Autoware项目轻量化Docker开发镜像构建实践
2025-05-24 15:06:20作者:江焘钦
背景与需求分析
在Autoware自动驾驶系统的开发过程中,Docker容器化环境为开发者提供了标准化的开发平台。然而,完整的Autoware开发镜像构建通常需要耗费大量时间(约2小时)和存储空间(约18.6GB),这对于日常开发工作流来说效率较低。
许多开发者实际上只需要容器提供基础的开发环境和依赖项,而源代码和构建产物可以通过挂载主机目录的方式提供。这种工作模式既能保持开发环境的标准化,又能利用主机上的构建缓存和开发工具,显著提升开发效率。
技术方案设计
针对这一需求,我们提出了轻量化Docker开发镜像的构建方案,主要特点包括:
- 去除了源代码和构建产物:镜像中不包含/autoware目录内容
- 保留完整开发环境:安装所有必要的构建依赖项
- 显著减少构建时间和镜像体积:构建时间从2小时缩短至38分钟,镜像体积从18.6GB减少到10.8GB
实现细节
该方案通过在Dockerfile中新增一个构建阶段"no-prebuilt"来实现:
- 基础环境准备:继承自base镜像,确保基础系统环境一致
- 依赖项安装:
- 安装rosdep管理的核心依赖包
- 安装开发工具链(通过setup-dev-env.sh脚本)
- 安装运行时依赖项
- 清理优化:移除缓存文件和临时目录,减小镜像体积
- 环境配置:保留bash别名和ros入口点脚本
构建流程优化
构建脚本新增了"--no-prebuilt-only"选项,开发者可以通过以下命令使用:
./docker/build.sh --no-prebuilt-only
该选项会覆盖"--devel-only"选项,确保只构建轻量化的开发镜像。
实际效果对比
| 指标 | 完整开发镜像 | 轻量化镜像 | 优化效果 |
|---|---|---|---|
| 构建时间 | ~2小时 | 38分钟 | 减少68% |
| 镜像体积 | 18.6GB | 10.8GB | 减少42% |
| 功能完整性 | 完整 | 仅环境 | 满足开发需求 |
使用建议
轻量化镜像特别适合以下场景:
- 日常开发:当开发者已经在主机上构建过Autoware时
- CI/CD流水线:当只需要测试环境而不需要重新构建时
- 快速原型开发:需要快速启动环境进行实验时
使用时只需挂载主机上的autoware目录即可:
docker run -v /path/to/autoware:/autoware ghcr.io/autowarefoundation/autoware:latest-no-prebuilt-cuda
总结
Autoware轻量化Docker开发镜像通过精简不必要的构建产物,在保持开发环境完整性的同时显著提升了构建效率和资源利用率。这一优化使得开发者能够更快地进入实际开发工作,特别适合需要频繁重建环境的开发场景。该方案已在社区中得到验证,成为提升Autoware开发体验的重要改进之一。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.9 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1