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2025-07-21

Apollo自动驾驶规划模块二次开发环境配置指南

Apollo自动驾驶规划模块二次开发环境配置指南
一、环境配置基础准备自动驾驶规划模块的开发环境搭建就像组装一台精密仪器,每个部件都需要精准配合。我们以Apollo 6.0版本为例,首先需要准备: 硬件要求: 至少16GB内存(规划算法仿真时消耗较大) 50GB可用SSD存储空间 NVIDIA显卡(建议RTX 3060以上) 软件基础:bash 必需依赖项安装 sudo apt-get install -y git-core bash-completion docker.io sudo usermod -aG docker $USER # 当前用户加入docker组 注意:建议使用Ubuntu 18.04/20.04 LTS版本,避免兼容性问题。笔者曾在Ubuntu 22.04上遇到GLIBC版本冲突,耗时两天才解决。二、Apollo源码获取与编译规划模块的代码位于modules/planning目录,我们需要完整获取代码库:bash git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git cd apollo git checkout v6.0.0 # 指定稳定版本编...
2025年07月21日
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2025-07-17

Golang大型二进制依赖管理的Bazel实践:从混沌到秩序

Golang大型二进制依赖管理的Bazel实践:从混沌到秩序
一、困境:Golang依赖管理的阿喀琉斯之踵在开发一个包含机器学习模型推理的Golang服务时,我们突然撞上了依赖管理的"暗礁"——项目需要集成300MB+的TensorFlow动态库和多个自定义C++扩展。传统的go mod在这种混合依赖场景下显得力不从心: 二进制资产的黑箱问题:go:embed虽然能嵌入资源,但缺乏版本控制和构建隔离 跨平台编译的噩梦:同一份libtensorflow.so需要根据不同OS/ARCH动态切换 构建缓存的失效:细微的依赖变更导致整个二进制重新下载 go // 传统做法面临的典型问题 import "C" // #cgo LDFLAGS: -L/usr/local/lib -ltensorflow // 硬编码路径灾难的开始二、破局:Bazel的差异化优势Bazel的核心设计哲学恰好解决了这些痛点。通过声明式依赖图谱和精细的缓存机制,我们构建了这样的解决方案架构:my_project/ ├── WORKSPACE # 外部依赖声明 ├── BUILD.bazel # 构建规则 ├── third_party/ ...
2025年07月17日
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    2024-11-20
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    2024-11-20
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