ubuntu22.04 ROS 2 Humble環境にAutoware Universeをインストールする手順（Source installation）

ubuntu22.04 ROS 2 Humble環境にSource installationの手順で依存パッケージを手動インストールする手順
ほぼドキュメントの通り

環境

OS
Ubuntu 22.04
ROS
ROS 2 Humble

必要な依存パッケージ

1. ROS 2
2. ROS 2 Dev Tools
3. RMW Implementation
4. pacmod
5. Autoware Core dependencies
6. Autoware Universe dependencies
7. pre-commit dependencies
8. Nvidia CUDA
9. Nvidia cuDNN and TensorRT

依存関係をAnsibleのスクリプトで自動インストールする

初めて環境構築する場合はこちらを推奨

git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git
cd autoware
./setup-dev-env.sh

依存関係を手動でインストールする

1. ROS2 のインストール

公式ドキュメントや参考記事を参考にインストールする

公式ドキュメント

参考記事

2. ROS 2 Dev Toolsのインストール

sudo apt update && sudo apt install -y \
  python3-flake8-docstrings \
  python3-pip \
  python3-pytest-cov \
  ros-dev-tools

sudo apt install -y \
  python3-flake8-blind-except \
  python3-flake8-builtins \
  python3-flake8-class-newline \
  python3-flake8-comprehensions \
  python3-flake8-deprecated \
  python3-flake8-import-order \
  python3-flake8-quotes \
  python3-pytest-repeat \
  python3-pytest-rerunfailures

sudo rosdep init
rosdep update

3. RMW Implementationのインストール

wget -O /tmp/amd64.env https://raw.githubusercontent.com/autowarefoundation/autoware/main/amd64.env && source /tmp/amd64.env

# For details: https://docs.ros.org/en/humble/How-To-Guides/Working-with-multiple-RMW-implementations.html
sudo apt update
rmw_implementation_dashed=$(eval sed -e "s/_/-/g" <<< "${rmw_implementation}")
sudo apt install ros-${rosdistro}-${rmw_implementation_dashed}

# (Optional) You set the default RMW implementation in the ~/.bashrc file.
echo '' >> ~/.bashrc && echo "export RMW_IMPLEMENTATION=${rmw_implementation}" >> ~/.bashrc

4. pacmodのインストール

wget -O /tmp/amd64.env https://raw.githubusercontent.com/autowarefoundation/autoware/main/amd64.env && source /tmp/amd64.env

# Taken from https://github.com/astuff/pacmod3#installation
sudo apt install apt-transport-https
sudo sh -c 'echo "deb [trusted=yes] https://s3.amazonaws.com/autonomoustuff-repo/ $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/autonomoustuff-public.list'
sudo apt update
sudo apt install ros-${rosdistro}-pacmod3

5. autoware_coreの依存パッケージをインストール

pip3 install gdown

6. autoware_universeの依存パッケージをインストール

sudo apt install geographiclib-tools

# Add EGM2008 geoid grid to geographiclib
sudo geographiclib-get-geoids egm2008-1

7. pre_commiteの依存パッケージをインストール

clang_format_version=16.0.0
pip3 install pre-commit clang-format==${clang_format_version}

sudo apt install golang

8. Nvidia CUDAのインストール

9. Nvidia cuDNN と TensorRTのインストール

CUDA、cuDNN、TenserRTのインストールは省略

Autowareのclone

git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git
cd autoware

ワークスペースの設定

ディレクトリを作成してwstoolsでワークスペースを構築

cd autoware
mkdir src
vcs import src < autoware.repos

依存するROS 2 パッケージのインストール

source /opt/ros/humble/setup.bash
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO

ROS 2 パッケージのビルド

colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

CPUのみで動かす場合　CUDAに依存しているパッケージのbuildを飛ばす

colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --packages-skip traffic_light_classifier bytetrack lidar_apollo_instance_segmentation lidar_centerpoint tensorrt_yolox traffic_light_fine_detector

メモリが足りなくてcolcon buildが失敗する場合の対処方法

・MAKEFLAGSを-j1に設定

 MAKEFLAGS=-j1

・--parallel-workersオプションで同時にbuildするパッケージ数を1にする（colcon のデフォルトは4）

colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
 --parallel-workers 1

・メモリのSWAP領域を増やす

ドキュメントのトラブルシューティング

参考