Cyber RT 非docker环境移植

要在非Docker环境中移植Cyber RT，您需要执行以下步骤：

1. 安装依赖项：Cyber RT依赖于许多库，您需要先安装这些库。例如，您需要安装Boost，Protobuf，FastRTPS等库。

2. 下载和编译Cyber RT：您需要从GitHub上下载Cyber RT源代码，并使用CMake进行编译。在编译之前，您需要设置一些变量，例如FastRTPS库的位置，Protobuf库的位置等。

3. 配置环境变量：您需要设置一些环境变量，以便Cyber RT可以找到它需要的库和文件。例如，您需要设置PYTHONPATH环境变量，以便Cyber RT可以找到Python模块。

4. 运行示例程序：一旦您成功地编译了Cyber RT，并设置了环境变量，您可以运行示例程序了。您可以尝试运行一些简单的示例程序，以确保Cyber RT在您的系统上正常工作。

需要注意的是，非Docker环境下的Cyber RT移植可能会比较困难，因为Cyber RT依赖于许多库和环境变量。如果您遇到了问题，建议您阅读Cyber RT的官方文档，或者向Cyber RT社区寻求帮助。

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apollo cyber rt

Apollo Cyber RT是基于Apollo自动驾驶开放平台的一种实时仿真工具。它能够对自动驾驶算法进行快速的模拟测试和验证。

Apollo Cyber RT可以在没有物理车辆的情况下，使用虚拟仿真环境对自动驾驶系统进行全面的测试。它提供了高度逼真的虚拟场景，包括各种路况、天气条件、道路标志和交通规则。用户可以在这个仿真环境中，验证自动驾驶算法在各种复杂情况下的性能和稳定性。

Apollo Cyber RT还提供了丰富的仿真工具和API接口，可以进行车辆动力学仿真、传感器数据仿真、车辆控制仿真等。用户可以根据实际需求，快速搭建自己的仿真场景，并通过API接口与自己的自动驾驶算法进行集成。这样，用户就可以在不同场景下进行大规模的仿真测试，测试自动驾驶系统对各种情况的应对能力。

与传统的实地测试相比，Apollo Cyber RT的优势在于它可以大大缩短测试周期和降低测试成本。传统的实地测试需要耗费大量的时间和资源，并且受到地理和气候等限制。而Apollo Cyber RT可以在任何时间和地点进行仿真测试，同时还可以通过调整仿真参数、重复测试等方式，快速地验证和迭代自动驾驶算法。

总之，Apollo Cyber RT是一种基于Apollo开放平台的实时仿真工具，它能够帮助用户快速测试和验证自动驾驶算法。它提供了丰富的虚拟场景和仿真工具，可以满足用户在不同场景下的测试需求，同时还能显著缩短测试周期和降低测试成本。

cyberRT 组件

CyberRT是一个开源的机器人操作系统（ROS）的运行时框架。它提供了一系列的组件，用于构建和运行机器人系统。其中一个重要的组件是cyber_node，它是一个独立的运行单元，用于处理数据流和执行任务。另外还有cyber_channel，用于数据传输和通信，cyber_timer，用于任务调度，以及其他一些用于控制和感知的组件。这些组件可以协同工作，实现机器人系统的各种功能和任务。