Installing Carmen on Ubuntu 24.04 (Portuguese) - LCAD-UFES/carmen_lcad GitHub Wiki

sudo apt-get update

sudo apt-get install git

cd ~
git clone https://github.com/LCAD-UFES/carmen_lcad 
git clone https://github.com/LCAD-UFES/MAE.git

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key C99B11DEB97541F0
sudo apt-add-repository https://cli.github.com/packages
sudo apt update
sudo apt install gh
gh repo clone LCAD-UFES/carmen_lcad
gh repo clone LCAD-UFES/MAE

OBS: Se você pegar o Carmen do pendrive, faça “git pull” antes de iniciar as instalações.

sudo add-apt-repository ppa:rock-core/qt4
sudo apt update

sudo apt-get install swig \
libgtk2.0-dev \
libimlib2 libimlib2-dev \
imagemagick libmagick++-dev \
libwrap0 libwrap0-dev tcpd \
libncurses5 libncurses5-dev libgsl23 \
libdc1394-22 libdc1394-22-dev libdc1394-utils \
libgtkglext1 libgtkglext1-dev \
libgtkglextmm-x11-1.2-0v5 \
libglade2-0 libglade2-dev \
freeglut3 freeglut3-dev \
libcurl4 libcurl4-nss-dev \
libkml-dev \
liburiparser1 liburiparser-dev \
libusb-1.0-0 libusb-1.0-0-dev libusb-dev \
libxi-dev libxi6 \
libxmu-dev libxmu6 \
build-essential libforms-dev \
byacc flex doxygen libgflags-dev

sudo apt-get install libespeak-dev libfftw3-dev pkg-config \
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libtbb2 libtbb-dev \
libjpeg-dev libpng-dev libpng++-dev libtiff-dev \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev gimp meld vim \
python-numpy python-dev python3-numpy python3-dev \
python3-pip python3-wheel \
g++ mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common \
libqhull* libgtest-dev git-core \
libflann1.9 \
libeigen3-dev \
libboost-all-dev libflann-dev libproj-dev libsuitesparse-dev libqt4-dev qt4-qmake \
make libtiff5-dev tcsh wget \
linux-headers-`uname -r` kmod libraw1394-11 libgtkmm-2.4-dev libglademm-2.4-dev \
libgtkglextmm-x11-1.2-dev libudev-dev \
libvtk6* \
qttools5-dev libasound2-dev \
mpg123 portaudio19-dev libjsoncpp-dev \
libglew2.1 libglew-dev \
libgtk-3-dev \
cmake cmake-curses-gui cmake-qt-gui mlocate inkscape gnuplot-qt

Obs: Retirei a libglewmx-dev da lista pois estava dando conflito no Ubuntu 18.04. Se alguem verificar que é necessária, verificar a versão correta que não dê conflito.

Em seguida:

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
sudo updatedb

Em seguida:

curl https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py --output get-pip.py

pip3 install casadi

Atualmente, no ubuntu 20 é necessário ter o Opencv 3 e Opencv 4

cd ~
mkdir packages_carmen 
cd ~/packages_carmen
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.5.tar.gz -O opencv_4.5.5.tar.gz
wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.5.5.tar.gz -O opencv_contrib-4.5.5_.tar.gz
tar xzvf opencv_4.5.5.tar.gz
tar xzvf opencv_contrib-4.5.5_.tar.gz
cd opencv-4.5.5/
mkdir build
cd build/
cmake -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_CUDA=OFF -D ENABLE_AVX=OFF -D WITH_OPENGL=OFF -D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_IPP=OFF -D  WITH_TBB=ON -D WITH_EIGEN=OFF -D WITH_V4L=OFF -D WITH_VTK=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D  BUILD_PERF_TESTS=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.5/modules -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr/local/carmen_opencv_4_5 ..
make -j12
sudo make install
sudo ldconfig
sudo updatedb
cd ../..

cd ~/packages_carmen
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.2.0.tar.gz -O opencv_3.2.0.tar.gz
wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.2.0.tar.gz -O opencv_contrib-3.2.0_.tar.gz
tar xvzf opencv_3.2.0.tar.gz
tar xzvf opencv_contrib-3.2.0_.tar.gz
cd opencv-3.2.0/
perl -i.bak  -p -e 's/char\* str = PyString_AsString\(obj\);/const char\* str = PyString_AsString\(obj\);/g;' modules/python/src2/cv2.cpp
mkdir build
cd build/
cmake -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_CUDA=OFF -D ENABLE_AVX=OFF -D WITH_OPENGL=OFF -D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_IPP=OFF -D  WITH_TBB=ON -D WITH_EIGEN=OFF -D WITH_V4L=OFF -D WITH_VTK=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D  BUILD_PERF_TESTS=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.2.0/modules -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ..
make -j12
sudo make install
sudo ldconfig
sudo updatedb
cd ../..

