[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.

[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.