Duckietown是一个自动驾驶的研究和教育平台，由日本的丰田汽车赞助。从2016年开始，Duckietown在麻省理工学院开课，之后逐渐演变成一项全球计划，旨在实现AI和机器人教育。2018年之后，该项目由非营利性组织Duckietown基金会负责协调。
Duckietown平台分为两部分，分别是Duckie Bots和Duckie Towns。前者是低成本的自动机器人，几乎完全由现成的零件制成；后者则是对城市环境的模拟，其中有用运动垫子和胶带制成的道路，以及机器人用作四处导航的标牌。通过添加交通信号灯和城楼，Duckietown可以转变为智慧城市。
由于Duckietown的侧重点是以机器人为基础的自动驾驶，所以其中包含的教学资源大多都与城市交通、汽车行驶有关的。我们先从平台提供的硬件包说起。
城市拓展包
这套硬件包里，都是Duckietown的基本构建模块，用它们可以搭建出适合自动驾驶行为的城市交通道路。其中，包含9个黑色泡沫道路的互锁瓷砖，还有符合Duckietown标准的胶垫边框区域，用来放置交通标志。
此外，拓展包中还有可以DIY的磁铁，能让使用者自主设置汽车行驶的直线和曲线道路。通过这些硬件，我们可以将组装好的路段锁定为不同的配置，从而获取不同的城市地形。不仅如此，使用这套工具，还能够在数分钟之内组装和拆卸搭建好的城镇。
与之类似的还有“红绿灯城市包”，这套硬件也是用来扩展城市的基础设施的。除了提供现实交通信号的闪光灯，它还具有与Duckiebot相同的感测、内存和计算功能，因此我们完全可以用它来编程。
在组装红绿灯的过程中，我们不仅能感受到亲手设计的乐趣，还可以了解Duckiebots提供的许多硬件组件，它们可以相互之间交替使用。还有红绿灯的切换设计，更是需要运用基础的编程知识。
人工智能驾驶奥运工具包（AI-DO）
Duckietown基金会每年都会在ICRA（国际机器人与自动化会议）上举办两次AI-DO，即“AI驾驶奥运会”。
这套硬件包的工具就是配合这个竞赛的。它们基本都可以与Duckietown里的机器人相结合，解决车辆在交叉路口行驶时可能会遭遇的一些问题。
一般来说，DuckieBots的机器人都是带有编码器的。例如其中一款名为“DB19”的机器人，就带有嵌入式车轮编码器的电机，以及一个新的电机支架。此外还有许多必备的零件和备件，用于构建、校准、初始化和操作DuckieBot。
而这个“人工智能驾驶奥运工具包”，则可以根据机器人技术和AI的互动，来衡量智能车的具体性能。它包含几个解决实际问题的任务，分别是LF（车道跟踪）、LFV（车辆的行车跟踪）和交叉路口的行车跟踪（LFV-1）。在Duckietown模拟器中，我们可以思考相应的解决方案，将之实践于智能车的行驶。
这些任务需要使用到2个机器人（DuckieBots），和一个城市导航包。要注意的是，完成这些任务不是一蹴而就的，需要我们反复地测试和优化。