Caso no make -j12 apresente algum erro relacionado ao ffmpeg, faça:

gedit ~/packages_carmen/opencv-3.2.0/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp

Copie e cole no arquivo as três linhas abaixo (Coloque no início do arquivo):

#define AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER (1 << 22)
#define CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER
#define AVFMT_RAWPICTURE 0x0020

Comandos acima em uma linha:

.

NA compilação pode aparecer o erro de “Hdf5 nÃo encontrado”, para resolver, edit o arquivo common.cmake (no diretório ../opencv/modules/python) e , (logo abaixo da linha set(PYTHON_SOURCE_DIR “${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../”), insira as seguintes linhas:

find_package(HDF5)
include_directories(${HDF5_INCLUDE_DIRS})
recrie a pasta build e compile novamente

NA compilação pode aparecer o erro de “fata error: LAPACKE_H_PATH-NOTFOUND when building OpenCV”, para resolver, você pode dar ‘sudo apt-get install liblapacke-dev checkinstall` e então modificar `#include “LAPACKE_H_PATH-NOTFOUND/lapacke.h”` em `#include “lapacke.h”`, em seguida dar make novamente.

Caso no cmake apresente algum erro semelhante ao erro abaixo:

-- Found PkgConfig: /usr/local/bin/pkg-config (found version "0.29.2")
-- Looking for ccache - found (/usr/local/bin/ccache)
CMake Error at cmake/OpenCVCompilerOptions.cmake:21 (else):
  A duplicate ELSE command was found inside an IF block.
Call Stack (most recent call first):
  CMakeLists.txt:495 (include)

Edite o arquivo cmake/OpenCVCompilerOptions.cmake, e troque as seguintes linhas:

      endif()
   else()
     message(STATUS "Looking for ccache - not found")
    endif()
  endif()
endif()

Pelas linhas abaixo:

      endif()
    endif()
  else()
   message(STATUS "Looking for ccache - not found")
  endif()
endif()

sudo apt-get update 
sudo apt-get install libbullet-dev

wget http://downloads.sourceforge.net/project/fann/fann/2.2.0/FANN-2.2.0-Source.tar.gz
wget "https://www.kvaser.com/download/?utm_source=software&utm_ean=7330130980754&utm_status=latest" -O linuxcan.tar.gz

NOTA: O PROCEDIMENTO ANTERIOR PARA BAIXAR A LINUXCAN.TAR.GZ ERA IR NO SITE “www.kvaser.com/downloads-kvaser/”, IR NA OPÇÃO “Kvaser LINUX Driver and SDK”.

tar -xvf linuxcan.tar.gz
tar -xvf FANN-2.2.0-Source.tar.gz

Comandos acima em uma linha:

cd ~/packages_carmen && sudo apt-get update && sudo apt-get install libbullet-dev && wget http://downloads.sourceforge.net/project/fann/fann/2.2.0/FANN-2.2.0-Source.tar.gz && wget "https://www.kvaser.com/download/?utm_source=software&utm_ean=7330130980754&utm_status=latest" -O linuxcan.tar.gz && tar -xvf linuxcan.tar.gz && tar -xvf FANN-2.2.0-Source.tar.gz

Continuando a instalação:

cd linuxcan
make
sudo make install 

cd ../FANN-2.2.0-Source 
mkdir build && cd build
cmake ..
make
sudo make install
cd ../..

Comandos acima em uma linha:

cd linuxcan && make && sudo make install && cd ../FANN-2.2.0-Source && mkdir build && cd build && cmake .. && make && sudo make install && cd ~/packages_carmen

git clone https://github.com/RhobanDeps/flycapture.git
cd flycapture
sudo sh install_flycapture.sh
cd ..

Comandos acima em uma linha:

git clone https://github.com/RhobanDeps/flycapture.git && cd flycapture && sudo sh install_flycapture.sh && cd ..

