6、AI Driving Olympics：技术架构与实践解析

AI Driving Olympics：技术架构与实践解析

1. 物理竞赛基础设施

物理层面的Duckietown平台由智能车辆（Duckiebots）和可定制的城市环境模型（Duckietown）组成。这两个部分都能以低成本在线购买，方便任何人实际使用该平台进行操作。

1.1 Duckiebot机器人

Duckiebot机器人的主要组件如下表所示：
| 编号 | 任务 | 组件 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 传感 | 鱼眼相机 | 160°视野（朝前），640 × 420 @30 Hz |
| 2 | 计算 | 树莓派3B+ | 四核1.4 GHz，64位CPU和1 GB RAM |
| 3 | 驱动 | 2×直流电机 | 独立，差分驱动配置 |
| 4 | 通信 | 5×可寻址LED | 3×前部，2×后部用于机器人间通信（闪烁） |
| 5 | 供电 | 1×移动电源 | 10,000 mAh电池（>5小时运行） |

这些组件经过精心挑选，旨在让机器人具备先进的单智能体和多智能体行为能力，同时控制成本。

1.2 Duckietown环境

Duckietown是模块化、结构化的环境，基于道路和信号层构建，旨在确保可重复的驾驶体验。一个城镇由六种明确定义的道路路段组成：直道、左右90°转弯、三岔路口、四岔路口和空白瓷砖。每个路段由单独的互锁瓷砖构建，可以重新配置以定制城市的大小和拓扑结构。

信号层由街道标志和交通灯组成。在基线实现中，街道标志与AprilTags