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Authors
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Abstract(s)
Over the last decade, advances in network infrastructure and Artificial Intelligence have
driven the development and integration of autonomous vehicles into society.
The ultra-low latency and high bandwidth of Fifth Generation Mobile Networks (5G) enable real-time data exchange among vehicles, infrastructure and cloud-based Artificial
Intelligence systems. This connectivity empowers the development of Intelligent Transportation Systems. Machine Learning algorithms onboard these vehicles and integrated
into network infrastructures enable real-time data analysis, allowing for a more accurate
decision-making process and improved road safety and sustainability.
Within this scope, this research assesses various approaches to building intelligent systems capable of effectively predicting End-to-End latency values to ensure reliable communication in vehicular platooning scenarios. Traffic pattern delays are also analyzed to
extract meaningful insights that promote efficient traffic management strategies.
The work described in this document is part of the European project 5G/SDN Intelligent Systems For LOw latencY V2X communications in cross-Domain mobility applications (FLOYD), which aims to advance autonomous driving technologies for Vehicle-toEverything (V2X) platooning applications.
Durante a última década, os avanços na infraestrutura da rede e inteligência artificial impulsionaram o desenvolvimento e integração dos veículos autónomos na sociedade. As redes 5G permitem através da latência ultra-baixa e a alta largura de banda integrada, uma permuta de dados instantânea entre veículos, infraestruturas e sistemas de inteligência artificial de computação na nuvem. Esta conetividade potencia o desenvolvimento de sistemas de transporte inteligentes. Os algoritmos de aprendizagem automática a bordo destes veículos e integrados nas infraestruturas de rede permitem a análise de dados em tempo real, garantindo um processo de decisão mais preciso e uma maior segurança e sustentabilidade rodoviária. Neste âmbito, esta investigação avalia várias abordagens com vista ao desenvolvimento de sistemas inteligentes com a capacidade de prever com eficácia os valores da latência da rede, a fim de garantir uma comunicação segura em cenários de platooning. Os atrasos nos padrões de tráfego são igualmente analisados de modo a extrair conhecimentos relevantes que fomentem estratégias eficientes de gestão do tráfego. O trabalho descrito neste documento está integrado no projeto europeu 5G/SDN Intelligent Systems For LOw latencY V2X communications in cross-Domain mobility applications (FLOYD), que visa o desenvolvimento de tecnologias para suportar as comunicações exigidas pela condução autónoma, nomeadamente para platooning.
Durante a última década, os avanços na infraestrutura da rede e inteligência artificial impulsionaram o desenvolvimento e integração dos veículos autónomos na sociedade. As redes 5G permitem através da latência ultra-baixa e a alta largura de banda integrada, uma permuta de dados instantânea entre veículos, infraestruturas e sistemas de inteligência artificial de computação na nuvem. Esta conetividade potencia o desenvolvimento de sistemas de transporte inteligentes. Os algoritmos de aprendizagem automática a bordo destes veículos e integrados nas infraestruturas de rede permitem a análise de dados em tempo real, garantindo um processo de decisão mais preciso e uma maior segurança e sustentabilidade rodoviária. Neste âmbito, esta investigação avalia várias abordagens com vista ao desenvolvimento de sistemas inteligentes com a capacidade de prever com eficácia os valores da latência da rede, a fim de garantir uma comunicação segura em cenários de platooning. Os atrasos nos padrões de tráfego são igualmente analisados de modo a extrair conhecimentos relevantes que fomentem estratégias eficientes de gestão do tráfego. O trabalho descrito neste documento está integrado no projeto europeu 5G/SDN Intelligent Systems For LOw latencY V2X communications in cross-Domain mobility applications (FLOYD), que visa o desenvolvimento de tecnologias para suportar as comunicações exigidas pela condução autónoma, nomeadamente para platooning.
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Keywords
5g Análise de Dados Aprendizagem Automática Floyd Inteligência Artificial Platoon-Ing