环境配置指南¶

本指南将帮助你从零开始配置机器人开发环境，包括操作系统、开发工具、Python 环境等。

学习目标¶

完成本章后，你将能够：

安装和配置 WSL2（Windows 用户）
安装和配置 Docker
配置 Python 开发环境
安装 ROS 开发环境
使用基本的开发工具

1. 操作系统配置¶

1.1 Windows 用户：安装 WSL2¶

WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）允许你在 Windows 上运行 Linux 环境。

什么是 WSL2？¶

WSL2 的优势：
- 在 Windows 上运行完整的 Linux 内核
- 与 Windows 无缝集成
- 支持 GPU 加速
- 支持 Docker
- 性能接近原生 Linux

适用场景：
- 机器人开发（ROS 需要 Linux）
- 深度学习开发
- 服务器端开发

安装步骤¶

# 1. 以管理员身份打开 PowerShell

# 2. 启用 WSL 功能
wsl --install

# 3. 重启电脑

# 4. 设置用户名和密码

# 5. 更新 WSL
wsl --update

# 6. 查看 WSL 版本
wsl --version

安装 Ubuntu¶

# 查看可用的 Linux 发行版
wsl --list --online

# 安装 Ubuntu 22.04
wsl --install -d Ubuntu-22.04

# 设置默认版本
wsl --set-default-version 2

配置 WSL2¶

# 在 WSL2 中更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装基本工具
sudo apt install -y build-essential git curl wget

# 安装 Python
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv

# 配置 Git
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your.email@example.com"

WSL2 基础知识¶

# 文件系统
# Windows 文件：/mnt/c/, /mnt/d/, etc.
# Linux 文件：/home/username/

# 访问 Windows 文件
cd /mnt/c/Users/YourName/Desktop

# 从 Windows 访问 Linux 文件
# 在文件资源管理器中输入：\\wsl$

# 环境变量
# Windows 环境变量在 WSL2 中可用
echo $PATH

# 网络
# WSL2 使用独立的 IP 地址
# 可以通过 localhost 访问 Windows 服务

1.2 macOS 用户¶

# 安装 Homebrew（包管理器）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装基本工具
brew install git curl wget python3

# 安装 Xcode 命令行工具
xcode-select --install

1.3 Linux 用户¶

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential git curl wget python3 python3-pip

# CentOS/RHEL
sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install git curl wget python3

# Arch Linux
sudo pacman -S base-devel git curl wget python

2. Docker 安装与配置¶

2.1 什么是 Docker？¶

Docker 是一个容器化平台，可以：
- 打包应用及其依赖
- 在任何环境中运行一致
- 简化部署和扩展
- 隔离不同项目环境

容器 vs 虚拟机：
┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   容器       │    │   虚拟机    │
├─────────────┤    ├─────────────┤
│   应用       │    │   应用      │
│   依赖       │    │   依赖      │
│   容器运行时  │    │   Guest OS  │
│             │    │   Hypervisor│
│   主机 OS    │    │   主机 OS   │
└─────────────┘    └─────────────┘

2.2 安装 Docker¶

Windows（使用 WSL2）¶

# 1. 下载 Docker Desktop
# https://www.docker.com/products/docker-desktop/

# 2. 安装 Docker Desktop

# 3. 启用 WSL2 后端
# 在 Docker Desktop 设置中启用 "Use the WSL 2 based engine"

# 4. 配置 WSL2 集成
# Settings -> Resources -> WSL Integration
# 启用你的 Ubuntu 发行版

macOS¶

# 方法 1：使用 Homebrew
brew install --cask docker

# 方法 2：下载 Docker Desktop
# https://www.docker.com/products/docker-desktop/

Linux¶

# Ubuntu/Debian
# 1. 更新包索引
sudo apt update

# 2. 安装依赖
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

# 3. 添加 Docker GPG 密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

# 4. 添加 Docker 仓库
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 5. 安装 Docker
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

# 6. 将用户添加到 docker 组
sudo usermod -aG docker $USER

# 7. 重启或运行
newgrp docker

2.3 Docker 基础知识¶

# 验证安装
docker --version
docker-compose --version

# 运行第一个容器
docker run hello-world

# 查看运行中的容器
docker ps

# 查看所有容器
docker ps -a

# 查看镜像
docker images

2.4 Docker 常用命令¶

# 镜像操作
docker pull ubuntu:22.04          # 拉取镜像
docker build -t myapp .           # 构建镜像
docker rmi myapp                  # 删除镜像

# 容器操作
docker run -it ubuntu:22.04 bash  # 运行交互式容器
docker run -d myapp               # 后台运行容器
docker stop container_id          # 停止容器
docker start container_id         # 启动容器
docker rm container_id            # 删除容器

# 数据卷
docker run -v /host/path:/container/path myapp  # 挂载数据卷
docker volume create myvolume                    # 创建数据卷

# 网络
docker network create mynetwork   # 创建网络
docker run --network mynetwork myapp  # 使用网络

2.5 Dockerfile 示例¶

# 基础镜像
FROM ubuntu:22.04

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 安装依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 \
    python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 复制文件
COPY requirements.txt .

