使用WSL2安装Ubuntu-20.04，环境配置，并复现项目Zyhlibrary/FAEP

作业报告PDF版见FAEP/智能机器人课程作业报告

安装WSL与Ubuntu-20.04

可以参考官方文档：适用于 Linux 的 Windows 子系统文档 | Microsoft Learn

如果是第一次安装WSL，我们可以直接在在Powershell中执行命令来完成安装

系统中自带的Powershell是旧版，可以参考PowerShell 文档 - PowerShell | Microsoft Learn来安装新版Powershell（装不装都行，只是提一嘴）

注意，在安装Linux发行版前，最好关闭可能修改hosts文件的软件，比如Watt Toolkit的Hosts加速

因为这可能会让你的新系统的hosts文件变成一坨，如果这已经发生了，那么修改hosts文件就好

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sudo nano /etc/hosts

  1. 使用管理员身份运行Powershell

  2. 执行命令

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    # 安装WSL，但不安装Linux发行版
    wsl --install --no-distribution

  3. 重启电脑，再次使用管理员身份运行Powershell

  4. 执行命令

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    # 安装Ubuntu-20.04
    wsl --install Ubuntu-20.04

  5. 等待一段时间，安装完成后会自己启动WSL，需要新建用户名和密码

    注意：输入密码时为盲人键入，光标会保持在原处，正常键入密码即可

  6. 关闭Power shell，可以直接搜索Ubuntu来打开其终端，使用Powershell可能会出现一些问题

    微软官方推荐使用Windows Terminal，Terminal的安装参见：Windows 终端概述 | Microsoft Learn

如果想要卸载Linux发行版，命令如下：

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# 查看已安装的发行版信息
wsl --list --verbose
# 以Ubuntu-20.04为例
wsl --unregister Ubuntu-20.04

如果忘记了用户密码可以参照：技术|在 WSL 上忘记了 Linux 密码？下面是如何轻松重设的方法

解决：“wsl: 检测到 localhost 代理配置，但未镜像到 WSL。NAT 模式下的 WSL 不支持 localhost 代理”

如果想要安装其他Linux发行版系统，可以查看可下载的系统

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# 查看可用发行版列表
wsl --list --online

修改软件包源并安装ROS

  1. 使用nano打开软件源文件，删除所有原有官方源

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    sudo nano /etc/apt/sources.list

  2. 粘贴以下内容，注意，以下内容仅适用于Ubuntu-20.04

    如果需要其他版本系统的软件包镜像源，具体可查看ubuntu | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

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    # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
    deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
    # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
    deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
    # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
    deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
    # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

    # 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换
    deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
    # deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

    # 预发布软件源，不建议启用
    # deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
    # # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

    Ctrl+O并回车保存，Ctrl+X退出编辑器

  3. 更新软件包目录及软件包

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    sudo apt update
    sudo apt upgrade -y

  4. 添加ROS安装源及配置密钥

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    sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu/ `lsb_release -cs` main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
    sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654
    sudo apt update
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    # 如果装不上密钥，可以尝试
    wget http://packages.ros.org/ros.key -O - | sudo apt-key add -

    ROS源的添加参考了：ros | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  5. 安装ROS并配置环境变量

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    sudo apt install ros-noetic-desktop-full
    echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc

安装CUDA Toolkit

  1. 安装Toolkit

    CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA 开发者

    做以下选择，可以得到安装命令，当然，可以选择其他cuda版本的Toolkit

    需要注意的是： 在安装CUDA Toolkit时，一定要安装WSL版本的，否则物理机映射的CUDA会被覆盖

    命令如下，一条一条执行即可：

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    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
    sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-4

  2. 配置环境变量并启用

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    echo "export CUDA_HOME=/usr/local/cuda" >> ~/.bashrc
    echo "export PATH=\$PATH:\$CUDA_HOME/bin" >> ~/.bashrc
    echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:\${LD_LIBRARY_PATH}}" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc

  3. 启用OpenGL硬件渲染

    更换为Ubuntu20.04的原因之一就在于此，Ubuntu18.04的Mesa版本为20.x，这不支持OpenGL硬件渲染，而使用llvm渲染会使得仿真过程很卡顿。

