前言
官方的安装说明：
官方的安装说明
安装前，请确认安装的硬件：
- CPU with 8 cores
- 16GB RAM
- [Optional] NVIDIA GPU (4GB RAM)
满足需求
1. 安装软件依赖
这一步主要是安装三个软件：
- Docker
- NVIDIA Container Toolkit (preferred)
- NVIDIA CUDA 12 compatible GPU Driver (preferred)
1.1 安装 Docker
步骤：
卸载旧版本（若有）：
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
安装依赖工具：
sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release
添加 Docker 官方 GPG 密钥和仓库：
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
安装 Docker Engine：
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
将用户加入 docker 组（避免每次用 sudo）：
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker # 刷新当前会话
✅ 验证 Docker 安装：
docker run --rm hello-world成功标志：输出 Hello from Docker! 及相关信息。
1.2 安装 NVIDIA GPU 驱动（CUDA 12 兼容版本）
步骤：
查看推荐驱动版本：
ubuntu-drivers list
安装支持 CUDA 12 的驱动（如 nvidia-driver-535）：
sudo apt install nvidia-driver-535
注：具体版本需参考 NVIDIA 官网。驱动版本 ≥525.60.13 通常兼容 CUDA 12。
重启系统：
sudo reboot
✅ 验证驱动安装：
nvidia-smi
成功标志：
输出 GPU 信息表格。
顶部显示 CUDA Version: 12.x（表示驱动兼容 CUDA 12）。
1.3 安装 NVIDIA Container Toolkit
步骤：
-
添加仓库和密钥：
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list - 安装工具包：
sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit - 重启 Docker：
sudo systemctl restart docker
✅ 验证 NVIDIA Container Toolkit：
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base nvidia-smi- 成功标志：输出与宿主机相同的
nvidia-smi表格（GPU 访问正常）。
最后一步，验证不成功，类似于下面的错误，
错误原因是docker没有办法连接网络，修改如下：
1. 确保自己能科学上网，并有代理的连接
2. 修改docker的服务器链接，如果没有文件就新建一个文件，确保/etc/docker/daemon.json，如下图所示。
具体的内容：
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://do.nark.eu.org",
"https://dockerproxy.com",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://hub-mirror.c.163.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://dockerhub.icu",
"https://docker.registry.cyou",
"https://docker-cf.registry.cyou",
"https://dockercf.jsdelivr.fyi",
"https://docker.jsdelivr.fyi",
"https://dockertest.jsdelivr.fyi",
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://dockerproxy.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://mirror.iscas.ac.cn",
"https://docker.rainbond.cc"
]
}
3. 新建docker代理
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf <<EOF
[Service]
Environment="HTTP_PROXY=http://<代理IP>:<端口>"
Environment="HTTPS_PROXY=http://<代理IP>:<端口>"
EOF
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker注意：这个时候需要代理（科学上网），最终结果如下图所示。
4. 修复GPG密钥与仓库配置
重新添加Docker官方GPG密钥
密钥过期会导致仓库验证失败：
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
修正仓库地址格式
确保路径包含 signed-by 参数（Ubuntu 22.04+必需）：
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list做完上面的事情后，使用下面两个命令，进行测试，确保docker工作正常
docker pull nginx:latest
docker pull ubuntu:latest如果上面的两个命令，可以，但是
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base nvidia-smi
还是不可以的话，很有可能是网络问题，换个时间，换个网络试试。我出现了上面的问题，晚上能拉取Nginx和Ubuntu，但是就是不能拉取nvidia的镜像。第二天，中午，就可以了，可能是代理服务器换了代理。
最终成功的结果，如下图所示。
2. 拉取镜像
2.1 总体思路
直接在国内拉取镜像是不能完成的，由于网络原因，即使是能科学*上*网，也是不行的。因此，需要借助国内的云服务商提供的服务，先把镜像拉到国内云服务商上，然后，再从云服务商上拉取镜像。
为了在云服务商商拉取镜像，就需要先在GitHub上建一个仓库，并在GitHub仓库上创建一个Dockefile文件，便可以，下面进行具体的说明。
说明：
1. 上面的说法是再测试前给出的思路，以上思路整体做完后，腾讯云还是不能从autoware官网拉取其官网的docker镜像；
2. 最终的解决方案还是直接从docker镜像的官网拉取镜像，详见2.3节最后部分及2.4节
2.2 建立GitHub仓库
在GitHub上新建一个仓库，如下图所示，点击New。
选择公用仓库，其它默认。
点击创建仓库，根据GitHub给出的命令，在本地创建git仓库，并同步到GitHub，具体操作流程，参考下图。
注意：在该仓库中，就只有一个文件，放置的是Dockerfile，内容是根据海外dock的文件位置，构建自己Dock的地址。
如：构建autoware的镜像，则：
FROM ghcr.io/autowarefoundation/autoware:universe-devel-cuda2.3 建立腾讯云容器镜像服务
登录腾讯云后，在控制台检索“镜像”，进入容器镜像服务，首先，新建命名空间。新建命名空间的时候，一定要注意，一定要选择北美的地理位置，我在阿里上选了新加坡，结果构建不成功。而且阿里只有一次选择地理位置的机会，所以，没有办法才切换到腾讯云。
然后，新建一个仓库
点击仓库名，选择镜像构建，点击“新建镜像构建规则”，选择GitHub，填写GitHub代码仓库，选择分支，填写版本规则（名字自己取），后面的分支标签，更新时间，commit号打上√
点击立即构建
指定分支
等待构建完成。需要很长时间，耐心等待。
镜像构建成功后如上图所示。
注意：
1. 上面的日志有一部分是边做边截图的，不一定完善，只作为参考。
2. 经过我的验证，autoware官网的docker还是无法拉取，以上拉取成功的是从docker官网拉取的。
3. docker官网并没有官方autoware镜像，因此，只能拉取其它作者建立的修改后的镜像；
autoware的检索结果
最终拉取的dock镜像
上面的dock镜像的官网：
Running Multiple Autoware-Powered Vehicles in Carla using Zenoh - Autoware
这个镜像应该是比官网的镜像更加符合研究者的需求，集合了autoware和模拟器carla，并且可以是多车控制的。
2.4 拉取镜像
从腾讯云拉取，参考仓库的快捷指令即可。
本文档最终还是没有从腾讯云拉取镜像，而是直接通过科学**上网，从docker官网拉取了相应的镜像，如下图所示。
代码如下：
docker pull 2256906828/zenoh_autoware:0.3.0
总结
由于网络原因，很难从外网拉取镜像，本文描述了，如何通过国内的云中转拉取镜像的方法。实际测试的效果是，autoware官方的镜像很难拉取，即使通过海外云也不行。所以，拉取autoware镜像的方法，还是从docker镜像官网，下载修改过的镜像。如果从docker官网下载，多重复几次拉取，基本都可以的，也无须使用云进行中转。虽然，通过云中转在本文中拉取autoware是不需要的，但是，也是一种docker拉取的方法，作为记录保留在本文档
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概述)