Depois de instalar as dependências adicionar a linha abaixo no arquivo /etc/modules (PRECISA?):

raw1394

Atenção: Caso esse link fique fora do ar, obtenha de outro local com essa mesma versão. O carmen atualmente NÃO funciona com outra versão do boost no ubuntu 20.04 (Instalação antiga)

Devido ao conflito do ROS Noetic no Ubunto 20.04, a instalação da boost não ocorrerá no diretório /usr/local e sim no /usr/local/carmen_boost .

1- Abra o terminal (Ctrl+Alt+T) e delete /usr/local/lib/libboost* e /usr/local/include/boost com os seguintes comandos:

sudo rm /usr/local/lib/libboost* 
sudo rm -r /usr/local/include/boost

2- Vá para a pasta packages_carmen e remova a boost também:

sudo rm -r ~/packages_carmen/boost_1_61_0

Vamos reinstalar a boost no /usr/local/carmen_boost ao inves do /usr/local , devido a conflidos com a boost do ROS.

1- Com o terminal aberto digite:

cd ~/packages_carmen
tar -xf ~/carmen_lcad/ubuntu_packages/boost_1_61_0.tar.xz -C .
cd boost_1_61_0
cpuCores=`cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq | awk '{print $NF}'`
echo "Available CPU cores: "$cpuCores 

sudo mkdir /usr/local/carmen_boost

3- Edite no arquivo bootstrap.sh a constante PREFIX (linha 14) para “PREFIX=/usr/local/carmen_boost” e salve (Ctrl+S):

gedit~/packages_carmen/boost_1_61_0/bootstrap.sh

4- Execute o sh , isso ir[a gerar o “./b2”

./bootstrap.sh

sudo ./b2 --with=all -j $cpuCores install

cd ..

ls /usr/local/carmen_boost/lib 

#CARMEN BOOST
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/carmen_boost/lib

sudo ln -s /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread.a /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread-mt.a
sudo ln -s /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread.so /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread-mt.so
sudo ln -s /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread.so.1.61.0 /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread-mt.so.1.61.0

**Dica: inicie a instalação a noite e vá dormir. ATENÇÃO: A instalação no ubuntu 20.04 demanda algumas alterações no código antes de realizar a compilação da pcl. Execute os comandos com atenção.

Devido a instalação da Boost no novo local, teremos que editar alguns arquivos .

wget https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/pcl-1.8.0.tar.gz
tar -xf pcl-1.8.0.tar.gz
cd pcl-pcl-1.8.0
mkdir build && cd build
perl -i.bak  -p -e 's/return \(plane_coeff_d_\);/return \(*plane_coeff_d_\);/g;' ../segmentation/include/pcl/segmentation/plane_coefficient_comparator.h
cmake ..
perl -i.bak  -p -e 's/-lm/-lm -llz4/g;' kdtree/CMakeFiles/pcl_kdtree.dir/link.txt # O certo é inserir isso no cmake do pcl, se alguém encontrar uma forma melhor de fazer isso, modifique

Abra o arquivo:

gedit ~/packages_carmen/pcl-pcl-1.8.0/cmake/pcl_find_boost.cmake

Altere o include_directories e o link_directories assim :

include_directories(/usr/local/carmen_boost/include SYSTEM ${Boost_INCLUDE_DIRS})
link_directories(/usr/local/carmen_boost/lib ${Boost_LIBRARY_DIRS})

make
sudo make install
cd ../..

Caso o seguinte erro aconteça :

undefined reference to `LZ4_resetStreamHC'

Abra o link.txt :

gedit ~/packages_carmen/pcl-pcl-1.8.0/build/kdtree/CMakeFiles/pcl_kdtree.dir/link.txt

E adicione “-llz4” ao final do arquivo e compile novamente.

sudo apt install libusb-1.0-0
sudo apt-get install -y libfreenect-dev 
sudo apt install libfreenect-bin

Se não funcionar…

wget http://sourceforge.net/projects/libusb/files/libusb-1.0/libusb-1.0.19/libusb-1.0.19.tar.bz2
tar -xvf libusb-1.0.19.tar.bz2
cd libusb-1.0.19
./configure
make
sudo make install
cd ..

wget https://github.com/OpenKinect/libfreenect/archive/v0.5.7.tar.gz
tar -xzvf v0.5.7.tar.gz
cd libfreenect-0.5.7
mkdir build && cd build
cmake ..
cp src/libfreenect.pc ../../
make
cp ../src/libfreenect.pc.in src/libfreenect.pc 
cp ../fakenect/fakenect.sh.in fakenect/fakenect.sh
sudo make install
sudo ldconfig /usr/local/lib64/
cd ../..

