Docker内运行ROS(melodic版本)以及使用Rviz

Love The Way You Lie 2022-10-05 02:52 413阅读 0赞

# Docker内运行ROS(melodic版本)以及使用Rviz #

## 写在前文 ##

Docker的安装以及介绍本文就不再累述了，安装Docker的版本任意，但是要注意的一点是你是ARM板子还是x86的板子，一般在ARM板上实现上述功能较为麻烦，如果是在ARM板子上使用Docker+ROS的话可以参考这篇文章[http://wiki.ros.org/docker/Tutorials/Hardware%20Acceleration\#nvidia-docker1][http_wiki.ros.org_docker_Tutorials_Hardware_20Acceleration_nvidia-docker1]  
在ROS的官网上有教程，但是还是有些坑的，如果你使用的是Nvidia的板子，要注意CUDA的版本，以及nvidia-docker的一些操作。

## 安装Portainer ##

在正式使用之前我们先安装一个操作容器的图形界面–Portainer，这个可视化的界面其实和ROS关系并不大，但是使用起来非常的方便，可以让我们更快速的利用Docker学习ROS，而不是要完整的学习完Docker的繁杂的命令再学习ROS。  
安装使用Portainer的操作如下：

sudo systemctl restart docker
    sudo docker pull portainer/portainer
    sudo docker run -d -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --restart=always --name prtainer portainer/portainer

运行上述命令等待执行成功后，放行防火墙，访问本机的9000端口进入Portainer，创建账号密码之后即可登录到控制台。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNjk1NjQy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]在这里我们可以查看到运行容器内部的信息，也可以快速的删除废弃的容器及镜像。也可以构建虚拟网络实现容器间隔离。具体操作可以在网上另行搜索，本文也不再累述。

## 在Docker内运行ROS ##

在完成这项操作之前，我们首先要寻找一个合适的Docker镜像来完成这件事情  
使用下面命令可以查看目前docker hub上有哪些大神上传的公共镜像：

sudo docker search ros

我们选用一个桌面环境什么的都安装完整的melodic版本的docker镜像：

sudo docker pull osrf/ros:melodic-desktop-full

接下来我们需要写一个Dockerfile，来帮我们完成一些简单的环境依赖安装工作：

touch rocker
    cd rocker
    vim Dockerfile
    #######复制下面的Dockerfile
    FROM osrf/ros:melodic-desktop-full
    # nvidia-container-runtime
    ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES \
    ${NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-all}
    
    ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES \
    ${NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES:+$NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES,}graphics
    
    RUN apt-get update && \
    apt-get install -y \
    build-essential \
    libgl1-mesa-dev \
    libglew-dev \
    libsdl2-dev \
    libsdl2-image-dev \
    libglm-dev \
    libfreetype6-dev \
    libglfw3-dev \
    libglfw3 \
    libglu1-mesa-dev \
    freeglut3-dev \
    vim

接下来使用下面的命令构建容器，注意目录所在的位置以及后面的"."不能少

docker build -t rocker .

如果上面Dockerfile的下面安装部分安装不成功的话也没有关系，删除RUN节，不报错的话跳过此节

FROM osrf/ros:melodic-desktop-full
    # nvidia-container-runtime
    ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES \
    ${NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-all}
    
    ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES \
    ${NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES:+$NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES,}graphics

然后后续进入容器后在安装即可,

###在运行容器后输入下面的命令，然后任意安装
    apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys F42ED6FBAB17C654
    apt update
    apt install vim

构建成功容器后，接下来启动容器：

sudo xhost +local:
    sudo docker run -it --device=/dev/dri --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix  --env="DISPLAY=$DISPLAY"  --name=rocker osrf/ros:melodic-desktop-full  /bin/bash

在x86的机器上一般是可以运行成功的，我使用KALI都可以正常的运行，可见Docker的强大之处。。  
运行上述命令我们即可进入到容器内部  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNjk1NjQy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]在容器内部有一个ros\_entrypoint.sh的文件，./ros\_entrypoint.sh执行这个脚本  
然后就可以正常使用roscore和rviz了  
在使用rviz的时候我们当然需要再开启一个终端，那么对应的我们要进入启动roscore的这个容器

sudo docker ps
    ###找到运行的rocker容器的id
    ####进入容器
    sudo docker exec -it f62d8436e5c2 /bin/bash
    rviz

即可显示rviz的界面，原理的话实际上是linux和UNIX对X11的支持。X11也叫做X Window系统，X Window系统 (X11或X)是一种 位图 显示的 视窗系统 。它是在 Unix 和 类Unix 操作系统 ，以及 OpenVMS 上建立图形用户界面的标准工具包和协议，并可用于几乎所有已有的现代操作系统。

由于时间有限本篇不细讲Docker中的ROS与宿主机之间的通信，改天等用到的时候在写，同时也可以参考下面的一些比较好的文章进行Docker操作ROS的研究。

https://blog.csdn.net/lun55423/article/details/109097679  
http://wiki.ros.org/docker/Tutorials/Hardware%20Acceleration\#nvidia-docker1

想获取一些其他ROS学习资料或者购买一套以学习ROS为目的机器人，可以查看[巨匠机器人][Link 1]。

[http_wiki.ros.org_docker_Tutorials_Hardware_20Acceleration_nvidia-docker1]: http://wiki.ros.org/docker/Tutorials/Hardware%20Acceleration#nvidia-docker1
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNjk1NjQy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221005/f05e541ca3da41499301c771f0f721e4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwNjk1NjQy_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221005/2b1020b9c0404b85bff4ce84719f0225.png
[Link 1]: https://www.jujon.cn