diff --git a/docs/development/installation.ja.md b/docs/development/installation.ja.md index e261680..dabf901 100644 --- a/docs/development/installation.ja.md +++ b/docs/development/installation.ja.md @@ -127,6 +127,9 @@ reboot ```bash # 依存関係が最も少ないため以下コマンドでのインストールを推奨しています。 pip install rocker +# rocker実行ファイルへのPATHを通します。 +echo export PATH='$HOME/.local/bin:$PATH' >> ~/.bashrc +source ~/.bashrc # 以下コマンドはROS依存があるため非推奨としています。 # sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros2.list' diff --git a/docs/tutorial.en.md b/docs/tutorial.en.md new file mode 100644 index 0000000..b4b01fc --- /dev/null +++ b/docs/tutorial.en.md @@ -0,0 +1 @@ +# Beginners \ No newline at end of file diff --git a/docs/tutorial.ja.md b/docs/tutorial.ja.md new file mode 100644 index 0000000..1af1a88 --- /dev/null +++ b/docs/tutorial.ja.md @@ -0,0 +1,249 @@ +# チュートリアル +このページではROS2やAutowareに馴染みのない初学者向けに、AIチャレンジでの一連の流れをチュートリアルとして記載します。 + +## 必要なもの + +### Ubuntu PC +以下のスペックを満たすPCが必要ですが、推奨と書かれているものについては満たしていなくても動作することは可能です。ただし、推奨よりも低いスペックで動作させる場合ROS2側での実行速度が安定せずシミュレーションの実行の度に挙動が大きく変わってしまう可能性があります。その場合はAWSIMのタイムスケールを下げることで動作を改善することが可能です。（詳細は後述） + +- OS: Ubuntu 22.04 +- CPU: Intel Core i7（8コア）以上（推奨） +- GPU: NVIDIA Geforce RTX 3080（VRAM 12GB）以上（推奨） +- メモリ: + - 16GB以上（最低） + - 32GB以上（推奨） +- SSD: 30GB以上 + +Windows環境しかお持ちでない方は、Ubuntu22.04のインストールをお願いいたします。Windows環境と同じディスクにUbuntu環境を入れることもできますが、不慣れな場合Windows環境を破壊してしまう可能性があるため、新しく外付けまたは内蔵SSDを購入したうえでそちらへのインストールをすることを強くお勧めします。 + +Ubuntuのインストール方法については[こちらの記事](https://qiita.com/kiwsdiv/items/1fa6cf451225492b33d8)が参考になります。 + + +## AIチャレンジの環境構築 +`Alt+Ctrl+T`でターミナルを立ち上げてから、以下に従ってコマンドを実行します。 + +### NVIDIAドライバ、aptパッケージ等のインストール +まずは諸々最初に必要なパッケージをインストールします。 + +```bash +sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa +sudo apt update +sudo apt -y upgrade +sudo apt install -y git python3-pip ca-certificates curl gnupg libvulkan1 +sudo ubuntu-drivers autoinstall +``` + +### Dockerのインストール +[公式ドキュメント](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/)通りに以下のコマンドでインストールします。 + +```bash +sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings +curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg +sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg +echo \ + "deb [arch="$(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ + "$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME")" stable" | \ + sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null + +sudo apt-get update +sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin +sudo usermod -aG docker $USER +``` + +以下のコマンドで正常にインストールされているか確認してください。 +``` +sudo docker run hello-world +``` + +`Hello from Docker!`と表示されれば正常にインストール出来ています。 + +ここまで出来たら一度再起動します。 + +### rockerのインストール +rockerはDockerコンテナのGUIアプリを簡単に起動できるようにするツールです。 + +[公式README](https://github.com/osrf/rocker?tab=readme-ov-file#debians-recommended)ではaptからのインストールが推奨されていますが、手順と環境をシンプルにするためにここではpipからインストールします。 + +```bash +pip install rocker +``` + +デフォルト設定ではrockerの実行ファイルへのパスが通っていないので、`.bashrc`に追加しておきます。 +``` +echo export PATH='$HOME/.local/bin:$PATH' >> ~/.bashrc +source ~/.bashrc +``` + +### (GPU非搭載の方はスキップ) NVIDIA Container Toolkitのインストール +[公式ドキュメント](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html#setting-up-nvidia-container-toolkit)通りに以下のコマンドでインストールします。 + +```bash +# インストールの下準備 +distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ + && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ + && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ + sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ + sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list + +# インストール +sudo apt-get update +sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit +sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker +sudo systemctl restart docker +``` + +以下のコマンドで正常にインストールされているか確認してください。 +``` +sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi +``` + +以下のようなメッセージが表示されればインストールできています。 +``` ++-----------------------------------------------------------------------------+ +| NVIDIA-SMI 450.51.06 Driver Version: 450.51.06 CUDA Version: 11.0 | +|-------------------------------+----------------------+----------------------+ +| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | +| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | +| | | MIG M. | +|===============================+======================+======================| +| 0 Tesla T4 On | 00000000:00:1E.0 Off | 0 | +| N/A 34C P8 9W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Default | +| | | N/A | ++-------------------------------+----------------------+----------------------+ + ++-----------------------------------------------------------------------------+ +| Processes: | +| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | +| ID ID Usage | +|=============================================================================| +| No running processes found | ++-----------------------------------------------------------------------------+ +``` + +## autoware環境のDockerイメージのpull +AIチャレンジで使用するautoware環境のDockerイメージを取得します。 + +Dockerイメージは10GB程度のサイズがあり、ダウンロードには時間が掛かるため有線LANでのダウンロードを推奨します。 + +```bash +docker pull ghcr.io/automotiveaichallenge/autoware-universe:humble-latest +``` + +以下のコマンドでダウンロードできているか確認します。 +```bash +docker images +``` + +Dockerイメージがダウンロードできていれば以下のような出力が得られます。 +``` +# REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE +# ghcr.io/automotiveaichallenge/autoware-universe humble-latest 30c59f3fb415 13 days ago 8.84GB +``` + + +## AIチャレンジの大会用リポジトリの準備と実行 + +### 大会用リポジトリのダウンロード +リポジトリをクローンします。ここではホームディレクトリにクローンしますが、お好きなディレクトリに入れていただいても構いません。 + +```bash +cd ~ +git clone https://github.com/AutomotiveAIChallenge/aichallenge-2024.git +``` + +### AWSIMのダウンロード +## AWSIMのダウンロード・起動確認 +1. [Google Drive(あとでリンク変える)](https://drive.google.com/drive/) から最新の `AWSIM_GPU.zip` をダウンロードし、`aichallenge-2024/aichallenge/simulator` に展開します。 + +2. パーミッションを図のように変更します。 + + ![パーミッション変更の様子](./development/images/installation/permmision.png) + +3. ファイルをダブルクリックで起動します。 + +4. 下記のような画面が表示されることを確認します。 + + ![awsim](./development/images/installation/awsim.png) + +実行ファイルが`aichallenge-2024/aichallenge/simulator/AWSIM/AWSIM.x86_64`に存在していることを確認してください。 + + +### 大会用リポジトリのビルド・実行 +大会用リポジトリでは、実際の動作環境はすべてDocker内で完結して提供されています。リポジトリの利用は以下の流れで行います。 +1. 大会環境のDockerイメージのビルド +2. Dockerコンテナ上でのAutowareのビルドと実行 +3. Dockerコンテナ上でのシミュレータの起動 + +#### 大会環境のDockerイメージのビルド +大会用リポジトリに入ります。 +``` +cd ~/aichallenge-2024 +``` + +Dockerイメージのビルドを行います。 +``` +./docker_build.sh dev +``` + +``` +docker images +``` +で以下のイメージが生成されていることを確認しましょう。 +``` +aichallenge-2024-dev latest df2e83a20349 33 minutes ago 8.9GB +``` + +#### Dockerコンテナ上でのAutowareのビルド・実行 +以下を実行してDockerコンテナを立ち上げます。 + +```bash +cd ~/aichallenge-2024 +./docker_run.sh dev gpu +``` + +特に何も変わっていないように見えますが、上記のコマンドを実行すると環境がDockerコンテナ内部に移行します。今の環境がDockerコンテナ内かどうかは以下のコマンドで何も表示されていないかを確認するのがわかりやすいです。 + +```bash +ls ~ +``` + +Dockerコンテナ内で以下を実行してAutowareをビルドします。 + +```bash +cd /aichallenge +./build_autoware.bash +``` + +Autowareのビルド後、以下のコマンドを実行します。 + +```bash +./run_autoware.bash +``` + +下記の様な画面が表示されたら起動完了です。終了するにはターミナル上でCTRL + Cを入力します。 +![autoware](./development/images/installation/autoware.png) + +#### Dockerコンテナ上でのシミュレータの起動 +Autowareとは別の画面で実行したいので、`Ctrl+Alt+T`で新しくターミナルを立ち上げてからDockerコンテナを立ち上げます。 +```bash +cd ~/aichallenge-2024 +./docker_run.sh dev gpu +``` + +Dockerコンテナ内で以下を実行してシミュレータを起動します。 + +```bash +cd /aichallenge +./run_simulator.bash +``` + +下記の様な画面が表示されたら起動完了です。終了するにはターミナル上でCTRL + Cを入力します。 +![awsim](./development/images/installation/awsim.png) + +提供されているテンプレートのままでも自動運転が実行されていることが確認できます。挙動が安定しない場合は動作スペックが足りておらずAutowareの処理がリアルタイムに実行できていない可能性があるため、AWSIMの画面からTime Scaleを下げてシミュレーション速度を落として実行してみてください。 + + +その他の詳細な利用方法については[ワークスペース](development/workspace.ja.md)のページで詳しく記載されているため、こちらを参照してください。 + +## AIチャレンジでの開発の進め方(WIP) +AIチャレンジで開発する上でベースとなるソースコードは[大会用リポジトリ](https://github.com/AutomotiveAIChallenge/aichallenge-2024/tree/main/aichallenge/workspace/src/aichallenge_submit)内に提供されています。参加者の皆様にはこちらのコードをカスタマイズすることで開発を進めていただきますが、Autowareに不慣れな方はまずは[入門講座](./course/index.ja.md)を一通りやっていただくことをお勧めします。 diff --git a/mkdocs.yaml b/mkdocs.yaml index 605e154..3e3863d 100644 --- a/mkdocs.yaml +++ b/mkdocs.yaml @@ -39,6 +39,7 @@ nav: - development/device-drivers.md - FAQ: faq.md - Community: community.md + - tutorial.md extra_css: - stylesheets/custom.css