Comandos acima em uma linha:

wget http://sourceforge.net/projects/libusb/files/libusb-1.0/libusb-1.0.19/libusb-1.0.19.tar.bz2 && tar -xvf libusb-1.0.19.tar.bz2 && cd libusb-1.0.19 && ./configure && make && sudo make install && cd .. && wget https://github.com/OpenKinect/libfreenect/archive/v0.5.7.tar.gz && tar -xzvf v0.5.7.tar.gz && cd libfreenect-0.5.7 && mkdir build && cd build && cmake .. && cp src/libfreenect.pc ../../ &&  make && cp ../src/libfreenect.pc.in src/libfreenect.pc && cp ../fakenect/fakenect.sh.in fakenect/fakenect.sh && sudo make install && sudo ldconfig /usr/local/lib64/ && cd ../..

Para testar Execute:

freenect-glview

Dica: Reinicie a máquina antes, é uma instalação demorada e com chances de travar a máquina.

Se estiver com o g2o antigo, remova-o do local onde foi baixado Ex:

/usr/local/g2o ou ~/packages_carmen/g2o

e as seguintes pastas se existirem:

/usr/local/include/g2o
/usr/local/lib/libg2o*
Você leu atentamente?!

Se houver alguma forma mais eficiente, por favor contribua! =D

Fica a seu critério usar o /usr/local ou o ~/packages_carmen para instalar essa lib, se usar o /usr/local todos os comandos tem que ser sudo.

MODELO DE INSTALAÇÃO PARA VERSÃO NOVA do g2o

Tenha certeza de ter lido atentamente o texto anterior até aqui!
cd ~/packages_carmen
git clone https://github.com/LCAD-UFES/g2o-1.git
mv g2o-1 g2o
cd g2o
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j 12
sudo make install
cd ../..

Caso no futuro haja alguma problema de compatibilidade com essa LIB, um fork na ultima versão funcionando está no git do lcad (aqui)

(((OBS!))O REPOSITÓRIO OFICIAL do g2o FOI ATUALIZADO PARA O g++14 e atualmente estamos no g++11. Caso seja necessário utilizar a versão oficial, efetuar o git clone da versão: github.com/RainerKuemmerle/g2o.git em vez da versão do LCAD (Instale apenas UMA das versões).

Devido ao novo lugar da “libboost”, faça o link abaixo.

sudo ln -s /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread.so /usr/local/carmen_boost/lib/libboost_thread-mt.so

cd ~/packages_carmen
git clone https://github.com/davisking/dlib.git
cd dlib/
git checkout -b v19.17
git pull origin v19.17
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j 12
sudo make install
cd ../..

Comandos acima em uma linha:

cd ~/packages_carmen && git clone https://github.com/davisking/dlib.git && cd dlib/ && git checkout -b v19.17 &&  git pull origin v19.17 && mkdir build && cd build && cmake .. && make -j 8 && sudo make install && cd ../..

git clone http://github.com/filipemtz/libwnn
cd libwnn
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j 12
sudo make install
cd ../..

Comandos acima em uma linha:

git clone http://github.com/filipemtz/libwnn && cd libwnn && mkdir build && cd build && cmake .. && make -j 8 && sudo make install && cd ../..

Observação: Caso o seguinte erro aconteça:

CMake Warning at /home/mscdo/opencv-3.1.0/cmake/OpenCVConfig.cmake:166 (message):
  Found OpenCV Windows Pack but it has no binaries compatible with your
  configuration.

  You should manually point CMake variable OpenCV_DIR to your build of OpenCV
  library.
Call Stack (most recent call first):
  example/mnist/CMakeLists.txt:2 (find_package)

CMake Error at example/mnist/CMakeLists.txt:2 (find_package):
  Found package configuration file:

    /home/mscdo/opencv-3.1.0/cmake/OpenCVConfig.cmake

  but it set OpenCV_FOUND to FALSE so package "OpenCV" is considered to be
  NOT FOUND.

Apague o conteúdo da pasta build para remover os arquivos de configuração, e refaça o comando cmake adicionando o caminho para a pasta build da OpenCV:

rm -rf libwnn/build/*
cd libwnn/build
cmake -D OpenCV_DIR=~/packages_carmen/opencv-3.1.0/build/ ..
make -j 8
sudo make install
cd ../..

sudo apt-get install libgsl0-dev

Se não funcionar…

wget ftp://ftp.gnu.org/gnu/gsl/gsl-2.4.tar.gz
tar -zxvf gsl-*.*.tar.gz
cd gsl-2.4
./configure 
make
sudo make install
cd ..

