NVIDIA Jetson 通过自建 Ubuntu 22.04 Docker 镜像安装 ROS 2 Humble

适用平台：NVIDIA Jetson Xavier NX / AGX Xavier / Orin 系列（JetPack 5.x，L4T R35.x）
前置条件：已通过 SDK Manager 刷好 JetPack 5.x 系统（Ubuntu 20.04），板卡可正常联网
本文方案的优势：容器内运行原生 Ubuntu 22.04，可直接使用 apt install ros-humble-* 安装任意 ROS 2 官方包，无需从源码编译。GPU 通过 --runtime nvidia 挂载宿主机 CUDA 库，无需在容器内额外安装 CUDA 栈。

与 dustynv 预构建镜像方案的对比

	dustynv 预构建镜像	本文自建 22.04 镜像
容器底层系统	Ubuntu 20.04（focal）	Ubuntu 22.04（jammy）
ROS 2 安装方式	源码编译	apt 官方预编译包
`apt install ros-humble-*`	❌ 不可用	✅ 可用
CUDA 支持	容器内自带完整 CUDA 栈	通过 `--runtime nvidia` 挂载宿主机 CUDA
镜像体积	较大（7GB+）	较小（约 3-4GB）
构建方式	直接 `docker pull`	需本地 `docker build`

如果你的项目需要频繁 apt 安装 ROS 包（Nav2、robot_localization、turtlebot3 等），推荐本方案。

一、安装 Docker

JetPack 5.x 默认不一定预装 Docker，需要手动安装：

bash

sudo apt update
sudo apt install -y docker.io

安装完成后启动 Docker 并设置开机自启：

bash

sudo systemctl enable --now docker

将当前用户加入 docker 组，避免每次都要 sudo：

bash

sudo usermod -aG docker $USER

执行完后需要重新登录（或重启）才能生效。 重新登录后验证：

bash

docker info | grep -i runtime

二、安装并配置 NVIDIA Container Runtime

2.1 安装 nvidia-container-runtime

bash

sudo apt install -y nvidia-container-runtime

2.2 配置 Docker

创建或编辑 /etc/docker/daemon.json，同时配置 NVIDIA Runtime 和国内镜像加速：

bash

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
{
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    },
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.1ms.run",
        "https://docker.xuanyuan.me"
    ]
}
EOF

重启 Docker：

bash

sudo systemctl restart docker

验证：

bash

docker info | grep -i runtime

预期输出应同时包含 nvidia 和 runc：

 Runtimes: io.containerd.runc.v2 nvidia runc
 Default Runtime: runc

注意：国内镜像加速器的可用性经常变化。如果上述地址失效，可搜索"Docker 国内镜像加速"获取最新可用地址，替换 registry-mirrors 数组中的 URL 即可。

三、构建 ROS 2 Humble 镜像

3.1 创建工作目录

bash

mkdir -p ~/ros2-docker && cd ~/ros2-docker

3.2 编写 Dockerfile

bash

cat > Dockerfile <<'EOF'
FROM arm64v8/ubuntu:22.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV LANG=C.UTF-8

# 基础工具
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    curl gnupg2 lsb-release software-properties-common \
    python3-pip wget git

# 添加 ROS 2 apt 源
RUN curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key \
    -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg && \
    echo "deb [arch=arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu jammy main" \
    > /etc/apt/sources.list.d/ros2.list

# 安装 ROS 2 Humble Desktop
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    ros-humble-desktop \
    python3-colcon-common-extensions \
    python3-rosdep \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 初始化 rosdep（仅 init，update 在容器内手动执行以避免构建时网络超时）
RUN rosdep init || true