# 安装 Python 依赖
RUN pip3 install -r requirements.txt

# 复制应用代码
COPY . .

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 运行应用
CMD ["python3", "app.py"]

2.6 Docker Compose¶

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - .:/app
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:14
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: password
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 停止服务
docker-compose down

3. Python 环境配置¶

3.1 安装 Anaconda/Miniconda¶

# 下载 Miniconda
# https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

# Linux/macOS
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# Windows（在 WSL2 中）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3.2 创建虚拟环境¶

# 创建环境
conda create -n robotics python=3.10

# 激活环境
conda activate robotics

# 查看环境列表
conda env list

# 删除环境
conda env remove -n robotics

3.3 安装 Python 包¶

# 使用 conda 安装
conda install numpy pandas matplotlib

# 使用 pip 安装
pip install numpy pandas matplotlib

# 使用国内镜像（中国用户）
pip install numpy pandas matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 从 requirements.txt 安装
pip install -r requirements.txt

# 导出 requirements.txt
pip freeze > requirements.txt

3.4 安装 PyTorch¶

# CPU 版本
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# GPU 版本（CUDA 11.8）
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# GPU 版本（CUDA 12.1）
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 验证安装
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

3.5 Jupyter Notebook¶

# 安装 Jupyter
pip install jupyter

# 启动 Jupyter
jupyter notebook

# 或者使用 JupyterLab
pip install jupyterlab
jupyter lab

4. 开发工具配置¶

4.1 VS Code¶

# 下载 VS Code
# https://code.visualstudio.com/

# 安装扩展
# - Python
# - Jupyter
# - Remote - WSL
# - Docker
# - C/C++

4.2 Git 配置¶

# 安装 Git
# Windows: https://git-scm.com/download/win
# macOS: brew install git
# Linux: sudo apt install git

# 配置 Git
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your.email@example.com"

# 生成 SSH 密钥
ssh-keygen -t ed25519 -C "your.email@example.com"

# 添加到 SSH 代理
eval "$(ssh-agent -s)"
ssh-add ~/.ssh/id_ed25519

# 复制公钥
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub
# 添加到 GitHub/GitLab

4.3 终端配置¶

# 安装 Oh My Zsh（可选）
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.github.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"

# 安装 Powerlevel10k 主题（可选）
git clone --depth=1 https://github.com/romkatv/powerlevel10k.git ${ZSH_CUSTOM:-$HOME/.oh-my-zsh/custom}/themes/powerlevel10k

# 配置 .zshrc
ZSH_THEME="powerlevel10k/powerlevel10k"
plugins=(git docker kubectl)

5. ROS 环境配置¶

5.1 安装 ROS Noetic（Ubuntu 20.04）¶

# 1. 设置 sources.list
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

# 2. 设置密钥
curl -s https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc | sudo apt-key add -

# 3. 更新包索引
sudo apt update

# 4. 安装 ROS
sudo apt install ros-noetic-desktop-full

# 5. 设置环境
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 6. 安装依赖工具
sudo apt install python3-rosdep python3-rosinstall python3-rosinstall-generator python3-wstool build-essential

# 7. 初始化 rosdep
sudo rosdep init
rosdep update

5.2 安装 ROS 2 Humble（Ubuntu 22.04）¶

# 1. 设置 locale
sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

# 2. 设置 sources
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe

# 3. 添加 ROS 2 GPG 密钥
sudo apt update && sudo apt install curl -y
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg

# 4. 添加仓库
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

# 5. 安装 ROS 2
sudo apt update
sudo apt install ros-humble-desktop

# 6. 设置环境
echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

5.3 创建 ROS 工作空间¶

# 创建工作空间
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws

# 初始化工作空间
catkin_make

# 设置环境
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

6. 基础小知识¶

6.1 Linux 基础命令¶

# 文件操作
ls -la                    # 列出文件
cd /path/to/dir          # 切换目录
pwd                       # 显示当前目录
mkdir -p dir1/dir2        # 创建目录
rm -rf dir                # 删除目录
cp -r src dst             # 复制文件
mv src dst                # 移动文件

