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

Résumé du cas d’utilisation 5.27 « Public Safety Search and Rescue or Apprehend »

Description :
Ce cas d’utilisation met en évidence l’importance de localiser rapidement un individu porté disparu (opération de recherche et sauvetage) ou un suspect impliqué dans une activité illégale (opération d’appréhension).

Une localisation précise sur les trois axes (3D) est nécessaire pour optimiser la détection.

Exigences potentielles pour le soutien de ce cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.28 : Détection pour les systèmes d’assistance avancée à la conduite (ADAS)

Description :
Le système d’assistance avancée à la conduite (ADAS) utilise divers capteurs (radar à ondes millimétriques, lidar, caméras monoculaires/binoculaires et navigation par satellite) installés sur le véhicule pour détecter l’environnement. Ces capteurs collectent des données, identifient, détectent et suivent des objets statiques et dynamiques. Le système analyse ensuite ces données pour alerter le conducteur des dangers potentiels, augmentant ainsi la sécurité et le confort de conduite.

Les technologies de détection basées sur la radio NR (New Radio) 3GPP peuvent être intégrées dans l’ADAS pour améliorer sa fiabilité et sa qualité. Les véhicules équipés de cette technologie peuvent, par exemple, détecter les collisions imminentes et arrêter la voiture pour les éviter.

Exigences potentielles pour le soutien de ce cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.29 : Use case on Coarse Gesture Recognition for Application Navigation and Immersive Interaction »

Description : Cette section se concentre sur l’utilisation de la reconnaissance gestuelle sans contact, permettant aux utilisateurs de contrôler des applications et d’interagir avec des environnements immersifs via des gestes simples. Ce type d’interaction est particulièrement utile dans des environnements où le contrôle manuel est difficile ou impossible.

Exigences potentielles pour le soutien de ce cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.31 : détection des angles morts pour améliorer la sécurité des véhicules en mouvement.

L’objectif est d’améliorer la sécurité des manœuvres, notamment lors des changements de voie ou des virages.

Pré-conditions :

• Le véhicule doit être équipé de capteurs ou de technologies de détection capables d’identifier les objets ou véhicules se trouvant dans les angles morts.
• Les capteurs doivent être positionnés de manière à couvrir l’ensemble des zones critiques où des angles morts peuvent exister.

1. Les capteurs embarqués collectent des données en temps réel sur les objets ou véhicules situés dans les angles morts.
2. Le système analyse les données pour déterminer s’il y a un risque potentiel de collision.
3. En cas de détection d’un obstacle dans l’angle mort, le conducteur est averti par un signal visuel ou sonore.
4. Si le conducteur ignore l’alerte et continue sa manœuvre, le système peut proposer une assistance automatique (par exemple, correction de trajectoire).

Exigences potentielles pour le soutien de ce cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.32 : intégration des technologies de détection et de positionnement dans un hall d’usine pour améliorer la gestion des opérations et la sécurité.

Ce cas d’utilisation concerne l’intégration de la détection et du positionnement pour suivre et localiser des objets, des équipements ou des personnes à l’intérieur d’un hall d’usine. L’objectif est d’améliorer l’efficacité des opérations de production, d’assurer la sécurité et d’optimiser l’utilisation des ressources.

1. Les capteurs collectent des données sur les objets et les personnes dans le hall d’usine.
2. Les données sont analysées pour déterminer la position, la vitesse et d’autres caractéristiques des objets suivis.
3. Les résultats de l’analyse sont utilisés pour optimiser les flux de production, éviter les collisions et assurer la sécurité du personnel.
4. Les données de détection et de positionnement sont mises à jour en temps réel pour refléter tout changement dans l’environnement.

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Résumé du cas d’utilisation 5.21 : Diffusion continue et transparente pour XR (Extended Reality)

Description :
La réalité étendue (XR) est un cas d’utilisation important pour la 5G Il est crucial de maintenir en permanence une connexion sans fil de haute qualité pour XR. Il est particulièrement important de prévoir et de s’adapter rapidement aux changements du canal sans fil, notamment dans les bandes millimétriques qui sont très sensibles aux changements d’environnement, tels que les blocages, les mouvements de l’utilisateur ou les rotations.

Pour s’adapter rapidement aux changements du canal sans fil, il est nécessaire de comprendre la dynamique du canal sans fil, qui dépend de la connaissance de l’environnement, y compris la localisation de l’émetteur et du récepteur, la géométrie des bâtiments, les objets en mouvement, la localisation et le matériau des obstacles, etc.

