[ca] La solució més prometedora per reduir les emissions de carboni degudes al transport és la migració de vehicles de combustibles fòssils a vehicles elèctrics (EV). En els darrers anys, el canvi decisiu dels conductors a utilitzar vehicles elèctrics s'ha vist afectat per diversos factors. Una de les principals preocupacions dels usuaris es refereix al temps de càrrega dels vehicles elèctrics. Degut als llargs temps de càrrega i l'escasedat de punts de càrrega a les ciutats, una preocupació creixent de les administracions de les ciutats es refereix als serveis de suport per a la nova generació de mobilitat, coneguda com a "Mobilitat elèctrica". La informació detectada pels vehicles (per exemple, l'estat de càrrega de la bateria) podria ser útil per a altres vehicles i autoritats de mobilitat per gestionar eficientment el trànsit i proporcionar serveis de transport intel·ligent (ITS). Les comunicacions vehiculars permeten la comunicació entre vehicles (V2V) i entre vehicles i la infraestructura fixa (V2I) gestionada per les autoritats de la ciutat. Aquí, els protocols d'encaminament perles Vehicular Ad hoc Networks (VANET) minimitzen l'ús d'infraestructura fixa, ja que empren comunicacions V2V multisalt per arribar als punts d'accés localitzats al llarg de les ciutats. Aquesta tesi té com a objectiu contribuir al disseny de serveis de gestió intel·ligent per a vehicles elèctrics suportats per xarxes vehiculars. El primer pas per aconseguir aquest objectiu global ha estat l'estudi dels components i eines per avaluar escenaris realistes de mobilitat elèctrica. A més, hem analitzat l'impacte de cada un d'aquests components en els resultats de simulació. Després, hem dissenyat un servei de gestió intel·ligent per a la càrrega de vehicles elèctrics. Aquí, els desafiaments inclouen la selecció d'un punt de càrrega adequat per a cada vehicle elèctric que requereix energia. Hem dissenyat el marc de comunicació basat en comunicacions vehiculars que permet als vehicles realitzar reserves anticipades de punts de càrrega. En contrast amb la literatura, desenvolupem un servei de càrrega que considera les condicions actuals del trànsit a la ciutat. D'aquesta forma, seleccionem el punt de càrrega òptim garantint el temps mínim de càrrega. A més, trobem el millor punt de càrrega que minimitza el temps total del viatge fins al destí, inclosa la parada per carregar la bateria. També hem millorat el procés global de simulació desenvolupant dos eines per gestionar simulacions a gran escala i també per imitar el realisme de la mobilitat del trànsit urbà. En primer lloc, el nostre enfocament simplifica el procés mitjançant l'automatització de les llargues campanyes de simulació i la generació d'escenaris de mobilitat realistes. També, hem abordat el problema de les simulacions de trànsit bloquejat a causa de les congestions de vehicles. Hem inclòs la funcionalitat d'actualització de les rutes en línia, permetent als vehicles seleccionar una ruta alternativa menys congestionada. En definitiva, podem afirmar que utilitzant les nostres eines podem reduir els temps de simulació i evitar escriure o editar manualment els fitxers de simulació, el que normalment és una tarea propensa a errors. Finalment, utilitzant tècniques d'aprenentatge automàtic, optimitzem les emissions de gasos dels vehicles de combustibles fòssils i el consum d'energia dels vehicles elèctrics. Utilitzant les xarxes vehiculars en conjunt amb un model d'aprenentatge per reforç, ajustem l'acceleració/desaceleració dels vehicles en la proximitat de les senyals de trànsit (és dir els semàfors) per forçar els vehicles a conduir amb una velocitat moderada. L'objectiu és optimitzar la conducció a les ciutast, evitant l'excés de combustible cremat en el cas dels vehicles de gasolina i disminuint el consum d'energia en el cas dels vehicles elèctrics.

[en] The most promising solution to reduce carbon emissions due to transportation is migrating from fossil-fuel vehicles to electric vehicles (EVs). In recent years, the decisive shift of drivers to use EVs has been affected by several factors. One of the main concerns refers to EV charging time. Due to long charging times and scarce charging points in cities, a growing concern of cities' administrations refers to supporting services for the new generation of mobility, known as the "Electro-mobility."The information sensed by vehicles (e.g., battery state of charge) could be helpful for other vehicles and mobility authorities in order to efficiently manage traffic and provide intelligent transport services (ITS). Vehicular communications enable communication between vehicles (V2V) and between vehicles and fixed infrastructure (V2I) managed by the city's authorities. Here, Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) routing protocols minimize the use of fixed infrastructure since they employ multi-hop V2V communication to reach access points located along cities.This thesis aims to contribute to designing smart management services for electric vehicles supported by vehicular networks. The first step to achieving this global objective has been the study of components and tools to assess realistic electro-mobility scenarios. In addition, we have analyzed the impact of each of those components on the simulation results. Then, we have designed a smart management service for EV charging. Here, challenges include the selection of an appropriate charging point for each energy-requiring EV. We create a communication framework based on vehicular communications that allow vehicles to perform anticipated charging slot reservations.In contrast to the literature, we develop a traffic-aware charging service that considers current traffic conditions throughout the city. In this manner, we select the optimal charging point where the minimum charging time is guaranteed. In addition, we find the best charging point that minimizes the total travel time to the destination, including the stop to charge the battery.Besides, we have improved the global simulation process by developing two tools to handle large-scale simulations and mimic the realism of urban traffic mobility. First, our approach simplifies the process by automatizing simulation campaigns and generating realistic mobility scenarios. Also, we have tackled the issue of locked traffic simulations due to traffic jams. We have included an online vehicles' re-route functionality to cope with that problem, allowing cars to change their route to a less congested alternative route. Definitively, we claim that using our tools can reduce simulation times and avoid manually writing or editing simulation files, which is usually an error-prone task.Finally, based on machine learning techniques, we minimize the gas emissions of fossil-fuel vehicles and reduce electric vehicles' energy consumption. Using the vehicular network jointly with a reinforcement learning model, we adjust vehicles' acceleration/deceleration in the proximity of traffic light (TL) signals to drive with a moderate speed. The goal is to optimize driving in cities by avoiding excess fuel burn in the case of gas vehicles and by reducing energy consumption in the case of EVs.