Cette thèse présente une enquête approfondie sur les systèmes de sécurité coopératifs dans le contexte des villes intelligentes et des systèmes de transport intelligents. La recherche vise à améliorer les performances du réseau grâce à l'utilisation de la sécurité coopérative assistée par le réseau, en tenant compte des contraintes liées aux applications de protection des usagers vulnérables de la route. Elle aborde les défis liés à l'amélioration de la sécurité des usagers vulnérables de la route et explore des approches innovantes en exploitant une large gamme de données disponibles, les capacités des véhicules connectés et autonomes, ainsi que les infrastructures intelligentes avancées.
La phase initiale comprend une revue complète des normes de communication existantes et des projets de recherche récents intégrant des cas d'utilisation de sécurité des usagers vulnérables de la route, fournissant ainsi un aperçu de l'état actuel du domaine et identifiant les lacunes et les opportunités à explorer.
Nous avons utilisé la prédiction et les réseaux définis par logicielles pour collecter de manière dynamique des messages de sensibilisation afin d'éviter les collisions avec les usagers vulnérables de la route et améliorer la précision de la localisation tout en gérant efficacement la surcharge de signalisation.
Nous avons également étudié l'importance de l'adaptation de la fréquence d'envoi des messages de sensibilisation, en tenant compte des informations contextuelles environnantes, en proposant ainsi une version améliorée de standard existant.
Enfin, nous exposons une approche opportuniste pour la collecte de messages qui tire parti de la variété des types de messages coopératifs existants en adaptant conjointement leur type, leur taille et leur fréquence de transmission. |
This thesis presents an in-depth investigation into cooperative safety systems in the context of smart cities and intelligent transportation systems. The research aims to enhance network performance through the use of network-assisted cooperative safety, considering the constraints
of VRU protection applications. It addresses challenges in improving VRU safety and explores innovative approaches by leveraging a wide range of available data, capabilities of connected and autonomous vehicles, and advanced intelligent infrastructures.
The initial phase involves a comprehensive review of existing communication standards and recent
research projects incorporating VRU safety use cases, providing insights into the current state of the field and identifying gaps and opportunities for exploration.
We used prediction with SDN to dynamically collect awareness messages for VRU collision avoidance and improve localization accuracy while efficiently managing the signalling overhead.
Additionally, we also investigated the importance of adapting the frequency of sending awareness messages, considering the surrounding context information, by giving an enhanced version of the existing standard. Lastly, we present an opportunistic approach for message collection that benefits from the variety of the existing types of cooperative messages by jointly adapting their type, size, and transmission frequency. |