打开工程

双击 /home/aubass/aubist-configurator-ap-linux.gck.x86_64/aubist-configurator-ap 打开，在弹出框点击Launch（默认工程已经选好）

生成用于编译和运行的docker

(参考/home/action/Documents/2022-05-18_z2201x_AUBIST_AP_Training)

1. cd ~/aubass/aubist_ap/ap_script
2. ./create_sdk_for_ubuntu.sh -dnn=someipdemos -nm=192.168.111.0/24 -ia=192.168.111.11 (创建编译用的docker)
3. 直接运行以上命令可能报错，原因是这个容器已经存在，我们可以先删除已存在的容器和卷(valume)，2, 3步可以不做，因为示例中已经做好了。

• docker rm -f $(docker ps -a -q)
• docker volume rm app_volume
• docker volume rm fc_volume

4. 生成ECUconfig

• 右击Training_o2->AUBIST_Gernerators->Gernerate EcuCfg config files

5. 生成API，本例中我们只配了com所以我们只生产ara::com, 其他api生成方式于此相同

• Training_o2->AUBIST_Gernerators->Gernerate ara::com API
  6.编译生成的应用
• cd /home/action/aubass/aubist_ap/adaptive_application/training_application/training_02/shells
• ./build_training.sh (这个脚本会把编译的docker起来，编译完之后后又把docker关闭了)
• ./copy_trshell_to_sdk_for_ubuntu.sh (将一些脚本从编译docker拷贝到运行docker，这些脚本的作用是将可执行文件及起依赖库拷贝到运行docker)
• ./create_machine_tr.sh (创建运行可执行文件的docker)
• docker start sdk_for_ubuntu (启动编译docker)
• docker exec -it sdk_for_ubuntu bash (以bash的方式进入docker)
• /script/create_ap_home_bst_for_ubuntu.sh (将需要的文件打包到ap home)
• scp -r /ap_home/skeleton/* root@192.168.111.10:/ (将上一步打包的文件拷贝到运行docker的根目录 密码是:root)
• scp -r /ap_home/skeleton/* root@192.168.111.20:/ （如果需要proxy的话）
• exit (退出docker)

运行 执行docker

1. cd /home/action/aubass/aubist_ap/adaptive_application/training_application/training_02/shells
2. ./start_machine_tr.sh skeleton (这一步运行了em)
3. 另外起两个终端 分别执行以下步骤

• docker exec -it skeleton bash
• source env.sh
• 终端1执行 : /opt/vrte/apps/TextSender/bin/TextSender
• 终端2执行 : /opt/vrte/apps/TextSender/bin/TextReceiver

新建Autosar工程

• 点击File->New->other..->Artop Example Wizards AUTOSAR Project
• 输入工程名字->next->finish
• 右击新建的工程->Configure->AUBIST Tool Configuration...->ok （创建一个基础的数据类型）