2、开发环境搭建：Ubuntu系统配置、ROS2与CyberRT的安装、Docker环境部署

说实话，搭建开发环境这件事，看着简单，但坑是真不少。我见过太多同学花了一周时间，最后卡在某个依赖版本上。所以这一章，我带你一步步走，把那些我踩过的坑提前告诉你。

2.1 Ubuntu系统配置——打好地基

我个人习惯用 Ubuntu 20.04 LTS。为什么？因为Autoware和Apollo对它的支持最成熟。你想想看，两个系统都针对这个版本做了大量测试，何必去冒险用22.04呢？

安装完系统后，第一件事就是换源。我建议用清华源或阿里云源，速度差太多了。

# 备份原源
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

# 替换为清华源（Ubuntu 20.04）
sudo sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list
sudo sed -i 's/security.ubuntu.com/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list

# 更新
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2.2 ROS2的安装——Autoware的基石

Autoware目前主要基于 ROS2 Galactic（也有部分版本迁移到了Humble）。我个人建议用Galactic，因为文档最全，社区支持最好。

安装ROS2其实就三步，但每一步都有讲究。

2.2.1 设置语言环境

sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

嗯，这里要注意：一定要用UTF-8。我之前用默认的POSIX，结果编译时一堆乱码报错，查了半天才发现是语言环境的问题。

2.2.2 添加ROS2源并安装

# 添加ROS2 GPG key
sudo apt install curl gnupg2 lsb-release
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg

# 添加源
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

# 安装ROS2 Galactic桌面版
sudo apt update
sudo apt install ros-galactic-desktop

2.2.3 配置环境变量

echo "source /opt/ros/galactic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

验证一下：

ros2 run demo_nodes_cpp talker
# 如果看到 "Hello World" 输出，说明安装成功

2.3 CyberRT的安装——Apollo的核心通信框架

CyberRT是百度Apollo自研的通信中间件。说实话，刚开始接触时我觉得它跟ROS2差不多，但用久了才发现，它在实时性和性能上确实有独到之处。

安装CyberRT有两种方式：

方式	适用场景	复杂度
Apollo源码自带	完整使用Apollo	低（推荐）
独立编译安装	仅使用CyberRT	高

我建议用第一种方式，因为Apollo的Docker镜像里已经配好了CyberRT环境。但如果你非要独立安装，记住这几个关键依赖：

# 独立安装CyberRT的依赖
sudo apt install libgoogle-glog-dev libgflags-dev libboost-all-dev
sudo apt install libpcap-dev libeigen3-dev

# 克隆Apollo源码（只取CyberRT部分）
git clone --depth 1 https://github.com/ApolloAuto/apollo.git
cd apollo/cyber

# 编译
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install

2.4 Docker环境部署——一劳永逸的方案

说实话，手动配环境太痛苦了。我建议直接用Docker，尤其是当你需要在Autoware和Apollo之间来回切换时。

2.4.1 安装Docker Engine

# 卸载旧版本
sudo apt remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 安装依赖
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

# 添加Docker官方GPG key
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# 添加稳定版源
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

# 安装Docker
sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 将当前用户加入docker组（避免每次sudo）
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

2.4.2 安装NVIDIA Container Toolkit

如果你要用GPU加速（比如运行感知模型），这一步必不可少。

# 添加NVIDIA仓库
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

# 安装
sudo apt update
sudo apt install nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

2.4.3 拉取Autoware和Apollo镜像

# Autoware官方镜像
docker pull autoware/autoware:latest-galactic

# Apollo官方镜像
docker pull apolloauto/apollo:latest

启动容器时，我习惯挂载几个关键目录：

# 启动Autoware容器
docker run -it \
  --name autoware_dev \
  --gpus all \
  -v /home/$USER/autoware_ws:/workspace \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  autoware/autoware:latest-galactic

# 启动Apollo容器
docker run -it \
  --name apollo_dev \
  --gpus all \
  -v /home/$USER/apollo_ws:/apollo \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  apolloauto/apollo:latest

2.5 本章知识体系总览

下面这张图，是我梳理的整个开发环境搭建的逻辑。你跟着这个流程走，基本不会出错。

你看，整个流程其实很清晰：先打好Ubuntu基础，然后根据你的目标选择ROS2或CyberRT，最后用Docker把它们统一管理起来。说白了，Docker就是那个「万能容器」，让你不用在环境配置上反复折腾。

好了，环境搭好了，下一章我们就要开始真正写代码了。到时候你会发现，前期环境配得越扎实，后面开发就越顺畅。