Veins: el simulador de redes de vehículos

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En los últimos días os hemos estado hablando de la idea de introducir redes de sensores en las redes vehiculares. Esta idea que está comenzando a ser realidad no podría llevarse a cabo sin las herramientas necesarias de diseño, implementación y tests. Una de las más prometedoras es el simulador Veins. Se trata de un entorno de test que utiliza el conocido simulador Omnet++ como base y le incluye todas las funcionalidades para crear escenarios de vehículos.

Veins cuenta con el código para crear escenarios, nodos embarcados en vehículos (OBU) y nodos en la carretera (RSU). Para ello contiene el protocolo WAVE del que ya os hemos hablado anteriormente. Veins puede ser instalado en Windows, Mac OS y Linux. Nosotros lo hemos probado en Linux y el proceso de instalación, aunque un poco largo, es sencillo siguiendo su tutorial. Para su funcionamiento se apoya en otra herramienta llamada SUMO, que es un simulador de tráfico. Con él podremos crear rutas de tráfico, distintos caminos, mapas, y hasta tipos de vehículos.

Una vez tengamos Veins, SUMO y Omnet++ instalados podremos empezar a ver los tutoriales que el propio programa integra. A partir de ahí el desarrollador es que debe coemnzar a generar sus propios módulos y código.

Redes de vehículos con WSN: dispositivos y protocolos

Vanet

Como comentamos en el anterior artículo de esta serie, los dispositivos básicos que forman una red de vehículos son las Roadside Units (RSUs) y las On Board Units (OBUs). Estos dispositivos cuentan con los protocolos de comunicaciones programados para poder crear una red. Actualemente no existe una gran variedad de fabricantes o modelos. Entre los fabricantes de RSUs encontramos algunas empresas como Arada, NXP o Cohda. Debido a la escasez de empresas fabricantes, a los pocos proyectos pilotos y a lo cerrado de los protocolos, el precio de estas unidades se ha disparado. Lo mismo ocurre con las unidades OBU. De estas últimas ha sido aun más difícil encontrar información debido a la opacidad de las empresas del sector automovilístico. Sin embargo, hace poco salió a la luz una nuava tarjte apara estas OBU de la marca Nvidia, la Drive PX Pegasus, de la que podemos ver sus características.

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El alto coste de estos dispositivos es uno de los mayores problemas para el desarrollo a gran escala de redes vehiculares. Sin embargo, frente a esta limitación encontramos el primer nicho en el que las WSNs podrían tener cabida en estas redes de vehículos.

Todos estos dispositivos necesitan un protocolo de comunicaciones para poder ejecutar sus funciones. Dentro de todos los protocolos que se llevan implementando desde hace más de 15 años, el protocolo WAVE, wireless access in vehicular environments, es el que se está imponiendo. En realidad el protocolo WAVE, está formado por el estándar 802.11p, que define las capas física y de acceso al medio, y el protocolo 1609 que define las capas superiores. Como resumen simplificado el protocolo WAVE, pensado específicamente para las redes vehiculares, afronta varias características limitantes como son:

  • Coberturas de hasta 1000 metros
  • La alta velocidad de los vehículos
  • Entornos muticamino
  • Múltiples redes solapadas en el espacio con una gran calidad de servicio
  • La naturaleza de las aplicaciones
  • Un tipo de mensaje específico

wave stack 2

Con estos requisitos, se ha dotado al protocolo WAVE de las siguientes características:

  • Canales de 10 MHz, que pueden transmitir la mitad de información que WiFi
  • Hay 6 canales de servicios (SCH) y uno más de control (CCH)
  • Modo único Ad Hoc
  • Direcciones MAC aleatrorias
  • Gran precisión de la señal RSSI
  • Modulación 16 QAM para entornos de movilidad
  • Control de prioridades
  • Control de potencia

Con los dispositivos previamente mostrados y con el protocolo WAVE se pueden conseguir implementar VANETs. Sim embargo, como hemos comentado su coste ha limitado el desarrollo de más prototipos. Pero no solo el coste es la limitación. Otros problemas, que veremos en el siguiente artículo, deben ser resueltos para que las VANETs sean realidad.

Redes de vehículos con WSN: Introducción

smart roads

La creciente infraestructura de transportes por carretera y el creciente número de vehículos en las ciudades y autopistas está provocando ciertos problemas de control, seguridad y saturación que tienen que ser atajados. Una de las soluciones más prometedoras y que se está imponiendo son las redes vehiculares. Estas redes engloban varios términos muy conocidos actualmente como Vehicular AdHoc Network (VANET) o Intelligent Transport System (ITS). Las redes vehiculares son una de las tecnologías más importantes para implementar aplicaciones relacionadas con vehículos, tráfico, pasajeros y peatones. Las aplicaciones van desde el control inteligente de los semáforos hasta la detección de accidentes en carreteras interurbanas. Para realizar esto, hay varios elementos en el sistema, que se muestran en la siguiente figura.

VANET-Architecture

Existen dos dispositivos básicos en la red: las Road Side Units (RSUs) y las On Board Units (OBUs). Las RSUs son unidades situadas en el entorno de la carretera que sirven como infraestructura de apoyo a las comunicaciones y también pueden tener funciones de control y actuación. Las OBUs son unidades embarcadas dentro de los vehículos que permiten compartir la información del mismo con el resto del sistema. Las comunicaciones entre vehículos de denominan V2V y las comunicaciones entre vehículo e infraestructura se llaman V2I. Aparte de estos dos elementos básicos, pueden existir otros elementos para soporte de comunicaciones, seguridad y control.

