4、LGSVL安装与配置：源码编译与Docker部署、启动LGSVL模拟器、基本配置与测试

好，咱们进入正题。LGSVL 这个模拟器，说实话，我最早接触它的时候，它还是个比较小众的项目。但后来被 LG 收购后，发展得很快。现在虽然项目已经归档了，但它的代码和架构思路，对咱们做联合仿真的人来说，依然非常有参考价值。

安装 LGSVL，主要有两条路：源码编译 和 Docker 部署。我个人更推荐新手先走 Docker 路线，省心。但如果你想深入定制，或者像我一样喜欢折腾底层，那源码编译是必经之路。

4.1 源码编译：硬核玩家的选择

为什么要源码编译？说白了，就是你想改它的渲染管线、加自己的传感器模型，或者像我之前遇到的一个项目——需要对接一个非标准的激光雷达驱动——这时候，预编译的二进制包根本满足不了你。

编译环境，我建议用 Ubuntu 18.04 或 20.04。为什么？因为 LGSVL 的依赖库版本跟 Ubuntu 的 LTS 版本绑定得比较紧。我曾经试过在 22.04 上编译，结果折腾了两天，最后还是老老实实换回了 20.04。

步骤其实不复杂，但每一步都有坑：

  1. 安装依赖：主要是 ROS、CUDA、以及一些图形库。嗯，这里要注意，CUDA 版本别装太新，10.0 到 10.2 之间最稳。
  2. 克隆代码：从 GitHub 上拉下来，记得用 --recurse-submodules 参数，不然子模块会缺失。
  3. 编译：用 catkin_make 或者 colcon build。我个人习惯用 colcon，因为它的输出更清晰，出错时容易定位。
# 克隆代码（带子模块）
git clone --recurse-submodules https://github.com/lgsvl/simulator.git
cd simulator

# 安装依赖（以 Ubuntu 20.04 为例）
sudo apt-get install -y \
  ros-noetic-desktop-full \
  libvulkan-dev \
  libglfw3-dev \
  libglm-dev \
  libeigen3-dev

# 编译
colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

编译过程中，最常遇到的问题就是 Vulkan 相关的链接错误。为什么会这样？因为你的显卡驱动可能不支持 Vulkan，或者版本太低。我建议你先跑一下 vulkaninfo 命令，确认一下环境是否就绪。

警告： 源码编译时，build 目录下的临时文件很容易冲突。如果你中途改了 CMakeLists.txt，记得先 rm -rf build/ install/ 再重新编译。我曾经因为没清理，浪费了整整一个下午。

4.2 Docker 部署：五分钟快速上手

如果你只是想快速跑起来，看看效果，那 Docker 部署绝对是首选。LGSVL 官方提供了 Docker 镜像，拉下来就能用。

步骤很简单：

  1. 安装 Docker：这个不用我多说了吧？sudo apt install docker.io 搞定。
  2. 拉取镜像：docker pull lgsvl/simulator:latest
  3. 运行容器：注意要挂载一些目录，比如你的地图文件、车辆配置等。
# 拉取镜像
docker pull lgsvl/simulator:latest

# 运行容器（带图形界面支持）
docker run -it --rm \
  --net=host \
  --gpus all \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  lgsvl/simulator:latest

这里有个关键点：--net=host 和 --gpus all。前者是为了让容器内的网络跟宿主机共享，方便后面跟 Carla 通信；后者是为了启用 GPU 加速。如果你没有 NVIDIA 显卡，或者没装 nvidia-docker，那图形性能会非常差，卡成 PPT。

小提示： 如果你在远程服务器上跑 Docker，没有显示器，可以用 xvfb 模拟一个虚拟显示器。命令是 xvfb-run docker run ...。我当初在云端部署时，就是靠这招搞定的。

4.3 启动 LGSVL 模拟器

不管是源码编译还是 Docker，启动后的界面都是一样的。你会看到一个简洁的启动器界面，上面有 “Open Browser” 和 “Simulator” 两个按钮。

我个人习惯直接点 “Simulator”，因为这样会启动一个独立的窗口，操作起来更直观。但如果你需要远程控制，或者像我一样喜欢用浏览器调试，那点 “Open Browser” 也行，它会打开一个 Web 界面，端口默认是 8080。

启动后，你会看到默认的场景——一个空旷的停车场，中间停着一辆车。嗯，这就是 LGSVL 的“Hello World”。

4.4 基本配置与测试

模拟器跑起来了，接下来就是配置。你需要做三件事：

  1. 加载地图：LGSVL 支持加载自定义的 HD Map，格式是 .xodr（OpenDRIVE）。你也可以用官方提供的几个示例地图，比如 San Francisco 或 Borregas Ave。
  2. 配置车辆：在 “Vehicles” 选项卡里，你可以选择车辆模型。默认是一辆普通的轿车，但你可以导入自己的 URDF 模型。
  3. 设置传感器：这是最关键的一步。你需要给车辆装上摄像头、激光雷达、GPS 等传感器。LGSVL 的传感器配置是通过 JSON 文件来定义的。

下面是一个简单的传感器配置示例，包含一个前置摄像头和一个 32 线激光雷达：

{
  "sensors": [
    {
      "type": "Camera",
      "name": "Main Camera",
      "params": {
        "width": 1920,
        "height": 1080,
        "fov": 90,
        "x": 2.0,
        "y": 0.0,
        "z": 1.5,
        "pitch": 0.0,
        "yaw": 0.0,
        "roll": 0.0
      }
    },
    {
      "type": "Lidar",
      "name": "Velodyne VLP-32C",
      "params": {
        "channels": 32,
        "range": 100.0,
        "rotationFrequency": 10.0,
        "x": 0.0,
        "y": 0.0,
        "z": 2.0,
        "pitch": 0.0,
        "yaw": 0.0,
        "roll": 0.0
      }
    }
  ]
}

配置好之后，点击 “Run”，模拟器就会开始运行。你可以用键盘控制车辆移动，或者通过 ROS 话题发送控制指令。

测试小技巧： 第一次运行时，我建议你先手动开一圈，看看传感器数据是否正常。比如，激光雷达的点云是否完整，摄像头画面是否有延迟。如果发现点云有空洞，那可能是激光雷达的安装位置不对，或者参数设置有问题。

最后，别忘了测试一下 时间同步。LGSVL 和 Carla 联合仿真时，时间戳必须对齐。你可以在 LGSVL 的日志里看到每一帧的时间戳，跟 Carla 的对比一下。如果偏差超过 10ms，那就需要调整一下系统时钟或者网络延迟了。

嗯，到这里，LGSVL 的安装与基本配置就完成了。下一章，我们会把 Carla 和 LGSVL 连起来，真正开始联合仿真。到时候，你会发现这两个模拟器配合起来，威力远大于单个使用。

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