# 自动 source ROS 2 环境
RUN echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> /etc/bash.bashrc

ENTRYPOINT ["/bin/bash"]
EOF

Dockerfile 说明：

指令	作用
`FROM arm64v8/ubuntu:22.04`	基础镜像，arm64 架构的 Ubuntu 22.04。Jetson 是 aarch64 平台，必须使用 arm64 版本
添加 ROS 2 apt 源	从 ROS 官方获取 GPG 密钥并添加 jammy（22.04）的 apt 仓库
`ros-humble-desktop`	ROS 2 Humble 完整桌面版，含 rviz2、rqt 等 GUI 工具。如需精简可替换为 `ros-humble-ros-base`
`python3-colcon-common-extensions`	colcon 构建工具，编译自定义 ROS 2 工作空间时需要
`python3-rosdep`	ROS 依赖管理工具
`rosdep init \|\| true`	初始化 rosdep 源列表。加 `\|\| true` 是因为构建时可能因网络问题失败，不影响后续使用

3.3 构建镜像

bash

cd ~/ros2-docker
docker build -t ros2:humble-22.04 .

构建过程需要下载约 2-3GB 的包，耗时取决于网络速度，通常 10-30 分钟。

如果构建中途因网络问题失败：直接重新执行 docker build 即可，Docker 会从失败的那一层继续，已完成的步骤不会重复执行。

四、启动容器

4.1 首次创建并运行

bash

docker run --runtime nvidia -it \
    --name ros2_humble \
    --network=host \
    --privileged \
    -v /dev:/dev \
    -v ~/ros2_ws:/ros2_ws \
    -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
    -e DISPLAY=$DISPLAY \
    -e ROS_DOMAIN_ID=0 \
    ros2:humble-22.04

4.2 启动参数详解

参数	作用
`--runtime nvidia`	使用 NVIDIA 容器运行时，让容器能访问 GPU 和 CUDA。不加则容器内无法使用 GPU
`-it`	`-i`（保持标准输入打开）+ `-t`（分配伪终端），两者合用才能在容器内正常交互
`--name ros2_humble`	给容器命名，便于后续通过名称管理。不加则 Docker 会随机生成名称
`--network=host`	容器直接使用宿主机网络栈，不做网络隔离。ROS 2 的 DDS 通信依赖组播发现机制，必须使用 host 网络，否则多节点之间无法互相发现
`--privileged`	赋予容器几乎所有内核权限，允许访问宿主机设备。安全性有牺牲，但访问硬件设备时必须开启
`-v /dev:/dev`	将宿主机 `/dev` 挂载到容器内，使容器能访问串口（`/dev/ttyUSB0`、`/dev/ttyACM0`）、USB 摄像头（`/dev/video*`）、LiDAR 等硬件设备。需配合 `--privileged` 使用
`-v ~/ros2_ws:/ros2_ws`	将宿主机的工作空间目录挂载到容器内，双向同步——容器内编译的产物宿主机也能看到，宿主机上修改的代码容器内立刻生效。容器删除后数据不会丢失
`-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix`	挂载 X11 的 Unix socket，让容器内的 GUI 程序（rviz2、rqt 等）能通过宿主机的 X Server 显示窗口
`-e DISPLAY=$DISPLAY`	传递显示环境变量，告诉 GUI 程序往哪个显示器输出。如果 GUI 打不开，先在宿主机执行 `xhost +local:docker`
`-e ROS_DOMAIN_ID=0`	设置 ROS 2 的 Domain ID，相同 ID 的节点才能互相发现。默认为 0，多套 ROS 2 系统共存时用不同数字隔离

