Ce document est issu de la TR 22.827 et à pour objectif de résumer les cas d’usages

Résumé du cas d’usage 5.6 : Détection d’intrus aux abords d’une maison intelligente

Ce cas d’usage porte sur l’utilisation de la 5G pour détecter les intrus à l’extérieur d’une maison intelligente, en exploitant des équipements connectés et les signaux radio pour surveiller les alentours d’une propriété.

• Contrairement à la détection d’intrusion à l’intérieur d’une maison (cas d’usage 5.1), ici, l’objectif est de repérer tout mouvement suspect aux abords de la maison.
• Des appareils 5G (CPE, caméras intelligentes, capteurs IoT) peuvent collecter et analyser les variations des signaux radio réfléchis, permettant d’identifier une présence inhabituelle.

Critère de performance	Valeur requise
Niveau de confiance	≥ 95 %
Latence maximale du service de détection	≤ 5000 ms
Taux de rafraîchissement	≤ 10 s
Taux de détection manquée	≤ 5 %
Taux de fausse alarme	≤ 5 %

 

Résumé du cas d’usage 5.7 : Détection d’intrusion sur les voies ferrées

Ce cas d’usage explore l’utilisation de la 5G pour détecter les intrusions sur les voies ferrées, en exploitant des stations de base et des capteurs connectés pour surveiller en temps réel la présence de personnes, d’animaux ou d’objets sur les rails.

• Actuellement, la surveillance ferroviaire repose sur des caméras, radars et capteurs traditionnels, mais ceux-ci ont une couverture limitée et nécessitent une maintenance coûteuse.
• La 5G permet une couverture plus large et une détection en continu grâce à l’analyse des signaux radio réfléchis par les obstacles sur la voie.

1. Surveillance en temps réel :
   • Les stations de base 5G et les capteurs IoT surveillent en continu l’état des voies en mesurant les signaux radio réfléchis par l’environnement.
2. Détection d’une intrusion :
   • Si une personne, un animal ou un objet est détecté sur les rails, le système analyse l’information et détermine la nature et la position de l’obstacle.
3. Alerte et intervention :
   • Une alerte est envoyée aux conducteurs de train, aux centres de contrôle ferroviaires, et aux services d’urgence.
   • Si nécessaire, des messages d’alerte sont diffusés sur des panneaux intelligents près des voies pour avertir les personnes présentes.
   • Un train approchant peut être ralenti ou arrêté à distance en cas de danger.

Critère de performance	Valeur requise
Niveau de confiance	≥ 95 %
Latence maximale du service de détection	≤ 5000 ms
Taux de rafraîchissement	≤ 10 s
Taux de détection manquée	≤ 5 %
Taux de fausse alarme	≤ 5 %

 

Résumé du cas d’usage 5.8 : Manœuvre et navigation automobile assistées par détection

Ce cas d’usage explore comment la 5G et les technologies de détection peuvent améliorer la manœuvre et la navigation des véhicules, notamment pour la conduite autonome et assistée.

• Actuellement, les véhicules utilisent des capteurs embarqués (caméras, radars, LiDAR) pour percevoir leur environnement.
• La 5G permet d’enrichir ces données en utilisant des stations de base et des capteurs routiers connectés, qui peuvent fournir une vision plus large et plus précise du trafic et des obstacles environnants.

Déroulement du service

1. Collecte des données :
   • Les stations de base scannent en continu l’environnement en analysant les réflexions des signaux 5G.
   • Les véhicules partagent leurs propres données de capteurs avec le réseau.
2. Analyse et prédiction :
   • Le système 5G fusionne les données des capteurs embarqués et externes pour créer une cartographie dynamique de l’environnement.
   • Il prévoit les mouvements des autres véhicules, piétons et obstacles en temps réel.
3. Assistance à la conduite :
   • Si un véhicule s’apprête à changer de voie, tourner ou freiner, il reçoit une recommandation optimisée basée sur l’analyse des capteurs.
   • En cas de danger (piéton traversant, véhicule caché dans l’angle mort), le système déclenche une alerte et peut corriger automatiquement la trajectoire.

Exigences et améliorations potentielles du réseau 5G

• Faible latence (<10 ms) pour un traitement en temps réel.
• Précision de localisation inférieure à 1 mètre pour assurer une navigation fiable.
• Fusion des données des capteurs embarqués et des infrastructures routières pour une perception plus complète.
• Compatibilité avec les véhicules autonomes et les systèmes ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).

