C-V2X (Hücresel Araçtan Her Şeye) (6) içinde neler var?

C-V2X entegrasyon çözümleri: 5G ağına dayalı PC5 C-V2X sistem entegrasyon çözümleri şu anda aşağıdaki kategorileri içerir:

• SPAT uygulamalarını uygulamak için trafik ışığı kontrol sinyallerini RSU/OBU tarafından tanınabilir C-V2X iç mesajlara dönüştürmek.Otonom araçlar genellikle trafik ışığı bilgilerini tanımak için kameralar ve yapay zeka ile donatılırBununla birlikte, tanıma doğruluğu kötü hava koşulları veya engellerden kolayca etkilenir. Bu çözüm görsel tanıma engel olabilecek herhangi bir duruma karşı dayanıklılığı artırır.

• VRUCW uygulamaları için çoklu alanlarda mükemmel performans göstermiş yapay zeka teknolojisini kullanmak.Derin öğrenmeye dayalı savunmasız yol kullanıcısı tespiti ve çarpışma uyarı işlevleri, PC5 tabanlı bir C-V2X sistem mimarisi ile uygulanabilir.

• Güvenliği artırmak için C-V2X'i özerk sürüş sistemine (ADS) entegre etmek.Bu projelerin başarısı, önümüzdeki 5G NR-V2X için sağlam bir temel oluşturacak..

I. Trafik ışığı kontrol sistemi entegrasyonu:SPAT uygulamalarını yerel olarak uygulamak için, Şekil 1'de gösterilen sistem mimarisi tasarlanmıştır.

Şekil 1. Trafik ışığı kontrol sistemi entegrasyon mimarisi diyagramı

• Sistem, trafik lambası kontrol cihazından doğrudan trafik lambası bilgisi toplayabilir.
• Trafik lambası edinme programı, yol kenarındaki trafik lambası bilgilerini almaktan sorumludur; bu, trafik lambası fazını, rengini ve kalan zamanı içerir.Hepsi yol kenarı birimine (RSU) gönderiliyor.
• RSU bu bilgileri okur ve C-V2X protokol mesajlarına paketler.
• RSU, C-V2X mesajlarını PC5 arayüzü üzerinden gemideki birime (OBU) yayınlar.
• Özerk araçlara monte edilmiş araç içi birim (OBU), bu bilgileri analiz eder ve filtreler.ve daha sonra yavaşlama veya durdurma kontrolü için otonom sürüş sistemi endüstriyel PC (IPC) gönderir.
• Kullanıcı arayüzü (UI), C-V2X teknik bilgilerini sezgisel bir şekilde gösterir.

II. VRUCW Uygulama Sistemi Entegrasyonu: PC5 tabanlı C-V2X VRUCW uygulaması, Şekil 2'de gösterilmiştir, burada:

Şekil 2. VRUCW Entegrasyon Sisteminin Şematik Şeması

• VRUCW uygulaması bir P2I2V hizmeti olarak kabul edilebilir (Yürüyüşçü-İnfrastruktur-Araç).Görüş hattı (LOS) ve görme hattı dışı (NLOS) izleme için yol alanında IP kameralar kurulmalıdır..
• Bir dizi derin öğrenme teknolojisi (CNN (Convolutional Neural Network) ve SSD (Single Shot Detector) gibi) ile donatılmış bir AI sunucusu kullanır.Eğer herhangi bir yaya kamera'nın kapsam alanından geçerse, sistem nesneyi tespit edecek.
• Yapay zekâ sunucusu, hedef tanıma ve hareket tahminini de içeren analiz sonuçlarını yol kenarı birimine (RSU) aktarır.Daha sonra bu bilgileri kapsam alanındaki tüm Bordo Birimlerine (OBU) yayınlar..
• OBU, çarpışma riskinin olup olmadığını belirlemek için araç bilgilerini (hız, yön ve konum gibi) entegre etmekten sorumludur.Bir çarpışma uyarısı olasılığını hesaplamak için yaya yönünü belirlemek için bir hedef sınıflandırma algoritması kullanıyoruz..
• Yürüyüşçü ile araç arasında bir çarpışma riski varsayarsak, örneğin aralarındaki mesafe 50 metre ve aracın hızı 10 km/s'yi aşarsa,Algoritma aracılığıyla bir çarpışma uyarısı tetikleriz..

III. Özerk sürüş sistemi entegrasyonu:PC5 tabanlı C-V2X'in özerk sürüş sistemiyle entegrasyonu şu anda Şekil 3'te gösterildiği gibi tasarlanmış ve uygulanmıştır.

Şekil 3. Özerk Sürüş Entegrasyon Sisteminin Şematik Şeması

• Yol kenarı birimi (RSU), trafik lambası denetleyicisinden veya AI sunucusundan bilgi alır. Daha sonra bu bilgileri önceden tanımlanmış bir mesaj biçimi kullanarak kapsama alanı içinde yayınlar.
• Uçakta bulunan birim (OBU), yayın mesajlarını PC5 tabanlı C-V2X iletişim yoluyla alır.
• OBU, özerk sürüş sisteminin endüstriyel PC'si (IPC) ile TCP/IP protokolü üzerinden bağlantı kurar.OBU, Global Navigasyon Uydu Sistemi (GNSS) ve Kontrolör Alan Ağı (CAN) mesajlarını araçtan alır..
• OBU, durumun tehlikeli olup olmadığını belirlemek için gelişmiş iç algoritmalar kullanır.

Bu noktada C-V2X teknolojisi beklendiği gibi özerk sürüş sistemine entegre edilmiştir.