    当然，你可以选择继续使用Ubuntu18.04，并且如果想要更新Mesa，可以参照：如何在 Ubuntu 上安装 Mesa 驱动程序

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    sudo apt install mesa-utils
    glxinfo | grep OpenGL

    从返回的信息我们可以看到OpenGL 渲染器使用了显卡

    如果你有多张显卡或者被核显困扰，想要更改使用的显卡，可以参照：WSLg 中的 GPU 选择 · 微软/wslg Wiki

复现FUEL

HKUST-Aerial-Robotics/FUEL: An Efficient Framework for Fast UAV Exploration

  1. 安装依赖

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    git clone -b v2.7.1 https://github.com/stevengj/nlopt.git
    cd nlopt
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make
    sudo make install
    sudo apt-get install libarmadillo-dev

  2. 编译FUEL包

    回到用户目录下，新建工作空间

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    cd ~
    mkdir -p fuel_ws/src
    cd fuel_ws/src

    克隆并修改包

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    git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/FUEL.git

    修改文件，在 uav_simulator/local_sensing/CMakelist.txt 中

    如果你的显卡是10系，其架构是Pascal，其算力值为sm_61

    如果你的显卡是20系，其架构是Turing，其算力值为sm_75

    如果你的显卡是30系，其架构是Ampere，其算力值为sm_86

    如果你的显卡是40系，其架构是Ada，其算力值为sm_89

    详见：CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer

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      set(CUDA_NVCC_FLAGS 
    #       -gencode arch=compute_20,code=sm_20;
    #       -gencode arch=compute_20,code=sm_21;
    #       -gencode arch=compute_30,code=sm_30;
    #       -gencode arch=compute_35,code=sm_35;
    #       -gencode arch=compute_50,code=sm_50;
    #       -gencode arch=compute_52,code=sm_52; 
    #       -gencode arch=compute_60,code=sm_60;
    #       -gencode arch=compute_75,code=sm_75;
          -gencode arch=compute_86,code=sm_86;
    #       -gencode arch=compute_89,code=sm_89;
      )

    回到工作空间下，编译包

    部分可能会出现Anaconda的环境变量导致编译失败的，可以删除Win中的Anaconda环境变量

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    cd ..
    catkin_make

  3. 运行仿真示例

    在工作空间下执行命令

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    source devel/setup.bash && roslaunch exploration_manager rviz.launch

    新终端，同样在工作空间下执行

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    source devel/setup.bash && roslaunch exploration_manager exploration.launch

    使用 2D Nav Goal 触发仿真，在使用硬件加速后明显没有那么卡顿了

  4. 选择不同的探索环境

    在FUEL/fuel_planner/exploration_manager/launch/simulator.xml中第22行

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    <node pkg ="map_generator" name ="map_pub" type ="map_pub" output = "screen" args="$(find map_generator)/resource/office.pcd"/>

    可用的环境在FUEL/uav_simulator/map_generator/resource/下

复现FAEP

  1. 安装依赖

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    sudo apt-get install libdw-dev

  2. 创建工作空间

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    mkdir -p faep_ws/src
    cd faep_ws/src

  3. 克隆并修改包

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    git clone https://github.com/Zyhlibrary/FAEP.git

    同样修改 uav_simulator/local_sensing/CMakelist.txt 文件

    然后，步骤变多了，不知道为什么这个傻鸟作者好好的把FUEL中的配置给删了

    使用FUEL对应位置的文件内容来替换 "FAEP/faep_planner/bspline_opt/CMakeLists.txt" 中的内容

    在 faep_ws/src/ 下，修改 CMakelist.txt 文件

    这个是为了改起来方便，因为这个傻鸟把所有 CMakelist.txt 文件里的C++14都删了，懒得一个一个改

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    sudo nano CMakeLists.txt

    在其中添加使用C++14

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    set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

  4. 回到工作空间 ~/faep_ws 下，编译包

    部分可能会出现Anaconda的环境变量导致编译失败的，可以删除Win中的Anaconda环境变量

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    cd ..
    catkin_make

  5. 运行仿真示例

    在工作空间下执行命令

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    source devel/setup.bash && roslaunch exploration_manager rviz.launch

    新终端，同样在工作空间下执行

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    source devel/setup.bash && roslaunch exploration_manager exploration.launch

    使用 2D Nav Goal 触发仿真