Transmisión inteligente entre vehículos conectados

La tecnología de comunicaciones conocida como C V2X usa las redes móviles celulares para la comunicación vehículos-infraestructura y un enlace específico lateral para la conexión vehículo a vehículo.

Investigador principal

María del Carmen Aguayo Torres

Sede:

UMA

Tecnología

a. Machine learning b. IoT

Agentes agregados

Dekra Technologies

Resumen de la propuesta

La tecnología de comunicaciones conocida como C V2X (cellular vehicle to everything) usa las redes móviles celulares para la comunicación vehículos-infraestructura y un enlace específico lateral para la conexión vehículo a vehículo. C-V2X puede basarse en LTE (aún en fase de pruebas) o 5G (en estandarización). El presente proyecto diseña algoritmos automáticos para los parámetros de transmisión LTE/5G en función de la densidad de vehículos. Como prueba de concepto, se desarrollará un sistema de comunicaciones que incorpore funcionalidades para V2X.

Objetivo del proyecto

El objetivo principal del proyecto es el diseño de algoritmos automáticos que permitan adaptar los parámetros de transmisión en comunicaciones vehiculares basadas en LTE o en 5G. Se emplea la tecnología 802.11p, basada en WiFi, como base comparativa. Es posible diseñar modelos de forma automática para algunos parámetros (ej., con regresión logística) que sirvan de punto inicial de los algoritmos de aprendizaje profundo. Se intuye la influencia en los algoritmos de la densidad de vehículos, además del entorno. En un escenario sin limitaciones excesivas en cuanto a complejidad, como es el caso de los vehículos, una tipología de aprendizaje federado parece buena opción a priori.

  • 1- Diseño de modelos de comportamiento del sistema mediante “machine learning”.
  • 2- Diseño de algoritmos automáticos para la adaptación de la modulación y codificación en comunicaciones vehiculares.
  • 3- Diseño de algoritmos “deep learning” de acceso al medio para comunicaciones V2X sin asistencia, tanto basados en red celular como la tecnología alternativa 802.11p.
  • 4- Desarrollo de un sistema de comunicaciones inteligente con funcionalidades C-V2X.

Resultados esperados e indicadores

Los resultados científico-técnicos esperados pueden agruparse en dos bloques. Las actividades A1 y A5 tienen carácter aplicado.

En el primer caso, los resultados de las medidas servirán de entrada a las actividades de investigación.

En el segundo, sirven a Dekra como herramienta para emular vehículos conectados no disponibles comercialmente. Un segundo bloque de actividades (A2-A4) tiene un carácter claramente científico. La difusión de estos resultados se realizará preferentemente en revistas del IEEE y otras editoriales de prestigio.

Los resultados parciales se enviarán a conferencias del IEEE. Finalmente, se espera que el técnico contratado se inicie en tareas de investigación. Tanto su formación (solo se solicita un técnico especialista) como la duración del proyecto

Indicadores (esperados hasta el 31/12/2021)

  • Nuevo personal investigador (equivalente anual): 0.6
  • Patentes: 1
  • Nº contratos transferencia: 1
  • Congresos: 1
  • Publicaciones indexadas: 1
  • Tesis doctorales: 0

Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto TRL

TRL 2 – Concepto tecnológico formulado

La aplicación de la inteligencia artificial a las comunicaciones es muy reciente, si bien está recibiendo mucha atención en los últimos meses. Así, el IEEE ha abierto una iniciativa tecnológica emergente en este ámbito en el que se integraría este proyecto. Aunque se ha formulado el concepto, el desarrollo es actualmente muy incipiente. En el tema concreto de este proyecto, la adaptación y el reparto de recursos para comunicaciones vehiculares mediante aprendizaje automático, no pueden encontrarse trabajos que vayan más allá de análisis mediante simulación de algunos mecanismos muy simples.