Fonctionnement :

• Les dispositifs XR (par exemple, les téléphones 5G, les casques AR/VR) et les entités tierces qui prennent en charge la 5G utilisent également des capteurs non-3GPP, tels que les capteurs RF, les unités de mesure inertielle (IMU), les caméras RGB et les capteurs de position.
• Un service de « Carte RF de détection » peut collecter des informations de détection provenant de capteurs 3GPP et non-3GPP, traiter ces données et fournir des résultats de détection pour mieux comprendre l’environnement et anticiper les impacts sur les performances de communication.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.22 : Détection des UAV, véhicules et piétons à proximité des équipements du réseau intelligent (Smart Grid)

Description :
Dans le cadre des opérations de transformation d’énergie, des risques de sécurité existent, comme la photographie non autorisée, les attaques par UAV ou les chocs électriques lorsqu’un intrus s’approche des équipements critiques.

Une fois qu’un intrus est détecté à une distance inférieure à la valeur de sécurité définie par l’opérateur du Smart Grid, le système 5G envoie une alerte pour déclencher une intervention.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Ces performances garantissent une surveillance continue et précise des intrusions et des mouvements autour des équipements du réseau intelligent, renforçant la sécurité des infrastructures critiques.

Résumé du cas d’utilisation 5.23 : Évitement de collision des AMR dans les usines intelligentes

Description :
Les robots mobiles autonomes (AMR) sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses opérations logistiques, notamment dans la fabrication, l’entreposage, les terminaux et les hôpitaux. Contrairement aux véhicules guidés automatisés (AGV) qui suivent des itinéraires prédéfinis, les AMR peuvent se déplacer de manière autonome et ajuster leur route en fonction des demandes des utilisateurs, offrant ainsi une plus grande flexibilité et une plus grande mobilité. Cependant, le champ de détection d’un AMR est limité et il peut ne pas détecter à temps l’apparition soudaine de personnes ou d’autres machines dans son environnement, ce qui pose des défis pour assurer la sécurité de sa conduite.

Les stations de base 5G peuvent être déployées dans une usine non seulement pour fournir des capacités de communication, mais aussi pour détecter l’environnement autour des AMR, comme la présence d’obstacles ou de personnes sur leur trajectoire. Les données de détection sont analysées par le réseau 5G pour fournir des informations en temps réel aux AMR afin d’améliorer leur efficacité et leur sécurité de conduite.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.24 : Surveillance des activités sportives avec itinérance

Description :
L’application de surveillance des activités sportives utilise des signaux sans fil plutôt que des caméras ou des dispositifs portables pour surveiller les exercices physiques d’une personne tout en préservant la confidentialité.. Par exemple, pendant des exercices tels que des abdominaux ou des pompes, l’application de surveillance sportive détecte les gestes corporels et fournit des retours, tels que le comptage du nombre d’exercices effectués et le calcul des calories dépensées.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.25 : Expérience immersive basée sur la détection

Description :
Ce cas d’utilisation exploite la technologie de détection basée sur les signaux 5G pour créer une expérience audio et lumineuse immersive dans un environnement domestique. Les signaux sans fil 5G sont utilisés pour détecter la position d’un utilisateur, même lorsque celui-ci ne porte pas d’équipement utilisateur (UE). Grâce à cette détection, un système de home cinéma composé de haut-parleurs intelligents et de lumières intelligentes peut ajuster l’audio et l’éclairage en fonction de la position de l’utilisateur pour offrir une expérience personnalisée.

Fonctionnement :

• Les haut-parleurs intelligents et les lumières sont distribués dans la pièce et sont capables de communiquer entre eux pour ajuster l’environnement audio et lumineux.
• Un écran intelligent (utilisé comme nœud de détection) effectue une opération de détection pour suivre la position de l’utilisateur dans la pièce.
• En utilisant les résultats de la détection, le système ajuste le champ audio et l’éclairage en fonction de la position et des mouvements de l’utilisateur.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.26 : Détection précise pour la manœuvre et la navigation automobile

Description :
8 millions de véhicules autonomes ou semi-autonomes seront en circulation en 2025. La détection sans fil NR (New Radio) aidera à la manœuvre et à la navigation des véhicules, notamment dans des scénarios où les capteurs montés sur une seule voiture ne suffisent pas à prendre des décisions sûres et fiables (par exemple, éviter une collision ou détecter des piétons).

