Augmentent sensing of cooperative V2X systems

Autonomous driving is a crucial technology for enhancing transportation efficiency, safety, and accessibility, is commonly categorized into five levels of automation. While much emphasis has been placed on the development of independent autonomous vehicles, this thesis focuses on the integration of Vehicle-to-Everything (V2X) technology. Unlike isolated ego agents, V2X facilitates a system of interconnected agents in the urban environment, enabling real-time data-driven control, management, and prediction of vehicles, pedestrians, and other entities. This Master thesis investigates practical experiences of development and implementation of connectivity systems based on modern communication technologies. Emphasizing safety and security modules for V2X-connected vehicles, the research dives into the results from the BASE5G Project. The project leverages developments in deep learning and networking technologies to create advanced services for citizens. The thesis aims to contribute to the growing understanding of the practical implications of V2X connectivity in the context of autonomous driving, also focusing on safety and security of several implementation modules within V2X showcase including pedestrian detection and in-cabin driver authentication system.

La guida autonoma è una tecnologia cruciale per migliorare l’efficienza, la sicurezza e l’accessibilità dei trasporti ed è comunemente classificata in cinque livelli di automazione. Mentre l’attenzione è stata posta sullo sviluppo di veicoli autonomi indipendenti, il presente documento si concentra sull’integrazione della tecnologia Vehicle-to-Everything (V2X). A differenza degli agenti ego isolati, il V2X facilita un sistema di agenti interconnessi nell’ambiente urbano, consentendo il controllo, la gestione e la previsione in tempo reale di veicoli, pedoni e altre entità. Questa tesi di Master analizza le esperienze pratiche di sviluppo e implementazione di sistemi di connettività basati sulle moderne tecnologie di comunicazione. La ricerca, che pone l’accento sui moduli di sicurezza e protezione per i veicoli connessi a V2X, approfondisce i risultati del progetto BASE5G. Il progetto sfrutta gli sviluppi del deep learning e delle tecnologie di rete per creare servizi avanzati per i cittadini. Il documento intende contribuire alla crescente comprensione delle implicazioni pratiche della connettività V2X nel contesto della guida autonoma, concentrandosi anche sulla sicurezza di diversi moduli di implementazione all’interno della vetrina V2X, tra cui il rilevamento dei pedoni e il sistema di autenticazione del conducente in cabina.