Car2X Connectivity Prediction

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Car2X Connectivity Prediction2018-12-06T16:36:09+00:00

Project Description

Basierend auf Messdaten von realen Fahrzeugen (Floating Car Data mit ITS-G5 Modulen), welche im realen Straßenverkehr repräsentativ unterwegs sind, wurde ein Machine Learning Modell angelernt, welches die WLANp Signalstärke vorhersagen kann. Dies basierte auf Features wie Entfernung, Bebauung (Häuser) und Straßentyp.

zu erwartende WLANp Signalstärke rund um eine Road Side Unit in Dresden (Vorhersage mit Prädiktionsmodell)

zu erwartende WLANp Signalstärke rund um eine Road Side Unit in Dresden (Vorhersage mit Prädiktionsmodell)

Das Modell wurde im Rahmen vom BMVI geförderten Projekt CartoX² entwickelt und wird mit Hilfe der Partner als Demo ausgerollt.

Das Modell soll es ermöglichen eine Abschätzung über die Konnektivität zwischen Fahrzeugen oder/und Infrastruktur zu machen, d.h. einschätzen zu können, ob eine WLANp Funkverbindung an diesem Ort möglich gewesen wäre. Damit kann beispielsweise die Frage beantwortet werden, ob sich ein Unfall hätte verhindern lassen können, wenn die Fahrzeuge mit WLANp Funk ausgestattet gewesen wären. Mehr Anwendungsfälle können dem Flyer entnommen werden.

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CartoX² Projekt Flyer mit Usecases und Projektpartnern zum Download (Webversion)
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