1.安装docker
参考https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu
2.Install the repository
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
3.Install the nvidia-docker2
sudo apt-get install nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
4.拉取Autoware的Docker镜像
拉取Autoware镜像的时间比较长，不能断掉续传，这里我弄了三次才成功
git clone https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/docker.git
cd docker/generic
./run.sh
拉取镜像
拉去成功后会自动进入docker内部，输入exit会回到本地环境。
再次进入只需要执行如下命令：
#进入Autoware的Docker目录
cd ~/Projects/Autoware-Docker/generic
#运行启动docker容器
./run.sh
启动Autoware的Docker容器
5.下载Autoware的bag数据包sample_moriyama_150324
运行demo之前需要按照官网的要求下载两个数据包，分别为sample_moriyama_data.tar.gz大小约为133MB，sample_moriyama_150324.tar.gz比较大，有3GB左右。
观察run.sh文件可以发现，docker容器内部的shared_dir与本地home目录下的shared_dir是同步的。
因此在home目录下新建一个shared_dir，并将下载的两个数据包解压放入其中。
#在home目录下新建一个共享目录shared_dir
mkdir ~/shared_dir && cd ~/shared_dir
#这样在docker内部的shared_dir目录下面也有了这两个数据包
cp /home/clark/Datasets/Autoware/sample_moriyama_* ~/shared_dir
6.启动autoware
#运行启动autoware
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
会自动跳出一个白框终端
以及autoware的图形化界面
autoware图形化界面
默认界面会是在Quick Start选项卡，先将选项卡调整为Simulation
切换到Simulation选项卡
选择刚才共享目录shared_dir下的bag数据包，并且设置Start Time为140秒（根据《Autoware与自动驾驶技术》中的步骤），然后点击Play后一两秒后，点击Pause暂停启动右下角的RViz。
然后在RViz的File中打开Open Config，选择Autoware/src/autoware/documentation/autoware_quickstart_examples/launch/rosbag_demo/目录下的default.rviz默认配置
再回到autoware图形界面的Quick Start选项卡，在Map,Sensing,Localization, Detection, Mission Planning, Motion Planning的右侧Ref按钮中选择Autoware/src/autoware/documentation/autoware_quickstart_examples/launch/rosbag_demo/目录的下的对应launch文件，并选中左侧的Map按钮
然后再切到Simulation选项卡，点击Pause，继续运行，再将RViz界面Global Options中的Fixed Frame设置为base_link，之后就可以在右侧窗口看到带激光雷达线束的车
此时的ROS话题有：
rostopic list
ROS话题节点图
rosrun rqt_graph rqt_graph
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