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Autoware開発環境構築 on Google Cloud Platform

Posted at 2024-05-05

料金請求が発生する可能性があります、実行は自己責任でお願いします。

要約

Google Cloud Platform(GCP)上でAutoware開発環境を構築
インスタンス構成にも依るが、1時間あたり$0.5ほどで利用可能
- 1290時間使用するとオンプレPCと同額($1=¥155換算で約10万)くらい
Autowareを短期的に使用する方には、各種クラウドも選択肢としてありかも

1. 背景・目的

自動運転ソフトウェアAutowareの開発には計算資源が要求される場合がある。
初学者や計算資源を十分お持ちでない方も、気軽に自動運転開発に触れてほしいと思ったので、クラウド上での開発環境構築にトライした。
なお本記事における 開発環境 とは、AutowareおよびAWSIMでの自動運転シミュレーションが実行可能な環境を指す。

2. 開発環境構築手順

実際に環境構築した際の手順を以下に示す。

2.1. GCP登録・ログイン

まずはじめに、Google Cloud Platform(GCP)に登録・ログインする。
なお本記事執筆時は、新規登録すると無料クレジット$300分もらえる。

なお、GPUを使うには本登録(クレジットカード登録)が必要になる。
本登録後も無料クレジット$300分は利用可能だが、超過分は普通に請求されるので注意。

使わないときは、インスタンスの停止・削除を徹底しましょう。

2.2. VM作成

①プロジェクトページで”VMを作成”

②各種構成設定をして”作成”

Minimum Hardware Requirementsを参考に、今回は以下で作成した。

項目	設定値
マシンの構成	GPUのタイプ：NVIDIA T4 GPUの数： 1 マシンタイプ：n1-standard-8 (8 vCPU + 30 GB メモリ)
ブートディスク	イメージ：Ubuntu 22.04 LTS(x86/64) タイプ：新しいバランス永続ディスクサイズ：50 GB

以下のようにVMインスタンスが作成できたらOK。
台湾リージョンが料金低めでT4を確保しやすい。

※ デフォルトだとGPUの割り当てが0になっている可能性があるので、必要に応じて”割り当てを編集”する。

使わないときは、インスタンスの停止・削除を徹底しましょう。

2.3. Autoware開発環境構築

①Chrome Remote Desktop(CRD)設定

CRDでの接続が便利なので、こちらを参考に設定する。
SSH接続して、コマンドをコピペ実行でOK。

設定が完了すると、以下のように接続できる。

※ もしCRD側のトラブルでうまく設定ができなくなった場合は、こちらを参考にバージョンを下げましょう（本記事執筆中に遭遇しました）。

②Autoware開発環境セットアップ

今回は、最も計算資源が要求されるGPU版開発環境を構築する。
GPU版AWSIM実行ファイルが用意しやすい、AIチャレンジ2023(Integration)用の開発環境を構築し、シミュレーションを実行する。

AIチャレンジ2023のSetupページに従えば、ほぼ環境構築は完了する。こちらも参考に。
ただし以下2点注意が必要。

GCPのUbuntu22.04イメージには未インストールパッケージがあるので、最初に以下を実行する。
```
sudo apt install -y ubuntu-drivers-common python3-pip unzip
```

Rviz2上にマップが表示されない問題が発生したので、Dockerfileを以下に変更する。

FROM ghcr.io/automotiveaichallenge/aichallenge2023-sim/autoware-universe-cuda:v1

RUN rm -rf /autoware/install/tier4_*_launch

RUN apt update
RUN sudo apt install -y libgl1-mesa-dri

ENV ROS_LOCALHOST_ONLY 0
ENV RMW_IMPLEMENTATION rmw_cyclonedds_cpp
ENV export RCUTILS_COLORIZED_OUTPUT 1