직관적인느낌

Docker 컨테이너 안에 개발 환경을 구성할 때, 기본 유틸리티부터 GUI 실행, 네트워크, SLAM/ROS, 영상 처리, 디버깅 툴까지 필요한 패키지가 많습니다.이번 포스트에서는 Docker 컨테이너 안에 어떤 패키지를 설치해야 하는지, 왜 필요한지, 어떻게 실행하는지를 단계별로 자세히 정리합니다.1️⃣ 기본 유틸리티 및 필수 패키지목적: 개발 및 운영에 필요한 최소한의 환경을 구성sudo apt updatesudo apt install -y \ sudo \ vim \ git \ curl \ wget \ unzip \ tar \ xz-utils \ build-essential \ cmake \ pkg-config \ net-tools \ iproute2sudo: 관리자 권한 실..

Docker를 사용하다 보면 컨테이너 실행, 관리, 이미지 저장 및 전송 등 여러 작업을 수행하게 됩니다. 이번 포스트에서는 실제로 사용했던 Docker 명령어들을 정리하고, 각 명령어의 역할과 사용 방법을 자세하게 소개합니다.1. 컨테이너 실행 및 사용자 설정1.1 기본 컨테이너 실행Ubuntu 22.04 이미지를 사용하여 컨테이너를 실행할 때는 아래와 같이 실행합니다.sudo docker run -it --name my_ubuntu -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix ubuntu:22.04 bash-it: 인터랙티브 모드와 터미널 연결--name: 컨테이너에 이름 부여-e DISPLAY=$DISPLAY & -v /tmp/.X11-unix:/t..

최근 로봇의 SLAM(동시 위치추정 및 지도작성)이나 Navigation과 같이 실시간성이 중요한 프로그램을 Docker 컨테이너에서 실행하는 경우가 늘어나고 있습니다. 이번 포스트에서는 Ubuntu 기반 Docker 이미지를 생성하고, 비루트 사용자(예: rainbow)로 실행하는 방법, USB 카메라 연결 및 실시간 영상 스트리밍 테스트, 컨테이너 상태를 이미지로 저장(커밋)하고 이를 Windows 환경으로 전송하는 방법까지 상세히 다루어 보겠습니다.1. Ubuntu 22.04 기반 Docker 컨테이너 생성 및 설정1.1 Ubuntu 22.04 이미지 다운로드우선, Ubuntu 22.04 공식 이미지를 Docker Hub에서 내려받습니다.sudo docker pull ubuntu:22.041.2 컨..

Devops 가이드현대 소프트웨어 개발 및 운영 환경에서 Devops는 개발과 운영 간의 원활한 협업을 위한 핵심 원칙과 도구들을 포함합니다. 이 글에서는 Devops에 입문하기 위한 필수 요소들을 단계별로 살펴보고, 실제 업무에 적용 가능한 실용적인 가이드를 제공합니다.1. 프로그래밍 언어 선택Devops 환경에서는 애플리케이션 및 인프라 자동화를 위해 다양한 프로그래밍 언어가 활용됩니다. Python, Go, Ruby 등은 스크립트 작성과 도구 개발에 자주 사용되며, 각 언어의 장단점을 파악하고 업무에 맞는 최적의 선택을 하는 것이 중요합니다.2. 운영 체제(OS)의 기본 사항Devops 전문가에게 운영 체제의 개념은 필수적인 지식입니다. 기본적인 개념부터 고급 관리 기법까지, 아래의 내용을 통해 O..

Conan 설치 가이드Conan은 C/C++ 프로젝트에서 라이브러리 의존성 관리를 자동화해 주는 강력한 패키지 매니저입니다. 이 가이드는 (가정: Ubuntu 22.04 및 Python3 환경 기준) Conan 설치 및 기본 설정 방법을 단계별로 소개합니다.> 가정대상 운영체제: Ubuntu 22.04Python3 및 pip가 이미 설치되어 있다고 가정함Conan 버전: Conan 2.0 이상1. 사전 준비1.1 Python 및 pip 설치Conan은 Python 기반 도구이므로 Python과 pip가 필요합니다.만약 Python과 pip가 설치되어 있지 않다면, 다음 명령어를 사용해 설치할 수 있습니다.sudo apt updatesudo apt install python3 python3-pip1.2 C..

1. DevOps 문화의 중요성DevOps 문화는 개발과 운영의 경계를 허물어 협업과 자동화를 촉진합니다.협업 강화: 팀원 간의 정기 회의, 코드 리뷰, 페어 프로그래밍 및 이슈 관리 도구(Jira, GitLab Issues 등)를 통해 소통과 협력을 활성화합니다.자동화와 지속적 개선: CI/CD 파이프라인을 도입하여, 코드 변경 시 자동 빌드, 테스트, 배포 및 피드백을 통해 문제점을 빠르게 수정할 수 있습니다.실패를 통한 학습: 작은 변화에 대해 빠르게 실험하고, 실패를 통해 배우는 문화를 만들어 문제를 조기에 발견하고 개선할 수 있습니다.2. 주요 도구 및 인프라1) 코드 관리 및 협업 도구1-1) Git 및 GitLab/GitHub:버전 관리와 협업을 위한 필수 도구입니다. 코드의 변경 내역을 추..

jetson 상태를 그래픽으로 확인 jtop 제공 정보 : GPU(1), CPU(3), MEM(4)-메모리, CTRL(5)-제어, INFO(6)-각종 정보 등 숫자 2번키 : GPU 정보 출력 창“NV Power ”선택 상태 출력, “Jetson Clocks(PWM Fan 컨트롤러 동작 관련)“ 상태 출력 숫자 3번키 : CPU 동작 상태 출력 숫자 4번키 : 메모리 사용 상태 출력 숫자 5번키 : 제어 상태 출력jetson clocks 사용 유무 결정 파워 모드 설정(NVP model) 냉각 팬의 속도 조절 (Fan Speed) 숫자 6번키 : 현재 설치되어 있는 각종 패키지 정보 출력 (OpenCV는 4.1.1 버전이 설치되어 있으면 CUDA는 지원하지 않습니다.) CUDA, TensorRT, Ope..

Jetson_stats 소스 https://github.com/rbonghi/jetson_stats sudo -H pip3 install -U jetson-stats # 만일 설치가 바로 안되면 1번부터 시작하자 1. 의존성 패키지 설치 sudo apt-get install git cmake sudo apt-get install python3-dev sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran 2. pip3를 이용하여 jetson-stats를 설치 pip3 install --upgrade pip sudo apt-get install python3-pip # pip3를 정상적..

source : turtlebot autorace Tracking Simulation 환경(공통 - case1, case2) terminal 1 roscore terminal2 roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_edu.launch Tracking Simulation Case1) Lane 추종 Tracking Simulation 환경 실행 terminal 1 export AUTO_IN_CALIB=action export GAZEBO_MODE=false roslaunch turtlebot3_autorace_camera turtlebot3_autorace_intrinsic_camera_calibration.launch terminal 2 export AUTO..

terminal 1 roscore terminal 2 export TURTLEBOT3_MODEL=burger roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch terminal 3 (keyboard operation) export TURTLEBOT3_MODEL=burger roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch