Déploiement de TP de simulation avec Dev Container

On suppose qu'on veut déployer des TP qui font appel à des environnements de simulation, comme Gazebo ou URSim. 

Pour faciliter le déploiement reproductible en général, et en particulier la réutilisation d'environnements de développement fournis par les développeurs, on utilise des conteneurs Docker. On a besoin d'accélération graphique via un GPU pour afficher ces simulations afin de ne pas surcharger le CPU. 

Installation de Docker

On peut faire tourner le conteneur Docker sur n'importe quel environnement : Linux, Windows, Mac, ou sur un serveur

Développement local sur Linux avec X11 et pas Wayland

Développement local sur Windows avec X11 forwarding 

Développement sur serveur distant

Avec PWA

Ici, on suppose qu'on ne fait pas tourner d'algorithmes qui ont besoin de GPU, type Machine Learning, dans le conteneur.

Une première approche est de séparer la partie calcul CPU de la partie graphique GPU. On fait tourner les calculs dans le conteneur. On fait tourner les applications graphiques dans le navigateur Web de l'hôte via une PWA, par exemple via gzweb pour gazebo. Il nous faut alors un navigateur qui supporte l'accélération graphique des applications Web, seuls Chrome et dérivés supportent le WebGL :

L'énorme avantage est que l'environnement de développement Docker n'a pas besoin d'accélération graphique. Pas besoin de perdre du temps à essayer de passer la carte graphique au conteneur. Un serveur sans accélération graphique suffit.

https://discourse.ros.org/t/mini-workshop-developing-and-teaching-ros-from-a-web-browser-using-dev-containers-and-pwas/31533

https://github.com/rplayground/sandbox 

source /opt/ros/$ROS_DISTRO/setup.bash
source /usr/share/gazebo/setup.sh
GAZEBO_MODEL_PATH=$GAZEBO_MODEL_PATH:$(find /opt/ros/$ROS_DISTRO/share \
  -mindepth 1 -maxdepth 2 -type d -name "models" | paste -s -d: -)
ros2 launch ./launch/security_demo_launch.py \
  use_rviz:=False headless:=True

Pour un développement local

Pour un développement distant sur un serveur/PC

Tester l'installation

source /opt/ros/$ROS_DISTRO/setup.bash
source /usr/share/gazebo/setup.sh
GAZEBO_MODEL_PATH=$GAZEBO_MODEL_PATH:$(find /opt/ros/$ROS_DISTRO/share \
  -mindepth 1 -maxdepth 2 -type d -name "models" | paste -s -d: -)
ros2 launch ./launch/security_demo_launch.py \
  use_rviz:=False headless:=True

Il est possible de lancer d'autres environnements de simulation, par ex. turtlebot3_simulations :

Comprendre les spécificités du container sandbox

{
    "name": "Sandbox",
    "image": "ghcr.io/rplayground/sandbox:main",
    // "build": {
    //     "dockerfile": "../Dockerfile",
    //     "context": "..",
    //     "target": "visualizer",
    //     "cacheFrom": "ghcr.io/rplayground/sandbox:main"
    // },
    "runArgs": [
        // "--cap-add=SYS_PTRACE", // enable debugging, e.g. gdb
        // "--ipc=host", // shared memory transport with host, e.g. rviz GUIs
        // "--network=host", // network access to host interfaces, e.g. eth0
        // "--pid=host", // DDS discovery with host, without --network=host
        // "--privileged", // device access to host peripherals, e.g. USB
        // "--security-opt=seccomp=unconfined", // enable debugging, e.g. gdb
    ],
    "workspaceFolder": "/opt/overlay_ws/src/sandbox",
    "workspaceMount": "source=${localWorkspaceFolder},target=${containerWorkspaceFolder},type=bind",
    "onCreateCommand": ".devcontainer/on-create-command.sh",
    "updateContentCommand": ".devcontainer/update-content-command.sh",
    "postCreateCommand": ".devcontainer/post-create-command.sh",
    "customizations": {
        "codespaces": {
            "openFiles": [
                "README.md"
            ]
        },
        "vscode": {
            "settings": {},
            "extensions": [
                "eamodio.gitlens",
                "GitHub.copilot",
                "ms-iot.vscode-ros",
                "streetsidesoftware.code-spell-checker"
            ]
        }
    }
}

Installation de Docker avec accélération graphique

Ici, on peut faire tourner dans le conteneur des algorithmes qui ont besoin de GPU, type Machine Learning.

AMD/Intel sous Linux

NVidia Sous Linux

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list && \
    sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-container-toolkit
> Windowed mode
> Simulation data stored in video memory
> Single precision floating point simulation
> 1 Devices used for simulation
GPU Device 0: "Pascal" with compute capability 6.1

> Compute 6.1 CUDA device: [Quadro P620]
4096 bodies, total time for 10 iterations: 4.417 ms
= 37.987 billion interactions per second
= 759.750 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction

NVidia Sous Linux Public Server (rootless docker)

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html#rootless-mode 

NVidia Sous Windows

https://innovation.iha.unistra.fr/books/robotique-open-source/page/installation-pc-ros2#bkmrk-acc%C3%A9l%C3%A9ration-gpu-pou 

Lancement Dev Container avec accélération graphique

{
    "name": "Sandbox",
    "hostRequirements": {
        "gpu": "optional" // switch on CPU if no (NVidia?) GPU available
    },
    "runArgs": [
        "--gpus=all" // enable NVidia GPU with NVidia driver
        // "--device=/dev/dri" // enable Intel/AMD GPU
}

Avec X11 Forwarding

On peut aussi afficher les fenêtres graphiques des applications qui tournent dans le Container directement sur l'hôte, par ex. gazebo-client

Pour cela il faut :

On ne peut plus se contenter d'une distribution Linux Serveur type YunoHost pour le développement distant

Les calculs graphiques se font alors dans le container ??

Avec VNC


Ressources

https://articulatedrobotics.xyz/tutorials/docker/dev-containers/ 

Nav2, container, PWA  https://discourse.ros.org/t/repeatable-reproducible-and-now-accessible-ros-development-via-dev-containers/31398 https://github.com/ros-navigation/docs.nav2.org/blob/master/development_guides/devcontainer_docs/devcontainer_guide.md 

Revision #9
Created 4 September 2025 15:02:20 by admin_idf
Updated 10 September 2025 10:21:32 by admin_idf