4.3 验证环境

进入容器后，ROS 2 环境已自动 source，直接验证：

bash

ros2 topic list

预期输出：

/parameter_events
/rosout

五、安装 ROS 2 功能包

这是本方案的核心优势——可以直接用 apt 安装任意 ROS 2 官方包。

5.1 常用包安装示例

bash

apt update

# Navigation2（自主导航）
apt install -y ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup

# robot_localization（多传感器融合定位）
apt install -y ros-humble-robot-localization

# TurtleBot3
apt install -y ros-humble-turtlebot3 ros-humble-turtlebot3-msgs

# SLAM Toolbox
apt install -y ros-humble-slam-toolbox

# tf2 相关
apt install -y ros-humble-tf2-ros ros-humble-tf2-tools

# USB 摄像头
apt install -y ros-humble-usb-cam

# 串口通信
apt install -y ros-humble-serial-driver

5.2 搜索可用包

bash

apt search ros-humble- | grep <关键词>

5.3 初始化 rosdep（首次使用时执行一次）

如果你需要用 rosdep 自动解析依赖，首次需要手动完成 update：

bash

rosdep update

如果因网络问题超时，重试几次即可，或使用代理。

六、日常使用

6.1 退出容器

在容器内输入 exit 或按 Ctrl+D 即可退出。由于创建时使用了 --name 且没有加 --rm，容器退出后不会被删除。

6.2 重新进入已有容器

bash

docker start -ai ros2_humble_22

无需重新 docker run，之前在容器内安装的包和修改都还在。

6.3 在另一个终端进入同一容器

如果容器正在运行，想开第二个终端窗口：

bash

docker exec -it ros2_humble bash

6.4 查看容器状态

bash

# 查看正在运行的容器
docker ps

# 查看所有容器（包括已停止的）
docker ps -a

6.5 删除容器（谨慎操作）

bash

docker rm ros2_humble

删除后容器内安装的包会丢失，但通过 -v 挂载的目录（如 ~/ros2_ws）中的文件不受影响。

6.6 导出当前容器为新镜像

如果你在容器内装了很多包，想把当前状态保存下来（避免下次重新安装）：

bash

docker commit ros2_humble ros2:humble-22.04-custom

之后可以基于新镜像创建容器，已安装的包都会保留。

七、常见问题

Q1: GUI 程序报错 `cannot open display`

在宿主机（不是容器内）执行：

bash

xhost +local:docker

如果需要开机自动生效，可将此命令加入 ~/.bashrc。

Q2: 容器内看不到串口设备

确认启动时加了 --privileged 和 -v /dev:/dev。如果设备是在容器启动后才插入的，需要退出容器重新启动。

Q3: ROS 2 节点之间无法通信

检查是否使用了 --network=host。另外确认所有节点的 ROS_DOMAIN_ID 一致。

Q4: 构建镜像时下载超时

ROS 2 的 apt 源服务器在国外，下载可能较慢。可以在 Dockerfile 中将 Ubuntu 源替换为国内镜像。在 RUN apt-get update 之前添加：

dockerfile

RUN sed -i 's|http://ports.ubuntu.com|http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn|g' /etc/apt/sources.list

ROS 2 源也可以使用清华镜像，将 Dockerfile 中添加 apt 源的那行替换为：

dockerfile

RUN curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key \
    -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg && \
    echo "deb [arch=arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros2/ubuntu jammy main" \
    > /etc/apt/sources.list.d/ros2.list

Q5: 容器内 CUDA 是否可用

本方案通过 --runtime nvidia 自动挂载宿主机的 CUDA 库到容器内，无需在容器中单独安装 CUDA。验证方式：

bash

# 检查 CUDA 设备
ls /dev/nvhost-*

# 如果安装了 PyTorch 等框架，可以进一步验证
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

Q6: 磁盘空间不足

构建后的镜像约 3-4GB，加上后续安装的 ROS 包，建议系统盘至少有 20GB 可用空间。如果根分区在 eMMC（通常只有 16GB），建议先将系统迁移到外部 NVMe/SD 卡后再操作。

参考资料

ROS 2 Humble 官方文档 — ROS 2 Humble 使用文档
ROS 2 Humble 安装指南（Ubuntu） — 官方 apt 安装指南
NVIDIA Container Runtime — NVIDIA 容器运行时
NVIDIA JetPack 文档 — JetPack SDK 安装与配置

