ubuntu20.04在docker下运行ros-noetic进行开发

经常折腾虚拟机各双系统 ， 想着不如把docker利用起来，下面算是一个初学者使用docker运行ros的记录：

1. 安装

使用官方安装脚本自动安装

 curl -fsSL https://test.docker.com -o test-docker.sh
 sudo sh test-docker.sh

验证是否安装成功

docker version

Docker 需要用户具有 sudo 权限，为了避免每次命令都输入sudo，可以把用户加入 Docker 用户组

sudo usermod -aG docker $USER

Docker 是服务器----客户端架构。命令行运行docker命令的时候，需要本机有 Docker 服务。如果这项服务没有启动，可以用下面的命令启动

# service 命令的用法
sudo service docker start
# systemctl 命令的用法
sudo systemctl start docker

2. 在docker中运行ros-noetic

[参考] (https://blog.csdn.net/qq_40695642/article/details/117607446)

2.1 安装Portainer（选择安装）

Portainer 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。

sudo systemctl restart docker

#下载Portainer的Docker镜像
sudo docker pull portainer/portainer
#运行Portainer容器；
sudo docker run -d -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --restart=always --name prtainer portainer/portainer

（执行上面的命令如果有报错的话 ， 建议 魔法先关闭 ）

2.2 如果出现超时什么的 重启容器

使用sudo docker ps来查看正在运行的容器

sudo docker ps

该命令将列出所有正在运行的容器。
运行以下命令停止 Portainer 容器：

sudo docker stop <container_id>

将 <container_id> 替换为实际的 Portainer 容器的 ID 或名称
使用以下命令再次启动 Portainer 容器：

sudo docker start <container_id>

同样，将 <container_id> 替换为 Portainer 容器的 ID 或名称。
等待一段时间，让容器重新启动

2.3 访问本机9000端口

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。
本机的9000端口： http://localhost:9000
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
Portainer 学习参考： https://www.hangge.com/blog/cache/detail_2597.html

2.2 在docker中运行ros-noetic

首先我们可以使用

sudo docker search ros

来查看目前docker hub上有哪些大神上传的公共镜像

选择pull ros-neotic的 docker 镜像

sudo docker pull osrf/ros:noetic-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：

mkdir cwc_docker
cd cwc_docker
gedit Dockerfile

下面是Dockerfile 文件内容：

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 \
    gedit

接下来使用下面的命令来构建容器：（同样 我关闭了我的魔法）

sudo docker build -t cwc_docker . 

以下是 Dockerfile 的具体功能说明：

设置环境变量 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 和 NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES，用于配置 NVIDIA 设备的可见性和驱动程序的能力。
使用 apt-get 更新软件包列表，并安装以下软件包：
    build-essential：包含了 gcc 和 make 等基本的构建工具。
    libgl1-mesa-dev：Mesa OpenGL 库的开发文件。
    libglew-dev：GLEW 库的开发文件。
    libsdl2-dev：SDL2 库的开发文件。
    libsdl2-image-dev：SDL2_image 库的开发文件。
    libglm-dev：GLM 库的开发文件。
    libfreetype6-dev：FreeType 库的开发文件。
    libglfw3-dev 和 libglfw3：GLFW 库的开发文件和运行时库。
    libglu1-mesa-dev：Mesa GLU 库的开发文件。
    freeglut3-dev：FreeGLUT 库的开发文件。
    gedit：用于在容器内编辑文件的文本编辑器。

这些软件包通常用于图形编程和开发。使用该 Dockerfile 构建镜像后，可以将其作为基础镜像来运行具备图形能力的 ROS 应用程序。
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，只剩下：

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

然后继续进入容器再安装：

###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
sudo apt update
sudo apt install gedit

经过漫长的等待 ,容器构建成功， 下面启动容器

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

运行上述命令即可进入容器的内部：

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 dc3224c8d60e /bin/bash

source /opt/ros/noetic/setup.bash

rviz

即打开了rviz
启动小乌龟
每次开启终端不知道为什么 都要

source  /opt/ros/noetic/setup.bash

3.导出容器

如果我要导出名为cwc_docker的容器的当前状态（包括文件系统中的更改，但不包括已挂载卷的内容），可以使用docker export命令。这将创建一个包含容器文件系统的快照的tar文件：

sudo docker export cwc_docker > cwc_docker.tar

这条命令会将cwc_docker容器的文件系统导出到一个名为cwc_docker.tar的tar归档文件中。

但是呢 这个操作并不会导出以下内容：

• 容器的元数据，如环境变量、默认命令、端口配置等。
• 容器的运行状态。
• 容器使用的卷中的数据。

如果我们需要重新创建具有相同配置的容器，包括环境变量、命令和卷等，可能需要使用docker commit来创建一个新的镜像，然后使用docker save来导出这个新的镜像。这样，我们就可以在另一台机器上使用docker load来加载这个镜像，并通过它来启动一个新的容器，该容器会反映cwc_docker当时的状态。以下是相关命令：

# 将容器提交为新的镜像
sudo docker commit cwc_docker my_cwc_docker_image

# 将镜像保存为tar文件
sudo docker save my_cwc_docker_image > my_cwc_docker_image.tar

之后，我们就可以将my_cwc_docker_image.tar文件复制到其他计算机，并使用docker load导入它，然后使用docker run根据这个镜像启动一个新的容器。

4. 加载镜像

我这里导出了一个名为：fastplanner_250_image.tar 的镜像文件

#在相应的目录下加载镜像 
sudo docker load -i fastplanner_250_image.tar 

接下来就是容器：

sudo xhost +local:
#相应修改你自己的镜像名称
sudo docker run -it --device=/dev/dri --group-add video --volume=/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --env="DISPLAY=$DISPLAY" --name=my_fastplanner_container fastplanner_250_image:latest /bin/bash

4.1 退出容器：

如果在容器内部，可以通过输入exit或按Ctrl+D来退出并停止容器。
重新进入

sudo docker start -ai <你的容器名称>

5. 使用vscode 插件 Dev Container 对容器进行开发

1.在vscode 进行安装

2. 选择附加到正在运行的容器 （所以你要提前运行你的容器）

这样就可以很方便实现在容器里面进行代码开发了