但作为一个完整的自动驾驶计算平台还是推荐使用基于Linux系统进行搭建。3. 开发者们更喜欢使用Linux进行开发和调试。

• 本文目录导读：
• 1、什么是Apollo？
• 2、为什么要使用Linux搭建Apollo？
• 3、开始搭建Apollo

作为一名热爱智能机器人和自动化技术的工程师，我一直在寻找最佳的开源软件来构建我的项目。而在这个领域里，Apollo是一个非常受欢迎且可靠的选择。

然而，在使用过程中我发现许多初学者都遇到了同样的问题：如何在Linux上正确地配置和安装Apollo？因此，在本篇文章中，我将分享我的经验并提供详细步骤来指导您顺利完成该过程。

什么是Apollo？

首先我们需要了解什么是Apollo。它是一款由百度公司开源的自动驾驶计算平台，并被广泛应用于无人驾驶汽车、物流等领域。该平台包括感知、定位、规划以及控制四大模块，并且支持各种传感器设备。

为什么要使用Linux搭建Apollo？

虽然Windows系统也可以运行部分功能模块，但作为一个完整的自动驾驶计算平台还是推荐使用基于Linux系统进行搭建。原因有以下几点：

1. Linux系统相对稳定，能够更好地保证系统的安全和稳定性。

2. Linux系统可以自由选择版本，并且支持更多的开源软件。

3. 开发者们更喜欢使用Linux进行开发和调试，因为它提供了更灵活、可控的环境。

开始搭建Apollo

在这里我将以Ubuntu 18.04 LTS操作系统为例来演示如何搭建Apollo。具体步骤如下：

1. 首先需要从Github上下载Apollo源码：

2. 下载完成后进入到目录中执行以下命令:

```

bash docker/scripts/dev_start.sh

该命令会启动一个docker容器来运行所有必要组件以及依赖项。请注意确认您已经安装了Docker并且成功启动。

3. 在docker容器内部编译代码：

./apollo.sh build

4. 启动Dreamview（Web UI）界面：

./scripts/bootstrap.sh dreamview

```

5. 打开浏览器，在地址栏输入即可访问Dreamview页面。

6. 接下来我们需要配置模拟环境，这样就可以测试我们所构建的自动驾驶平台是否正常工作。首先创建配置文件：

cp modules/tools/simulation/conf/sample_sim_world_1.pb.txt \

modules/tools/simulation/conf/my_sim_world.pb.txt

7. 打开my_sim_world.pb.txt文件并编辑其中的路径，将其指向您所选择的地图文件。在这里我以Sunnyvale Big Loop地图为例：

"map_dir": "/apollo/modules/map/data/sunnyvale_big_loop",

8. 启动模拟环境：

./scripts/bootstrap.sh start

9. 在Dreamview页面中点击“Simulation”按钮进入仿真界面，可以看到自动驾驶平台已经开始工作。

通过以上步骤我们成功地搭建了一个基于Linux系统的Apollo自动驾驶计算平台，并且完成了简单的测试。虽然过程可能有些繁琐，但只要按照步骤依次进行就能够顺利完成。

如果您是一名对智能机器人和自动化技术感兴趣的工程师或者学生，那么使用开源软件构建项目是非常明智和可行的选择。而Apollo则提供了一个完整、可靠且易用性强的解决方案来实现无人驾驶汽车等领域应用。

最后需要注意：请务必遵循官方文档和推荐配置来保证系统正常运行，并且谨慎操作以防损坏硬件设备或造成其他不良影响。