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Abstract
本文展示了能够在城市环境下自动驾驶的轮式机器人Junior的工程结构。本车能够自主选定路线，感知并与其他交通工具进行交互，能够执行不同的驾驶技巧，包括换道、U型掉头、停车、汇流等，Junior取得了DARPA城市挑战赛亚军。
Introduction
目前交通条件下，事故频发，造成人员伤亡惨重，因此无人车应运而生，旨在降低事故率，提高交通安全。DAPRA挑战赛力图引导自动驾驶汽车的发展，先后举办了“DARPA大挑战”和“DARPA城市挑战赛”。
城市挑战赛提供数字道路地图，即一种道路路网描述文件（RNDF），包括了道路标志线、停止线、停车位、和特殊检查点。同时参赛队还获得了高精度区域地图，使得他们能够在比赛前自主修改RNDF。比赛的任务是通过一系列的检查点给出的，所有的车辆都在同一环境下，同一时间，不同的速度限制下进行的，因此这些车辆在遭遇时，也必须遵守交通规则。特别的比赛项目有：通过静止或低速行驶的车辆、带有停止牌的情形处理、当道路完全封闭时的U型掉头。比赛中车辆速度限制在30mph，有些项目的时速要求更低。共有11辆车完成了比赛，Junior是其中之一。
Junior装备了5个测距仪（IBEO，Riegl，Sick和Velodyne生产）、一个GPS辅助惯性导航系统（Applanix）、5个雷达（BOSCH）、两台英特尔四核电脑、大众提供的线控驱动。最大探测范围120m，最高时速30mph。Junior通过分布式的软件架构实现车辆的决策。
Vehicle
Junior是配有4缸柴油发动机的2006版帕萨特改装车。 这辆140马力的汽车配备了一个有限扭矩转向电机，一个电子制动助力器，电子油门，换档器，停车制动，和转向信号。定制接口提供了所有这些功能的电子控制。通过一台大电流交流发电机向Junior的计算系统提供电力，并由装配电池的电力控制系统提供支持。为了开发调试，机舱配备了开关，使调试员能够随意使用各种电子接口组件。 例如，开发人员可以让计算机控制方向盘和转向信号，同时保持手动控制油门和车辆刹车。但在实际比赛中，任何人都不允许进入车辆。
对于惯性导航，Applanix POS LV420系统提供多个双频GPS接收机的实时集成，其中包括GPS方位角测量子系统、高性能惯性测量单元，通过距离测量单元(DMI)的车轮里程测量，以及基于Omnistar卫星的虚拟基站服务。该系统的实时位置和朝向误差通常分别低于100厘米和0.1度。
两个面向侧面的SiCK LMS291-S14传感器和一个前端的RIEGL LMS-Q120激光传感器提供了临近路面三维结构和红外反射率测量，用于车道线检测和精确定位。
用于障碍物和移动车辆检测的Velodyne HDL- 64E安装在车辆的车顶上。Velodyne包含64个激光二极管和旋转频率最高15Hz，能够产生密集的范围数据覆盖360°水平面和30°垂直面。该Velodyne由安装在车辆后部的两个SiCK LDLRS传感器和安装在前保险杠上的两个IBEO ALASCA XT激光雷达作为补充。五个安装在前出风口的BOSCH 长范围雷达提供运动车辆的额外信息。
Junior计算机系统由两个英特尔四核服务器组成。这两台电脑都运行Linux，而且在千兆以太网网络上的交互。
Software Architecture
未完待续