Comandos acima em uma linha:

wget ftp://ftp.gnu.org/gnu/gsl/gsl-2.4.tar.gz && tar -zxvf gsl-*.*.tar.gz && cd gsl-2.4 && ./configure && make && sudo make install && cd ..

sudo apt-get install libimlib2-dev

Se não funcionar… Vá para a pasta carmen_lcad/ubuntu_packages e execute os comandos abaixo:

sudo dpkg -i imlib_1.9.15-20_amd64.deb 
sudo dpkg -i imlib-devel_1.9.15-20_amd64.deb

TO DO: Checar se os passos abaixo são mesmo necessários ((*(Vinicius esta testando)*)).

sudo ln -s /usr/lib64/libgdk_imlib.so.1.9.15 /usr/lib64/libgdk_imlib.a
sudo ln -s /usr/src/linux-headers-3.8.0-30/ /usr/src/linux

Faça o download do SDK 0.4.1:

 https://drive.google.com/file/d/1L5wQ-yqk9REpW62EWWOS1pmnvYHFsHPE/view?usp=sharing

Instale as dependências:

sudo apt install build-essential cmake libjsoncpp-dev libeigen3-dev libcurl4-openssl-dev \
libtins-dev libpcap-dev libglfw3-dev libglew-dev

unzip ~/Downloads/ouster_example-master.zip
mv ouster_example-master ~/packages_carmen/ouster_example-master
cd ~/packages_carmen/ouster_example-master
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_VIZ=ON -DBUILD_PCAP=ON -DBUILD_EXAMPLES=ON ..
make
sudo make install

Este passo esta desativado. O github do Porcupine foi atualizado e não consta mais o modo de instalação descrito

 cd packages_carmen
 git clone https://github.com/Picovoice/Porcupine.git
 cd Porcupine
 tools/optimizer/linux/x86_64/pv_porcupine_optimizer -r resources/ -p linux -o . -w "ok e ara"
 export SYSTEM=linux
 export MACHINE=x86_64
 cd demo/alsa
 g++ -O3 -o alsademo -I../../include -L../../lib/${SYSTEM}/$MACHINE -Wl,-rpath ../../lib/${SYSTEM}/$MACHINE main.cpp -lpv_porcupine -lasound
 cp ../../ok\ e\ ara_linux.ppn ../../resources/keyword_files/pineapple_linux.ppn
 ./alsademo

• Caso deseje utilizar a interface de voz, siga o link de instalação em:

github.com/LCAD-UFES/carmen_lcad/wiki/Installing-Voice-Interface

** Será necessário uma conta Google Cloud Console com a opção de crédito habilitada.

Edite o .bashrc (gedit ~/.bashrc) e coloque no final

#CARMEN
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export CARMEN_HOME=~/carmen_lcad
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/lib/i386-linux-gnu/:/usr/lib/libkml:$CARMEN_HOME/lib
export PATH=$PATH:$CARMEN_HOME/bin

#OpenJaus
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CARMEN_HOME/sharedlib/OpenJAUS/libopenJaus/lib:$CARMEN_HOME/sharedlib/OpenJAUS/libjaus/lib:$CARMEN_HOME/sharedlib/OpenJAUS/ojTorc/lib:$CARMEN_HOME/sharedlib/OpenJAUS/ojIARASim/lib

#MAE
export MAEHOME=~/MAE
export PATH=$PATH:$MAEHOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$MAEHOME/lib

#Darknet
export DARKNET_HOME=$CARMEN_HOME/sharedlib/darknet
export LD_LIBRARY_PATH=$DARKNET_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH

#Darknet2
export DARKNET2_HOME=$CARMEN_HOME/sharedlib/darknet2
export LD_LIBRARY_PATH=$DARKNET2_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH

#CUDA
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_LIBS=/usr/local/cuda/lib64

#Voice Interface
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=~/credentials/voice_interface_credentials.json
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$CARMEN_HOME/src/voice_interface
export SYSTEM=linux
export MACHINE=x86_64
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CARMEN_HOME/packages_carmen/Porcupine/lib/linux/x86_64

#offroad_planner
export CASADI_DIR=$(/usr/bin/env python3 -c "import casadi; print(casadi.__path__[0])")
export LD_LIBRARY_PATH=$CASADI_DIR:$LD_LIBRARY_PATH

#NOD_Tracker - sempre por ultimo
export PYTHONPATH=$CARMEN_HOME/src/neural_object_detector3/pedestrian_tracker:$PYTHONPATH

Atualize as variáveis de ambiente em todos os terminais executando o comando “bash”.

