Docker — 容器化跨平台部署¶

Docker 在 RflySim 工具链中用于实现机载算法的容器化打包与跨架构部署，是从仿真环境到真实机载计算机部署的关键桥梁。

为什么需要 Docker？¶

在无人系统开发中，算法通常在 x86 个人计算机上开发，但最终需要部署到 ARM 架构的机载计算机（如 Jetson Orin NX、RK3588）。Docker 解决了以下问题：

问题	Docker 的解决方案
依赖冲突	容器内封装完整的运行环境，不影响宿主系统
跨平台部署	使用 Docker Buildx 生成 ARM64 镜像
环境一致性	开发 → 仿真 → 部署使用相同的容器镜像
快速迭代	修改算法后只需重新构建镜像，无需重配环境

环境要求¶

WSL2 环境（Docker 需要完整 Linux 内核）
Docker Desktop for Windows 或在 WSL2 内安装 Docker Engine

WSL2 必需

Docker 不支持 WSL1。如果当前使用 WSL1，需要先切换到 WSL2。切换方法请参阅 WinWSL。

跨架构镜像生成¶

RflySim 支持在 x86 个人计算机上直接生成 ARM64 架构的机载计算机算法镜像：

graph LR
    A[x86 开发机<br>Windows + WSL2] --> B[Docker Buildx<br>多架构构建]
    B --> C[ARM64 镜像]
    C --> D[推送到镜像仓库]
    D --> E[Jetson Orin NX<br>ARM64 机载计算机]
    E --> F[docker pull & run]

构建示例¶

# 在 WSL2 环境中执行
# 启用 QEMU 多架构支持
docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static --reset -p yes

# 创建跨架构构建器
docker buildx create --name multiarch --driver docker-container --use

# 构建 ARM64 镜像并推送
docker buildx build --platform linux/arm64 -t myregistry/my-uav-app:latest --push .

典型工作流¶

在 WSL2 中开发算法：使用 ROS + Python/C++ 完成感知/控制算法
编写 Dockerfile：封装算法及其所有依赖
构建 ARM64 镜像：使用 Docker Buildx 跨架构编译
推送镜像：上传到 Docker Hub 或私有镜像仓库
机载端拉取并运行：在 Jetson 等平台上 docker pull 后即可运行

与 RflySim 仿真的集成¶

在仿真阶段，也可以将算法容器化运行在 WSL2 的 Docker 中，通过网络与 CopterSim / RflySim3D 通信，实现"容器化机载系统在环仿真"：

组件	运行位置
CopterSim / RflySim3D	Windows 原生
PX4 SITL	WSL2 或 Docker
感知/决策算法	WSL2 Docker 容器

例程	路径
WSL2 + Docker 环境	`RflySimAPIs\1.RflySimIntro\2.AdvExps\e13.WinWSL2-GPU`
Docker 算法部署	`RflySimAPIs\2.RflySimUsage\2.AdvExps\`