解决域控制器的传感器配置问题

news2024/11/27 8:39:58

gpu加速计划

下载东西有时会报没有apt-utils，所以最好先给它下了：

sudo apt-get install apt-utils

验证：

python
#输入库
import torch
#查看版本
print(torch.__version__)
#查看gpu是否可用
torch.cuda.is_available()
#返回设备gpu个数
torch.cuda.device_count()
#退出python
quit()

安装cuda11.6
链接

[https://pytorch.org/](https://pytorch.org/)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/sbsa/cuda-ubuntu2004.pin

sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.0-510.39.01-1_arm64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.0-510.39.01-1_arm64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local/7fa2af80.pub

sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda

其实amd64架构下的cuda加速很好装，windows和Ubuntu都是一样。

但是arm架构下的torch，实在不好装，总体发现，cuda好装，torch也好装，但是调用torch.cuda.is_available()始终都是false，基本上找不到解决方案啊！！！暂时没有找到办法

https://blog.csdn.net/abc20150125/article/details/127816279

ok
找到问题了，不是cuda的安装有问题，主要是在arm架构下，并不支持pip直接安装torch，torchversion，torchxxx的，需要直接用源码进行编译

1.配置yolo环境

总的深度学习环境按照这篇文章来（lq师兄的）
jetson orin 配置yolo环境

1.	查看arm域控 cuda 版本
nvcc -V 
出现cuda版本cuda已完成安装
2.	下载archconda
a)	命令sh Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh
b)	可能bash会报错 sudo gedit ~/.condarc 查看 将export行显示conda安装路径留着把报错的行删掉
c)	可能需要换源
d)	创建虚拟环境 conda create -n 环境名 python=3.8
e)	激活 conda activate 环境名
f)	禁用初始bash环境自启conda config --set auto_activate_base false
3.	选用适合的pytorch版本
a)	网址https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048
b)	推荐选择python3.8对应的torch版本
c)	在虚拟环境下 运行pip install torch----------
4.	选择合适的torchvision版本
a)	由于pip install torchvision==版本号 不支持arm架构 所以需要编译torchvision源码
b)	查看torch和torchvision对应关系 网址https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
c)	然后去对应github上下载对应版本https://github.com/pytorch/vision/tree/v0.13.0
d)	下载完成解压后进入目录 安装依赖包
i.	sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev
ii.	pip install Cython  注意要在虚拟环境下安装
iii.	export BUILD_VERSION=0.13.0    
iv.	python setup.py install –user  注意编译过程很漫长 会报warning 但是不用介意
v.	编译完成即可

配置zed相机：

官方教程:https://www.stereolabs.com/docs/installation/jetson/
域控上出厂时已经安装了NVIDIA JetPack,所以打开官方教程后直接跳转到安装SDK步骤,如下图
在这里插入图片描述

注:ZED SDK for Jetson :https://www.stereolabs.com/developers/release/
选择最新版本进行下载(注意要对应CUDA版本,当前为11.4所以选择这个)
在这里插入图片描述

下载完成后得到一个.run文件,终端使用 “./***.run” 命令即可打开安装界面,根据项目需求输入y或n进行安装过程中的配置。

注：安装后sdk后，如果使用ros或opencv打不开摄像头，可以尝试将摄像头重新插拔。

rs helios激光雷达配置：

进入网站下载SDK：https://github.com/RoboSense-LiDAR/rslidar_sdk/releases
此网站请下载 rslidar_sdk.tar.gz 压缩包，不要下载Source code，因为Source code压缩包内不包含子模块rs_driver的代码。
建立工作空间： mkdir -p ~/robosense_ws/src
将下载文件解压src下
修改电脑静态ip为192.168.1.102，网关192.168.1.1，DNS：8.8.8.8，可以ping通雷达192.168.1.200，且能上网表示雷达连接正常。
若无法修改上位机网关，则可修改雷达ip。登录192.168.1.200修改对应选项即可。
修改config文件，lidar_type: RSHELIOS 为lidar_type: RSHELIOS
catkin_make编译文件
报错：fatal error: pcap.h: 没有那个文件或目录
解决：sudo apt-get install libpcap-dev
source devel/setup.bash
roslaunch rslidar_sdk start.launch