Tenha certeza que o bash foi atualizado de forma que as variáveis de ambiente sejam carregadas.

cd $MAEHOME
make

Verifique se a biblioteca da MAE libnet_conn.a foi gerado em MAEHOME/lib e se o compilador da MAE netcomp foi gerado em MAEHOME/bin.

IMPORTANTE: (1) Se o seu computador não possui placa de vídeo NVIDIA, Editar o Makefile com ‘gedit ../src/Makefile &’ e comentar os pacotes ‘tracker’, ‘neural_object_detector’ e ‘traffic_light’.

cd $CARMEN_HOME/src
./configure --nojava  --nozlib --nocuda
Should the C++ tools be installed for CARMEN: [Y/n] Y
Should Python Bindings be installed: [y/N] N
Searching for Python2.4... Should the old laser server be used instead of the new one: [y/N] N
enter nessa linha -> Install path [/usr/local/]: 
Robot numbers [*]: 1,2

Para compilar, use o script make_all. Ele limpa os arquivos gerados no make anterior (make clean) e executa a instalação de todos os pacotes do Carmen. *Parabéns ao Rafael por ter escrito este script! =D* O script do Rafael tem duas etapas. Na primeira, ele pode mostrar alguns erros na tela, mas não tem problema. Na segunda etapa, é onde a compilação acontece de verdade. Nessa fase, o script deveria ir até o final sem erros. Quem quiser, pode usar o comando ‘make’ na pasta carmen_lcad/src (veja observações abaixo).

cd ..
cd bin
./make_all        (veja abaixo antes de prosseguir)

IMPORTANTE 0: Não é nessário usar o script, apenas vá no “/src” e use o make. Dará alguns erros em relação a headers ou libs de módulos, para resolver esses problemas apenas use o terminal dentro do “/src” “find . -name ”nome_do_modulo“ ”, ache a pasta do modulo e dê “make” nela. Retorne ao “/src” e dê “make” denovo para retomar a compilação. Não execute o “./make_all” presente no “/bin”, uma vez que ele executa um “clean” nos binários e remove todas as alterações que você fez.

IMPORTANTE 1: Se der erro na compilação por falta da biblioteca lippicv (modulos Road_finding, moving_objets..) localize a biblioteca libippicv (find /usr/local/ -name “libippicv*” ) e coloque a pasta onde ela está localizada no path, ou simplesmente copie a mesma para a pasta usr/local/lib

IMPORTANTE 2: Em função da ordem de compilação do Carmen, podem aparecer erros do tipo “carmen/web_cam_interface.h: No such file or directory” durante a compilação de alguns módulos. Quando isso acontecer, entre na pasta do modulo (e.g., “web_cam”) que apresentou erro, compile o mesmo, e tente novamente. Isso pode acontecer com bibliotecas também durante a fase de linking. Nesse caso, o erro vai ser algo como “cannot find -llane_detector_interface”. A solução é a mesma do caso anterior, entre no diretório “lane_detector”, compile o módulo, e tente novamente.

IMPORTANTE 4: Se der o erro “bash: ./configure: Permissão negada”. Realize o comando chmod +x configure

IMPORTANTE 5: Se der erro na compilação por conta do traffic_lights, entre na pasta ~/carmen_lcad/src/traffic_light, dê um make, depois vá até a pasta ~/carmen_lcad/src, e dê um make. NÃO execute o ./make_all após isso

map_ida_guarapari-20170403-3

Mapa Volta Da Ufes Atualizado

Descompacte para a pasta carmen_lcad/data

git config credential.helper store

Git will store your credentials in clear text in a local file (.git-credentials) under your project directory (see below for the “home” directory)

sudo mkdir /dados
sudo chmod -R 777 /dados

Para testar se a instalação foi bem sucedida, execute o Carmen seguindo os passos no vídeo First execution of Carmen-LCAD software.

Caso a instalação do Carmen esteja sendo feita no computador da IARA, acesse Passos adicionais para instalação no computador da IARA.