hù)并發(fā)展這個(gè)有意義的社區(qū)生態(tài)圈。

附表:關(guān)于老黃針對(duì)這次技術(shù)適配的全面解析

【寫在記錄前】首先,目前適配只完成了全部模塊的編譯,感知部分尤其是Caffe還是只啟用了CPU,在Docker里面還沒(méi)有安裝CUDA,隨后將開始這個(gè)工作。

其次,強(qiáng)烈建議大家加裝一塊外接SSD,把Apollo部署在SSD上,以便在刷的過(guò)程中,TX2經(jīng)常發(fā)生重啟后桌面出不來(lái)的問(wèn)題。

第三:刷機(jī)并部署完成大概要剩余5個(gè)G(要把刷內(nèi)核的中間文件全部清除)。

第四:我把刷機(jī)和部署過(guò)程所需的一些依賴包的頭文件以及在tx2上編譯的動(dòng)態(tài)庫(kù)打包,大家可以直接使用,希望那個(gè)節(jié)約一些大家的時(shí)間。

最后:本人能力有限,有的地方know why,有的地方只能誤打誤撞know how,另外對(duì)bazel剛剛接觸,很不熟練,在此拋磚引玉,請(qǐng)大家批評(píng)指導(dǎo),謝謝!

第一部分:

1. Rebuild the TX2 kernal to suport Docker :

原生TX2不支持Docker,所以需要重新編譯內(nèi)核,將Docker所需的模塊加載,可以參考下面兩個(gè)鏈接來(lái)定制自己的支持Docker的內(nèi)核:

https://github.com/Technica-Corporation/Tegra-Docker

https://github.com/jetsonhacks/buildJetsonTX2Kernel

最方便直接的步驟就是直接使用鏈接1發(fā)布的config文件,拷貝到鏈接2的SRC中,make xconfig ,然后 makeKernal.sh & copyImage.sh。

2. 在Docker內(nèi)測(cè)試GPU功能??梢詤⒖嫉谝徊降逆溄?.

第二部分:編譯Apollo

aarch64版本的Apollo需要自己配置所需的一部分依賴包,以及編譯aarch64平臺(tái)所需的幾個(gè)第三方動(dòng)態(tài)庫(kù)。有興趣的可以直接做成腳本,一鍵安裝。

具體清單如下:

1. caffe

aarch64版本需要自己準(zhǔn)備caffe的依賴包,為了方便直接模仿x86版本,在external目錄下手工添加@caffe and caffe dir。

另外我下載的caffe版本可能比較老,使用的是2.6版的protobuf,所以要使用protobuf3.3版重新生成一下caffe.pb.h。具體步驟如下:

a. install the bazel package to external:@caffe and caffe dir,copy from x86 apollo

cd /root/.cache/bazel/_bazel_root/540135163923dd7d5820f3ee4b306b32/external/

b.copy caffe include to:/usr/include/caffe, and regenerate caffe.pb.h,using protoc 3.3.0

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/caffe_package/caffe_external/. /usr/include/caffe/.

c.lib

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/caffe_package/lib/* /usr/lib/.

2. qpSASES

這是個(gè)數(shù)值求解庫(kù),Apollo的x86版是以依賴包的形式,aarch64是改為直接使用動(dòng)態(tài)庫(kù),但是需要自己在平臺(tái)下編譯,否則鏈接報(bào)錯(cuò)。

a .build qpSASES to shared lib, copy it to /usr/lib

b. copy include

cp -a /apollo/third_party/qpOASES-3.2.1/include/* /usr/include/.

3. Ipopt 這個(gè)需要一系列的庫(kù),要在TX2上編譯,其他平臺(tái)編譯的也不行。

1.include

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/IPopt/include/coin/* /usr/include/.

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/IPopt/include/LinAlg/* /usr/include/.

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/IPopt/include/Interfaces/* /usr/include/.

2.lib-----Ipopt的幾個(gè)目錄的庫(kù)都要拷貝過(guò)去,

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/IPopt/lib/* /usr/lib/.

cp ...

cp ...

4. ros

需要自己準(zhǔn)備aarch64版本的ros。

(1)準(zhǔn)備include

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/ros/include/* /usr/include/.

(2)將ros目錄拷貝至 /home/tmp/ros

5. gflags

WORKSPASE指定的依賴包里面有g(shù)flags,但編譯時(shí)候還是需要手工準(zhǔn)備頭文件和庫(kù)文件,直接拷過(guò)去。

(1)include

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/gflags/include/* /usr/include/.

(2)lib

cp -a /media/nvidia/ssd/install_apollo/gflags/lib/* /usr/lib/.

6. glog

同上,直接安裝。

apt-get install libgoogle-glog-dev

7. Build ---- 經(jīng)過(guò)以上步驟,應(yīng)該可以編譯通過(guò),感知模塊也可以通過(guò)。

【相關(guān)報(bào)告問(wèn)題】 報(bào)告問(wèn)題之一:

Apolloauto的Github提供了aarch64的ros版本是1.51,可以直接下載release使用,我嘗試了一下自己編譯,發(fā)現(xiàn)少了個(gè)rosbag指令。使用release版的話,rosbag的play指令報(bào)錯(cuò),導(dǎo)致現(xiàn)在無(wú)法在TX2上回放數(shù)據(jù)。

報(bào)告問(wèn)題之二:

在Build時(shí),全部通過(guò)OK,但是在bazel-bin下并沒(méi)有生成target,最后是使用Bazel Build 對(duì)modules下的模塊進(jìn)行手工編譯。

報(bào)告問(wèn)題之三:

gflag, glog,gtest是出問(wèn)題最多的地方,有的地方使用bazel構(gòu)建包生成的庫(kù),有的第三方依賴使用自帶的庫(kù),兼容性的問(wèn)題一直存在。所有使用gmock的地方我始終沒(méi)有解決,所以 臨時(shí)屏蔽了幾個(gè)單元測(cè)試。

按照開發(fā)者提供的運(yùn)行文檔,Apollo團(tuán)隊(duì)也用相同套件編譯安裝實(shí)踐了一遍,并整理了若干兼容細(xì)節(jié),形成了官方支持TX2,CPU為ARM平臺(tái)的支持文檔。

目前發(fā)現(xiàn)Apollo部分模塊對(duì)于ARM架構(gòu)的計(jì)算單元兼容性支持還不夠好,如感知紅綠燈識(shí)別模塊、定位模塊,在編譯安裝的過(guò)程,先跳過(guò)該模塊編譯部分,已與研發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通,后續(xù)會(huì)輸出完整的文檔分享。

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原文標(biāo)題:僅需5000元,即可配置Apollo計(jì)算平臺(tái)!

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