文章目录
- 一、下载Autoware1.15源码
- 二、安装依赖
- 三、修改CUDA版本
- 四、编译以及报错解决
- 编译
- （1）报 `undefined reference to cv::Mat::Mat() `的错就按照下面方式改相应包：
- （2）遇到OpenCV的CV_RGB、IplImage报错：
- （3）报错：`error: conversion from ‘cv::Mat’ to non-scalar type ‘CvMat’ requested`，将报错那句改为：
- （4）报错`error: no match for ‘operator=’ (operand types are ‘CvPoint’ and ‘cv::Point {aka cv::Point_<int>}’`，将下面这句中的`cv::Point`改为`cvPoint`
- （5）报找不到cuDNN头文件的错:
- （6）报错， op_tlr包未找到cuDNN的库：
在Autoware1.14配置的环境基础上安装Autoware1.15，解决一些14和15经常出现的报错
环境配置参考Autoware1.14的安装教程：Ubuntu18.04安装autoware 1.14（GPU版） 完整教程（包含环境搭建）
一、下载Autoware1.15源码
下载地址（注意包含了完整的Autoware，并不是只有Openplanner）：https://github.com/hatem-darweesh/autoware.ai.openplanner
cd autoware
mkdir src
下载代码：
vcs import src < openplanner.1.15.repos
二、安装依赖
sudo apt-get install libnl-3-dev libnl-genl-3-dev
sudo apt-get install ros-melodic-tvm-vendor
sudo apt-get install ros-melodic-lanelet2-io ros-melodic-lanelet2-core ros-melodic-lanelet2-maps ros-melodic-lanelet2-projection ros-melodic-lanelet2-routing ros-melodic-lanelet2-validation
三、修改CUDA版本
src/autoware/common/autoware_build_flags/cmake下的CUDA版本改为11.4（或者你电脑上的版本）
四、编译以及报错解决
编译
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
# 编译特定的包
AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release --packages-select lidar_kf_contour_track
（1）报 undefined reference to cv::Mat::Mat() 的错就按照下面方式改相应包：
find_package(OpenCV 3.4 REQUIRED)
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
target_link_libraries(target ${OpenCV_LIBS})
（2）遇到OpenCV的CV_RGB、IplImage报错：
error: could not convert 'cv::Scalar_<double>((double)0,(double)255,(double)255,(double)0,)' from 'cv::Scalar {aka cv::Scalar_<double>}' to 'CvScalar' error:conversion from 'cv::Mat' to non-scalar type 'IplImage {aka _IplImage}' requested
- 将
CV_RGB改为cvScalar - 使用
cvIplImage()函数将类型转换一下：
（3）报错：error: conversion from ‘cv::Mat’ to non-scalar type ‘CvMat’ requested，将报错那句改为：
CvMat* cvmat;
for(size_t i=0; i< sum_mat.rows; ++i)
for(size_t j=0; j< sum_mat.cols; ++j)
{
((double*)(cvmat->data.ptr + i*cvmat->step))[j] = sum_mat.at<double>(i,j);
}
（4）报错error: no match for ‘operator=’ (operand types are ‘CvPoint’ and ‘cv::Point {aka cv::Point_<int>}’，将下面这句中的cv::Point改为cvPoint
// textOrg = cv::Point(ctx.topLeft.x, ctx.botRight.y + baseline);
textOrg = cvPoint(ctx.topLeft.x, ctx.botRight.y + baseline);
或者改为：
// textOrg = cv::Point(ctx.topLeft.x, ctx.botRight.y + baseline);
textOrg.x = ctx.topLeft.x;
textOrg.y = ctx.botRight.y + baseline;
（5）报找不到cuDNN头文件的错:
/usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h:61:10: fatal error: cudnn_ops_infer.h: No such file or directory CMake Error at op_tlr_generated_network_kernels.cu.o.Release.cmake:225 (message):
在Autoware1.14环境配置时，安装cuDNN把所有的头文件都复制过去：
# sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
（6）报错， op_tlr包未找到cuDNN的库：
/usr/bin/ld: cannot find -lcudart /usr/bin/ld: cannot find -lcublas /usr/bin/ld: cannot find -lcurand /usr/bin/ld: cannot find -lcudnn
发现是Cmakelists.txt中CUDA的库文件包含路径错误，在op_tlr包中改成自己的CUDA版本