El laboratorio B105 ha trabajado en varios proyectos relacionados con las redes VANETs, como Easysafe, Sensoriza o All in One. En todos estos proyectos las redes de sensores inalámbricas (WSNs) juegan una parte muy importante debido a sus características. En el futuro se espera que esta linea de desarrollo e investigación siga siendo cada vez más importante.

En los próximos artículos de esta sección comentaremos mejor estas redes, sus protocolos, sus retos y el por qué las WSNs pueden ser un gran complemento a los desarrollos actuales.

[1] H. Hartenstein and K. P. Laberteaux, “A tutorial survey on vehicular ad hoc networks,” IEEE Commun. Mag., vol. 46, no. 6, pp. 164–171, Jun. 2008.
[2] G. Karagiannis, O. Altintas, E. Ekici, G. Heijenk, B. Jarupan, K. Lin, and T. Weil, “Vehicular networking: A survey and tutorial on requirements, architectures, challenges, standards and solutions,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 13, no. 4, pp. 584–616, 2011.

3D Sheet: Study of the feasibility of appearance inspection systems applied to car manufacturing

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The goal of this project is the study of the feasibility of appearance inspection techniques applied to car manufacturing. During the assembly process in the factory and later stages some defects can be produced. This problem can cause important losses of money to the company and dissatisfaction in the client. Therefore, as soon the defect is detected in the supply chain the easier the solution for both parts. However, the detection of defect in the sheet in a difficult challenge.

Currently, the inspection process is made by skilled personnel. However, this project tries to install a support system that detects these failures automatically within the work cycle (1 minute/car).

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The B105 ESL has proposed the study of a low cost 3D scanner. Using two cameras and one projector it can be obtained pictures and the object reconstruction with a high precision. The system is low cost because only used two current cameras and one projector.  The last part is a open software based on the European project 3D Underworld.

 

 

 

Pruebas de detección de vehículos en la A-1 para el proyecto Easysafe

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El paso día 26 fuimos a realizar pruebas para el proyecto Easysafe. La hubicación de las pruebas la autovía A-1 en el kilómetro 111. En él se realizaros varios test enfocados a la detección de vehículos, personas y fauna en la carretera. Esto se realizó por medio de varios tipos de acelerómetros y un magnetómetro sitiados fuera del asfalto. Como se puede apreciar en las fotografías, los sensores fueron colocados en el quitamiedos, a una distancia bastante lejana de loos vehículos y aun así las medidas han sido satisfactorias. A partir de ahora, el trabajo se centrará en el algoritmo para discriminar el tipo de vehículo, animales y personas.

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Redes de vehículos: retos sobre fiabilidad y seguridad

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La redes de vehículos y los vehículos autónomos han sido unas de las áreas de investigación e innovación más importantes de los últimos años y lo seguirán siendo durante mucho tiempo. Algunas de las empresas más importantes del mundo están investigando en este tema. Por ejemplo, Google lleva tiempo desarrollando su coche autónomo, Waimo, que ya lleva tiempo circulando en EEUU. También tenemos empresas del sector automovilístico como PSA, que ha hecho pruebas de trayectos considerables con vehículos autónomos.

El pasado 25 de marzo, un coche autónomo de Uber tuvo un accidente en Tempe, Arizona. Esto ha provocado que la empresa reconsidere su política de vehículos sin conductor. A pesar de que la culpa fue del otro vehículo implicado en el accidente, y que estaba conducido por una persona, la imagen que se transmite es que los vehículos autónomos son vulnerables y no pueden evitar los accidentes. Sobre esto existen muchas teorías, alguna de la más populares es que el objetivo tiene que ser que todos lo coches sean autónomos. Mientras la conducción sea mixta se verán estos casos por motivos muy razonables: el vehículo autónomo se basa en reglas y sensorización mientras el conductor humano se basa muchas veces en intuición y experiencia.

La realidad es que hay mucho recorrido en investigación para vehículos autónomos. Por ejemplo, las carreteras siguen siendo en la totalidad de los escenarios, estáticas y pasivas. Es decir, no aportan información al vehículo. De hecho, todos los sensores suelen estar embarcados en el vehículo en lo que llamamos OBU, On Board Unit. Hay algunos proyectos, como el europeo Scoop@f, que están intentando dotar de inteligencia a la carretera, algo que mejoraría muchísimo la fiabilidad de estos sistemas.

Por otro lado está el tema de la seguridad y la privacidad. Cuanta más información haya en estos sistemas será más seguro, desde un punto de vista físico, pero para la ciberseguridad es todo un reto. Estas redes complejas por su movilidad, dinamismo y heterogeneidad deben ser seguras al 100%. Lo que está en riesgo son vidas humanas y, por tanto, los ataques contra estas redes deben ser detectados y evitados. Además, los datos que manejan deben ser privados, como por ejemplo la localización. Todos los vehículos autónomos usan su posicionamiento GPS para guiarse. Si alguien accediese a esos datos sabría donde nos encontramos en todo momento.

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El B015 Electronic Systems Lab trabaja en varios proyectos e investiga en este área desde hace años. Proyectos como Easysafe, Deperita o Rigodón son la base para desarrollar futuras investigaciones que contribuyan a mejorar los escenarios de conducción autónoma.