Estudio y diseño de Network Slicing en comunicaciones vehiculares en entornos de Smart Cities

Abstract

Este proyecto, se va a centrar en evaluar el estado del arte de la tecnología 5G aplicadas a las redes vehiculares y el desarrollo de los sistemas de transporte inteligente (ITS). Basándonos en los requisitos que se esperan en la tecnología del vehículo autónomo, se analizará y desarrollará un ejemplo de la arquitectura Network Slicing, una de los componentes principales del 5G, la cual puede ser clave en factores relevantes como la latencia o fiabilidad de las comunicaciones. Se presentará una revisión y comparativa de plataformas de simulación de conducción. Una vez escogido CARLA para realizar simulaciones de conducción autónoma, se recibió la respuesta por parte de CarSim, un simulador comercial, de probar una licencia de prueba de 30 días. Debido a que se pretendía recrear un escenario donde se perciba el entorno mediante sensores para obtener datos, se decide realizarlo con ambos simuladores. El primer paso ha sido conocer el funcionamiento de CARLA para posteriormente, crear un sensor de cámara de segmentación y hacer que el vehículo navegue de forma autónoma. Se realiza una segunda simulación creando un sensor LiDAR y una cámara RGB, con los datos adquiridos, se opta por procesarlos con la herramienta Ground Truth Labeler de Matlab para la detección de carriles Se continua, con dos simulaciones de sensor de cámara para la detección de carriles y vehículos con CarSim. Los resultados obtenidos han mostrado la eficiencia del simulador para manejar diferentes escenarios, emulando escenarios y vehículos del mundo real. Finalmente, se expondrá unas conclusiones justificando las prestaciones que ofrece de cara a un futuro poder utilizar la tecnología 5G que actualmente se encuentra bajo investigación.

This project will focus on evaluating the state-of-the-art of 5G technology applied to automotive sector and development of intelligent transportation systems (ITS). The demanding requirements of autonomous vehicles cannot be met by current technologies, for this reason, Network Slicing architecture will be analyzed as has been recognized as a key enabler in 5G networks providing a number of characteristics as ultra-low latency or ultra-reliable communications. Further, a review and also a comparison of driving simulation platforms will be presented. Once CARLA simulator was chosen, we received a response from CarSim, a commercial simulator, to try a 30-day trial license. we wanted to recreate a simulation that provides data to the autonomous driving system, so that the sensor can perceive the information that surrounds it. In order to test various functional elements of an autonomous driving, we decide to test both platforms. First, has been necessary to know how CARLA works and subsequently, to develop a segmentation camera sensor that provides information while the vehicle navigate autonomously. A second simulation is performed developing a LiDAR sensor and an RGB camera, we process the data acquired with the Ground Truth Labeler tool. Our approach with CarSim is to create various traffic scenarios where the simulation provides lane detection and the camera sensor outputs bounding boxes of the vehicles appearing in the scene. The obtained results showed the efficiency of the simulator to handle different situations, emulating real world vehicles. Finally, the last part is dedicated to the evaluation of the achieved results considering possible improvements using 5G technologies that are currently under investigation.

Aquest projecte, se centrarà en avaluar l'estat de l'art de la tecnologia 5G aplicades a les xarxes vehiculessis i el desenvolupament dels sistemes de transport intel·ligent (ITS). Basant-nos en els requisits que s'esperen en la tecnologia del vehicle autònom, s'analitzarà i desenvoluparà un exemple de l'arquitectura Network Slicing, una dels components principals del 5G, la qual pot ser clau en factors rellevants com la latència o fiabilitat de les comunicacions. Es presentarà una revisió i comparativa de plataformes de simulació de conducció. Una vegada triat CARLA per a realitzar simulacions de conducció autònoma, es va rebre la resposta per part de CarSim, un simulador comercial, de provar una llicència de prova de 30 dies. Pel fet que es pretenia recrear un escenari on es percebi l'entorn mitjançant sensors per a obtenir dades, es decideix realitzar-lo amb tots dos simuladors. El primer pas ha estat conèixer el funcionament de CARLA per a posteriorment, crear un sensor de càmera de segmentació i fer que el vehicle navegui de manera autònoma. Es realitza una segona simulació creant un sensor LiDAR i una cambra RGB, amb les dades adquirides, s'opta per processar-los amb l'eina Ground Truth Labeler de Matlab per a la detecció de carrils Es contínua, amb dues simulacions de sensor de càmera per a la detecció de carrils i vehicles amb CarSim. Els resultats obtinguts han mostrat l'eficiència del simulador per a manejar diferents escenaris, emulant escenaris i vehicles del món real. Finalment, s'exposarà unes conclusions justificant les prestacions que ofereix de cara a un futur poder utilitzar la tecnologia 5G que actualment es troba baix recerca.