# 文件查看
cat file.txt              # 查看文件
less file.txt             # 分页查看
head -n 10 file.txt       # 查看前10行
tail -n 10 file.txt       # 查看后10行

# 搜索
grep "pattern" file.txt   # 搜索文本
find . -name "*.py"       # 查找文件

# 权限
chmod +x script.sh        # 添加执行权限
chmod 755 file            # 设置权限

# 系统信息
uname -a                  # 系统信息
df -h                     # 磁盘使用
free -h                   # 内存使用
top                       # 进程监控

6.2 Python 基础¶

# 变量和数据类型
x = 10                    # 整数
y = 3.14                  # 浮点数
name = "Robot"            # 字符串
is_valid = True           # 布尔值
numbers = [1, 2, 3]       # 列表
info = {"name": "Robot"}  # 字典

# 函数
def greet(name):
    """问候函数"""
    return f"Hello, {name}!"

# 类
class Robot:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def move(self):
        print(f"{self.name} is moving")

# 异常处理
try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")
finally:
    print("Done")

6.3 Git 基础¶

# 初始化仓库
git init

# 克隆仓库
git clone https://github.com/user/repo.git

# 查看状态
git status

# 添加文件
git add .

# 提交
git commit -m "Initial commit"

# 推送
git push origin main

# 拉取
git pull origin main

# 分支
git branch feature       # 创建分支
git checkout feature     # 切换分支
git merge feature        # 合并分支

6.4 Docker 基础¶

# 运行容器
docker run -it ubuntu:22.04 bash

# 查看容器
docker ps

# 停止容器
docker stop container_id

# 删除容器
docker rm container_id

# 查看镜像
docker images

# 删除镜像
docker rmi image_id

7. 常见问题¶

1. WSL2 安装失败¶

问题：WSL2 安装失败

解决方案：

# 启用虚拟化
# 在 BIOS 中启用 Intel VT-x 或 AMD-V

# 启用 Windows 功能
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

# 设置默认版本
wsl --set-default-version 2

2. Docker 权限问题¶

问题：Docker 命令需要 sudo

解决方案：

# 将用户添加到 docker 组
sudo usermod -aG docker $USER

# 重启或运行
newgrp docker

3. Python 包安装失败¶

问题：pip 安装失败

解决方案：

# 使用国内镜像
pip install package -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 升级 pip
pip install --upgrade pip

# 使用 conda
conda install package

4. ROS 安装失败¶

问题：ROS 安装失败

解决方案：

# 检查 Ubuntu 版本
lsb_release -a

# 清理缓存
sudo apt clean
sudo apt update

# 手动添加密钥
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

8. 下一步¶

配置完环境后，你可以：

Linux 基础 — 学习 Linux 基本操作
Python 环境 — 配置 Python 开发环境
ROS 安装 — 安装 ROS 环境

参考资源¶

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环境配置指南¶

学习目标¶

1. 操作系统配置¶

1.1 Windows 用户：安装 WSL2¶

什么是 WSL2？¶

安装步骤¶

安装 Ubuntu¶

配置 WSL2¶

WSL2 基础知识¶

1.2 macOS 用户¶

1.3 Linux 用户¶

2. Docker 安装与配置¶

2.1 什么是 Docker？¶

2.2 安装 Docker¶

Windows（使用 WSL2）¶

macOS¶

Linux¶

2.3 Docker 基础知识¶

2.4 Docker 常用命令¶

2.5 Dockerfile 示例¶

2.6 Docker Compose¶

3. Python 环境配置¶

3.1 安装 Anaconda/Miniconda¶

3.2 创建虚拟环境¶

3.3 安装 Python 包¶

3.4 安装 PyTorch¶

3.5 Jupyter Notebook¶

4. 开发工具配置¶

4.1 VS Code¶

4.2 Git 配置¶

4.3 终端配置¶

5. ROS 环境配置¶

5.1 安装 ROS Noetic（Ubuntu 20.04）¶

5.2 安装 ROS 2 Humble（Ubuntu 22.04）¶

5.3 创建 ROS 工作空间¶

6. 基础小知识¶

6.1 Linux 基础命令¶

6.2 Python 基础¶

6.3 Git 基础¶

6.4 Docker 基础¶

7. 常见问题¶

1. WSL2 安装失败¶

2. Docker 权限问题¶

3. Python 包安装失败¶

4. ROS 安装失败¶

8. 下一步¶

参考资源¶

Robotics Course Docs

学习路径

实践模块

社区