[ca] En aquests darrers anys el boom que ha generat el IoT està permetent que moltes tecnologies avancin cap a la automatització. Un dels camps on més s'ha vist beneficiat és el de la conducció autònoma. El que veiem és que la majoria de fabricants de vehicles utilitzen redundància als sensors per a solucionar el problema de deteccions errònies i tenir sistemes segurs. Malgrat això, és poc eficient com a solució en general. Un plantejament que està guanyant força els últims anys és el de la col·laboració perceptiva entre vehicles ("Swarm Intelligence Technologies"), on es transmeten les dades que els vehicles capten entre ells, guanyant una visió global de la situació. Llavors, són les "Swarm Intelligence Technologies" el futur. Podem comprovar-ho sense haver d'invertir milions de dolars en vehicles experimentals, estalviar-nos fer tests en ciutats i així no haver de posar en perill als vianants? És un simulador una bona idea? Quant de semblant és? Quines són les limitacions que presenta. Totes aquestes són les diferents preguntes que ens hem plantejat al començar aquest projecte. Per a poder demostrar que les aquestes tecnologies són més optimes en entorns de comunicacions V2X cal experimentar i contrastar resultats. Al mateix temps, poder fer tests i obtenir resultats amb diferents escenaris sense augmentar el cost d'experimentació és important. En aquest projecte, observareu que es parteix del software ERA que permet la comunicació vehicular en un entorn de simulació bàsic com és Gazebo. Malgrat això, aquesta eina és força simple i no presenta cap situació que es pugui traslladar a un vehicle i és per això que és essencial traslladar-ho a algun entorn més realista. Si aconseguim adaptar-nos a un entorn el més objectiu possible, a partir d'aquí es podran crear nombrosos i diferents experiments per a comprovar com el DSRC (Dedicated Short Range Communication) es comporta i si les solucions respecte a la percepció vehicular són eficients i bones. Això permet escurçar dràsticament el temps necessari per a que puguem viure en un món més segur amb vehicles autonòms fiables. Aquest projecte ha començat amb la introducció a les eines necessàries per al desenvolupament del projecte (ROS, C ++, Unreal Engine), experimentant l'estat actual de l'eina ERA i entenent exactament què fa i com ho aconsegueix. Després, s'ha creat un experiment base al nou entorn Carla i el codi que uneix l'eina ERA al simulador. Finalment, s'ha passat de comunicacions unicast V2V a comunicacions V2V multicast (molt més eficients). Finalment, un comentari important és que el projecte ha inclòs un annex fora del projecte per a tenir més eines per a futurs experiments com ara la detecció d'objectes bàsics i els sistemes operatius específics per als drons. Aquests, poden ser útils per tenir casos de prova en vehicles en el futur.

[en] In recent years, the boom generated by the IoT is allowing many technologies to move towards automation. One of the fields taking advantage of it is autonomous driving. What we can observe is that most vehicle manufacturers are using sensor redundancy to solve the problem of erroneous detection in order to achieve secure systems. However, it is inefficient as a solution in general. One approach that has been gaining momentum in recent years is collaborative perception ("Swarm Intelligence Technologies"), where the data that sensors capture between vehicles is transmitted, gaining a general overview of the situation. So, are "Swarm Intelligence Technologies" the future? Can we check this without having to invest millions of dollars in experimental vehicles, save ourselves from doing tests in cities and thus not having to endanger pedestrians? Is a simulator a good idea? How realistic is it? What are its limitations? These are all the different questions we asked ourselves when we started this project. In order to be able to demonstrate that these technologies are more optimal in V2X communications environments, it is necessary to experiment and contrast results. At the same time, being able to do tests and get results with different scenarios without increasing the cost of experimentation is important. In this project, you will notice that it starts with a tool called ERA that allows vehicular communication in a basic simulation environment called Gazebo. However, tool is quite simple and does not present any experiment that can be translated to a vehicle and that is why it was essential to move it to a more realistic environment. If we manage to adapt to an environment as realistic as possible, from there we can create many different experiments to check how the DSRC (Dedicated Short Range Communication) behaves and whether the solutions regarding vehicle perception are efficient and good. This will drastically shorten the time needed for us to live in a safer world with reliable autonomous vehicles. This project has started with the introduction to the tools needed for project development (ROS, C ++, Unreal Engine), experimenting with the current state of the ERA tool and understanding exactly what it does and how it achieves it. Afterwards, we created a base experiment in the new Carla environment with the code that binds the ERA tool to the simulator. Finally, we switched from V2V unicast to multicast communications (much more efficient). At last, an important comment is that the project included some concepts outside the simulation scope improvement to have more tools for future experimentation such as basic object detection and Operative Systems specific for UAVs (such as drones). These can be useful to have test cases on small vehicles on the future.