Duckietown est un projet de recherche ouverte dans le domaine de la robotique autonome qui a été développé par la fondation Duckietown. Il se compose de deux parties, des robots (« Duckiebots ») et une ville (« Duckietown ») où ces robots évoluent. Un environnement de circulation réaliste comprenant des feux de circulation, des panneaux routiers, des marquages routiers et des obstacles sont simulés dans toute la ville. Les duckiebots sont construits sur un châssis autonome et fonctionnent à l’aide d’un ordinateur mono-carte avec ROS. Toute la partie logicielle est autonome. Le capteur principal sert à recevoir les données de l’environnement.

Il existe plusieurs techniques bien connues pour SLAM qui commencent par des algorithmes SLAM « classiques » qui reposent sur un filtre Kalman étendu et se terminent par des algorithmes modernes basés sur des graphiques. Notre laboratoire est parvenu à implémenter son propre algorithme SLAM qui utilise des balayages laser 3D comme entrée.

Le service de test SLAM (STS) devrait permettre aux chercheurs d'automatiser l'évaluation des méthodes SLAM. STS est basé sur ROS et utilise les API ROS pour lancer des tests et fournir des données en entrée aux SLAM compatibles avec ROS.

Les cours en ligne ouverts à grande échelle (MOOC) ont rendu la distribution des connaissances accessible et sans frontières à travers le monde. Nous souhaitons exploiter leur puissance et offrir à tous les individus, quelle que soit leur expérience, la possibilité d'apprendre efficacement.