智源 FlagOpen 开源 RoboDriver-Server 部署指南

FlagOpen; RoboDriver-Server

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README

为快速部署并使用 RoboDriver-Server，以下为外部使用者提供专属部署指南，智源研究院内部开发者请切换到baai分支，按需选择操作即可高效完成配置：

首先拉取 RoboDriver-Server 源码至本地：

2. 跟随脚本完成关键配置

运行脚本后，按提示完成 4 项核心操作，其余步骤将自动执行：

输入机器人类型（支持 aloha/pika/realman 等预定义类型，也可自定义）；; 确认或输入当前用户名（将自动同步到数据集存储路径 /home/$CURRENT_USER/DoRobot/dataset/）；; 选择是否安装 Docker：

若RoboDriver提示 127.0.0.1:8088 连接失败：RoboDriver-Server 服务未启动，需重新执行启动命令；; 访问 http://localhost:5805/hmi/ 失败：重启 Nginx 服务，命令：

or; 数据集路径权限问题：重新设置目录权限：

🛠️ 补充操作指南

（一）非 Docker 环境部署（未安装 Docker 时）

若选择不安装 Docker，需手动部署运行环境，步骤如下：

基于 Conda 创建并激活虚拟环境（支持 Python 3.10/3.11）：; 进入对应架构的服务目录：; 安装依赖并启动服务：

（二）容器调试操作（Docker 部署时）

若通过一键容器部署，需调试服务可按以下步骤操作：

查看并停止当前容器：; 进入对应架构目录，启动调试容器：; 容器内启动服务并查看日志：; 调试完成后退出并重启正式服务：; 日志查看路径：/opt/RoboDriver-log/log/server/

（三）上传配置与 GPU 编码说明

采集数据的上传规则与视频编码可通过 setup.yaml 配置，核心参数说明如下：

当RoboDriver use_video=False 时，采集的相机数据将以图片形式存储；触发上传操作后，系统会自动将图片编码为视频文件，并存入指定的 video 目录。; 若需实现采集、编码、上传同步完成（实时处理流程），需同时满足以下所有条件：

硬件要求：主机必须配备 NVIDIA 显卡（需支持 NVENC 视频编码功能，主流 Kepler 架构及以上显卡均支持）；; 依赖安装：需在主机安装 NVIDIA 容器运行时依赖 nvidia-container-runtime；

安装方式（Ubuntu 系统示例）：

配置 NVIDIA 软件源：; 更新并安装：; 重启 Docker 服务使配置生效：; 配置要求：在配置文件中设置 upload_immadiately_gpu: True 并且 is_collect_upload_at_sametime: True；; 启动方式：通过 start_server_docker_gpu.sh 脚本启动容器；; 关键配置修正：start_server_docker_gpu.sh 脚本中存在 NVIDIA 编码库的挂载配置，需根据主机实际安装的 NVIDIA 驱动版本修改文件路径中的版本号：

原始配置示例：; 修改说明：将路径中的 535.230.02 替换为主机实际的 NVIDIA 驱动对应版本号（需确保主机 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ 目录下存在 libnvidia-encode.so.XXX.XX 格式的文件）；; 版本查询方法：在主机终端执行命令 nvidia-smi，输出结果中「Driver Version」字段对应的数值即为需替换的版本号（例如驱动版本为 550.54.14，则替换为 libnvidia-encode.so.550.54.14）。; 补充说明; 若未安装 nvidia-container-runtime，容器将无法识别主机 GPU 及挂载的编码库，同步处理流程会直接失效，需优先完成该依赖安装；; 若未正确匹配 NVIDIA 驱动版本号，会导致容器内无法加载 libnvidia-encode.so.1 编码库，进而出现编码失败、程序报错或同步流程卡死；; 若主机无 NVIDIA 显卡、不支持 NVENC 编码，或未按上述要求安装依赖/配置/启动，将无法使用同步处理流程，仅支持「先采集图片→触发上传时编码视频」的异步模式（即 use_video=False 对应的基础功能）；

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