Critère de performance	Valeur requise
Niveau de confiance	≥ 95 %
Précision de l’estimation de positionnement horizontal	≤ 1 m
Précision de l’estimation de positionnement vertical	≤ 1 m
Précision de l’estimation de vitesse horizontal	≤ 1 m/s
Précision de l’estimation de vitesse verticale	≤ 1 m/s
Latence maximale du service de détection	≤ 500 ms
Taux de rafraîchissement	≤ 1 s
Taux de détection manquée	≤ 5 %
Taux de fausse alarme	≤ 5 %

 

Résumé du cas d’usage 5.9 : Détection et suivi des AGV (véhicules à guidage automatique) dans les usines

1. Description

Ce cas d’usage explore l’utilisation de la 5G pour améliorer la détection et le suivi des AGV (Automated Guided Vehicles) dans les usines intelligentes.

• Actuellement, ces véhicules (AVG) reposent sur des capteurs embarqués (LiDAR, caméras, RFID), mais ces technologies ont une portée et une précision limitées.
• La 5G permet une détection plus large et en temps réel en combinant les signaux radio des stations de base avec les capteurs existants.

 Déroulement du service

1. Surveillance en temps réel :
   • Les stations de base analysent en continu la position et les mouvements des AGV via la réflexion des signaux 5G.
   • Les AGV partagent leurs propres données de navigation avec le réseau.
2. Analyse et gestion du trafic :
   • Le réseau fusionne les données des AGV et des capteurs externes pour créer une cartographie dynamique de l’usine.
   • Il détecte les risques de collision et optimise les itinéraires des AGV.
3. Optimisation et intervention :
   • En cas d’obstacle ou de retard, le système peut rediriger un AGV vers un autre chemin.
   • Les opérateurs peuvent suivre les AGV en temps réel via une plateforme cloud et recevoir des alertes en cas d’anomalie.

Exigences et améliorations potentielles du réseau 5G

• Précision de positionnement inférieure à 10 cm pour éviter les collisions.
• Latence ultra-faible (<10 ms) pour assurer une détection et une réponse immédiates.
• Intégration des capteurs embarqués et des infrastructures 5G pour une vision globale.

Critère de performance	Valeur requise
Niveau de confiance	≥ 95 %
Précision de l’estimation de positionnement horizontal	≤ 1 m
Précision de l’estimation de vitesse horizontal	≤ 1 m/s
Latence maximale du service de détection	≤ 500 ms
Taux de rafraîchissement	≤ 1 s
Taux de détection manquée	≤ 5 %
Taux de fausse alarme	≤ 5 %

 

Résumé du cas d’usage 5.10 : Suivi de la trajectoire de vol des UAV (drones)

Ce cas d’usage explore l’utilisation de la 5G pour surveiller et tracer en temps réel la trajectoire des UAV (drones).

• Actuellement, les UAV dépendent du GPS et de capteurs embarqués, mais ces systèmes peuvent être limités en milieu urbain ou par de mauvaises conditions météorologiques.
• La 5G permet un suivi plus précis et en temps réel en exploitant les stations de base et les signaux radio pour tracer les mouvements des drones.
• Les opérateurs ont besoin d’un suivi précis pour éviter les collisions, optimiser les trajets et garantir la conformité aux règles aériennes.

Déroulement du service

1. Collecte des données de vol :
   • Les stations de base détectent la position des drones grâce à l’analyse des signaux 5G réfléchis et émis.
   • Les drones transmettent en temps réel leurs informations de vol au réseau.
2. Suivi et optimisation de la trajectoire :
   • Le système 5G fusionne ces données pour offrir une cartographie dynamique des drones en vol.
   • Il ajuste les trajectoires pour éviter les obstacles et les autres drones.
3. Alertes et intervention :
   • En cas de déviation, de panne ou d’intrusion dans une zone interdite, une alerte est envoyée aux opérateurs.
   • Des ajustements automatiques peuvent être faits pour ramener le drone sur la bonne trajectoire.

Exigences et améliorations potentielles du réseau 5G

• Précision de localisation inférieure à 1 mètre pour assurer un suivi fiable.
• Latence ultra-faible (<10 ms) pour un ajustement instantané des trajectoires.
• Interopérabilité avec les systèmes de contrôle aérien pour garantir la sécurité et la réglementation.

Critère de performance	Valeur requise
Niveau de confiance	≥ 95 %
Précision de l’estimation de positionnement horizontal	≤ 1 m
Précision de l’estimation de positionnement vertical	≤ 1 m
Précision de l’estimation de vitesse horizontal	≤ 1 m/s
Précision de l’estimation de vitesse verticale	≤ 1 m/s
Latence maximale du service de détection	≤ 500 ms
Taux de rafraîchissement	≤ 1 s
Taux de détection manquée	≤ 5 %
Taux de fausse alarme	≤ 5 %

Ces performances permettent au système de suivre la trajectoire des drones de manière précise et rapide, garantissant ainsi une navigation sécurisée et évitant les collisions avec d’autres objets ou obstacles. Ce suivi en temps réel est essentiel pour des applications telles que la logistique, la surveillance ou la livraison par drones.