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使用VSCode 调试Apollo无人车代码

bigegpt 2024-08-11 14:28 3 浏览

本文链接地址: 使用VSCode 调试Apollo无人车代码 - 慢慢的回味

深入研究Apollo的代码是学习自动驾驶的很好途径。很多前沿科技,比如图像识别,激光雷达,多传感器融合,路径规划都可以直接完整的学习。能够直接调试代码是比读代码更能加深理解。本文就介绍怎么去调试Apollo的代码。

Content:

  1. 下载代码
  2. 安装Docker
  3. 安装无线网卡驱动(可选)
  4. 安装Nvidia驱动
  5. 安装Nvidia Docker
  6. 启动Apollo项目
  7. 调试一个车道线识别程序

下载代码

系统使用Ubuntu 18.04版本。
https://gitee.com/ApolloAuto/apollo.git
比如目录为~/apollo。

安装Docker

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo   "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
 
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

安装无线网卡驱动(可选)

下载驱动:https://codeload.github.com/gnab/rtl8812au/zip/refs/heads/master

make dkms_install
echo 8812au | sudo tee -a /etc/modules
insmod 8812au.ko

安装Nvidia驱动

本人的显卡为GTX1060。Apollo项目需要Nvidia显卡,否则大部分模块无法编译。

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID | sed -e 's/\.//g')
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/cuda-$distribution.pin
sudo mv cuda-$distribution.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/7fa2af80.pub
echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-drivers
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64:/usr/local/cuda/cuda/lib64

安装完成后,如下命令可以查看显卡信息。

nvidia-smi

安装Nvidia Docker

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)    && 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-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

安装完成后,可启动示例Dockers程序查看。

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

启动Apollo项目

在源码目录~/apollo中,执行如下命令,进入Apollo Docker:

./docker/scripts/dev_start.sh 
./docker/scripts/dev_into.sh

以后进入,直接启动已有的Docker即可:

docker ps -a
docker start 671567b64765
./docker/scripts/dev_into.sh

调试一个车道线识别程序

创建一个Bazel编译配置:
~/apollo/modules/perception/camera/test/BUILD
内容为:

load("@rules_cc//cc:defs.bzl", "cc_library", "cc_test")
load("//tools:cpplint.bzl", "cpplint")
 
package(default_visibility = ["//visibility:public"])
 
cc_test(
    name = "camera_lib_lane_detector_darkscnn_lane_detector_test",
    size = "medium",
    srcs = ["camera_lib_lane_detector_darkscnn_lane_detector_test.cc"],
    deps = [
        "//cyber",
        "//modules/perception/base",
        "//modules/perception/camera/lib/lane/detector/darkSCNN:darkSCNN_lane_detector",
        "//modules/perception/common/io:io_util",
        "@com_google_googletest//:gtest_main",
        "@opencv//:core",
    ],
)
 
cpplint()

现在可以编译Apollo程序了:

./apollo.sh build_dbg

启动GDB Server,供Docker外面的VS Code进行远程调试:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/libtorch_gpu/lib/
apt update
apt install gdbserver
gdbserver 127.0.0.1:2222 bazel-bin/modules/perception/camera/test/camera_lib_lane_detector_darkscnn_lane_detector_test

启动VS Code,安装C++插件,然后点击Debug,添加如下配置即可调试Docker里面刚才启动的程序:(注意修改program的路径)

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "gdb Remote camera_lib_lane_postprocessor_darkscnn_lane_postprocessor_test",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "~/apollo/.cache/bazel/540135163923dd7d5820f3ee4b306b32/execroot/apollo/bazel-out/k8-dbg/bin/modules/perception/camera/test/camera_lib_lane_detector_darkscnn_lane_detector_test",
            "args": ["myarg1", "myarg2", "myarg3"],
            "stopAtEntry": true,
            "environment": [],
            "externalConsole": false,
            "MIMode": "gdb",
            "miDebuggerPath": "gdb",
            "miDebuggerArgs": "gdb",
            "linux": {
                "MIMode": "gdb",
                "miDebuggerPath": "/usr/bin/gdb",
                "miDebuggerServerAddress": "127.0.0.1:2222",
            },
            "logging": {
                "moduleLoad": false,
                "engineLogging": false,
                "trace": false
            },
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "cwd": "${workspaceFolder}",
        }
    ]
}

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