CLI

客户端

daily

NVIDIA Jetson 通过自建 Ubuntu 22.04 Docker 镜像安装 ROS 2 Humble

与 dustynv 预构建镜像方案的对比

一、安装 Docker

二、安装并配置 NVIDIA Container Runtime

2.1 安装 nvidia-container-runtime

2.2 配置 Docker

三、构建 ROS 2 Humble 镜像

3.1 创建工作目录

3.2 编写 Dockerfile

3.3 构建镜像

四、启动容器

4.1 首次创建并运行

4.2 启动参数详解

4.3 验证环境

五、安装 ROS 2 功能包

5.1 常用包安装示例

5.2 搜索可用包

5.3 初始化 rosdep（首次使用时执行一次）

六、日常使用

6.1 退出容器

6.2 重新进入已有容器

6.3 在另一个终端进入同一容器

6.4 查看容器状态

6.5 删除容器（谨慎操作）

6.6 导出当前容器为新镜像

七、常见问题

Q1: GUI 程序报错 `cannot open display`

Q2: 容器内看不到串口设备

Q3: ROS 2 节点之间无法通信

Q4: 构建镜像时下载超时

Q5: 容器内 CUDA 是否可用

Q6: 磁盘空间不足

参考资料

NVIDIA Jetson 通过自建 Ubuntu 22.04 Docker 镜像安装 ROS 2 Humble ​

与 dustynv 预构建镜像方案的对比 ​

一、安装 Docker ​

二、安装并配置 NVIDIA Container Runtime ​

2.1 安装 nvidia-container-runtime ​

2.2 配置 Docker ​

三、构建 ROS 2 Humble 镜像 ​

3.1 创建工作目录 ​

3.2 编写 Dockerfile ​

3.3 构建镜像 ​

四、启动容器 ​

4.1 首次创建并运行 ​

4.2 启动参数详解 ​

4.3 验证环境 ​

五、安装 ROS 2 功能包 ​

5.1 常用包安装示例 ​

5.2 搜索可用包 ​

5.3 初始化 rosdep（首次使用时执行一次） ​

六、日常使用 ​

6.1 退出容器 ​

6.2 重新进入已有容器 ​

6.3 在另一个终端进入同一容器 ​

6.4 查看容器状态 ​

6.5 删除容器（谨慎操作） ​

6.6 导出当前容器为新镜像 ​

七、常见问题 ​

Q1: GUI 程序报错 cannot open display ​

Q2: 容器内看不到串口设备 ​

Q3: ROS 2 节点之间无法通信 ​

Q4: 构建镜像时下载超时 ​

Q5: 容器内 CUDA 是否可用 ​

Q6: 磁盘空间不足 ​

参考资料 ​

NVIDIA Jetson 通过自建 Ubuntu 22.04 Docker 镜像安装 ROS 2 Humble

与 dustynv 预构建镜像方案的对比

一、安装 Docker

二、安装并配置 NVIDIA Container Runtime

2.1 安装 nvidia-container-runtime

2.2 配置 Docker

三、构建 ROS 2 Humble 镜像

3.1 创建工作目录

3.2 编写 Dockerfile

3.3 构建镜像

四、启动容器

4.1 首次创建并运行

4.2 启动参数详解

4.3 验证环境

五、安装 ROS 2 功能包

5.1 常用包安装示例

5.2 搜索可用包

5.3 初始化 rosdep（首次使用时执行一次）

六、日常使用

6.1 退出容器

6.2 重新进入已有容器

6.3 在另一个终端进入同一容器

6.4 查看容器状态

6.5 删除容器（谨慎操作）

6.6 导出当前容器为新镜像

七、常见问题

Q1: GUI 程序报错 `cannot open display`

Q2: 容器内看不到串口设备

Q3: ROS 2 节点之间无法通信

Q4: 构建镜像时下载超时

Q5: 容器内 CUDA 是否可用

Q6: 磁盘空间不足

参考资料