[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.

[es] En estos últimos años el boom que ha generado el IoT está permitiendo que muchas tecnologías avancen hacia la automatización. Uno de los campos donde más se ha visto beneficiado es el de la conducción autónoma. Lo que vemos es que la mayoría de fabricantes de vehículos utilizan redundancia en los sensores para solucionar el problema de detecciones erróneas y tener sistemas seguros, pero es poco eficiente como solución. Un planteamiento que está ganando fuerza los últimos años es el de la colaboración perceptiva entre vehículos ( "Swarm Intelligence Technologies"), donde se transmiten los datos que los vehiculos captan entre ellos, ganando una visión global de la situación. Entonces, son las "Swarm Intelligence Technologies" el futuro? Podemos comprobarlo sin tener que invertir million de dólares en vehículos experimentales, ahorrarnos hacer tests en ciudades y así no tener que poner en peligro a los peatones? Es un simulador una buena idea? Cuánto semejante es? ¿Cuáles son las limitaciones que presenta? Todas estas son las diferentes preguntas que nos hemos planteado al comenzar este proyecto. Para poder demostrar que las estas tecnologías son más óptimas en entornos de comunicaciones V2X hay que experimentar y contrastar resultados. Al mismo tiempo, poder hacer tests y obtener resultados con diferentes escenarios sin aumentar el coste de experimentación es importante. En este proyecto, observará que parto de una herramienta llamada ERA que permite la comunicación vehicular en un entorno de simulación básico como es Gazebo. Esta herramienta es bastante simple y no presenta ninguna situación que se pueda trasladar a un vehículo y es por eso que es esencial trasladarlo a algún entorno más realista. Si conseguimos adaptarnos a un entorno lo más objetivo posible, a partir de ahí se podrán crear numerosos y diferentes experimentos para comprobar como el DSRC (Dedicated Short Range Communication) se comporta y si las soluciones respecto a la percepción vehicular son eficientes y buenas. Esto permitirá acortar drásticamente el tiempo necesario para que podamos vivir en un mundo más seguro con vehículos autónomos fiables. Este proyecto ha empezado con la introducción a las herramientas necesarias para el desarrollo del proyecto (ROS, C ++, Unreal Engine), experimentando el estado actual de la herramienta ERA y entendiendo exactamente qué hace y cómo lo consigue. Después, se ha creado un experimento base al nuevo entorno Carla y el código que une la herramienta ERA al simulador. Finalmente, se ha pasado de comunicaciones unicast V2V comunicaciones V2V multicast (mucho más eficientes). Finalmente, un comentario importante es que el proyecto ha incluido un anexo fuera del proyecto para tener más herramientas para futuros experimentos como son la detección de objetos básicos y los sistemas operativos específicos para drones. Estos, pueden ser útiles para tener casos de prueba en vehículos en el futuro.