Dans ce cas d’utilisation, la détection NR est utilisée pour assister la prise de décision des véhicules autonomes.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

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Résumé du cas d’utilisation 5.16 : Protection des informations de détection

Description :
Ce cas d’utilisation reprend le scénario de détection d’intrus dans une maison intelligente, comme décrit dans le cas d’utilisation 5.1. L’aspect supplémentaire introduit dans ce cas d’utilisation est qu’un utilisateur non autorisé tente de collecter des informations de détection provenant de la maison.

• La confidentialité des informations de détection dans la maison est préservée.
• L’utilisateur non autorisé ne peut pas utiliser les signaux 5G pour détecter que la famille est absente de la maison.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

 Résumé du cas d’utilisation 5.17 : Surveillance de la santé à domicile

Description :

Cette technologie de détection sans fil pour la surveillance de la santé ne nécessite pas le port d’un dispositif de surveillance sur le corps, ce qui est souvent inconfortable et peut être oublié. Si un événement critique est détecté, comme une chute ou une absence de mouvement prolongée, les services d’urgence sont alertés.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.18 : Continuité du service de surveillance de la santé

Description :
Dans une maison de retraite, un système 5G est installé pour fournir des capacités de communication et de détection dans tout l’établissement. Ce système comprend plusieurs dispositifs de détection, tels que des stations de base, qui assurent la surveillance de la santé des résidents (par exemple, détection de chute, détection d’activité ou surveillance des signes vitaux comme la fréquence cardiaque ou respiratoire).

Étant donné que les personnes âgées se déplacent dans l’établissement, il est important d’assurer une surveillance de la santé sans interruption, indépendamment de la station de base utilisée pour la détection. Ce système de détection sans fil 5G est préféré aux dispositifs portés sur le corps, car il ne nécessite pas de recharge ou de rappel pour être porté. De plus, il n’expose pas les résidents à des problèmes de confidentialité comme le ferait l’installation de caméras.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.19 : Groupes de capteurs

Description :

Ce cas d’utilisation concerne la création de groupes de capteurs pour collecter des données de détection plus complètes et précises. Les capteurs peuvent inclure des vidéos, des dispositifs LiDAR, des sonars et d’autres technologies, et ils peuvent fonctionner ensemble pour fournir une vue d’ensemble d’une scène, par exemple, surveiller un chantier de construction où une grue soulève un objet près d’une tour. Au lieu de se fier uniquement à l’opérateur de la grue, le système 5G permet de modéliser et de suivre la tour, la grue et la charge en mouvement pour améliorer la sécurité et l’efficacité.

Fonctionnement :

• Un équipement utilisateur (UE) identifie les capteurs disponibles à proximité sur un site de construction pour fournir des données de détection.
• Les capteurs proches sont regroupés en un groupe de capteurs, permettant d’obtenir des mesures synchronisées et une vue 3D plus précise de l’objet d’intérêt.
• Les données des capteurs sont combinées pour produire des résultats de détection complets, tels que la position et les mouvements d’un objet en 3D.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.20 : Détermination de la disponibilité des places de stationnement

Description :
La technologie de détection (sensing) permet d’améliorer l’expérience utilisateur en fournissant des informations sur la disponibilité des places de stationnement. Les garages souterrains ou intérieurs peuvent installer plusieurs récepteurs et émetteurs de détection tout au long de la structure en béton pour détecter la disponibilité des places de stationnement. Les garages extérieurs peuvent également exploiter cette technologie pour la détection des places.

Un autre cas d’utilisation lié est le stationnement automatisé, tel que l’AVP (Automated Valet Parking) et l’AFP (Automatic Factory Parking), où les véhicules reçoivent des informations sur le chemin à suivre pour se garer automatiquement dans une installation donnée. La connectivité est un composant important dans le stationnement automatique, et la technologie de détection 3GPP peut être utilisée pour déterminer les places disponibles et le meilleur itinéraire pour qu’un véhicule s’y rende.

Fonctionnement :

• En mesurant la puissance du signal réfléchi par l’objet cible (véhicule ou espace vide), le récepteur de détection peut distinguer si une place est occupée ou libre.
• D’autres méthodes incluent l’analyse de la distance, de l’angle et de la vitesse des objets pour déterminer la disponibilité des places de stationnement.
• Une méthode avancée consiste à générer un nuage de points 3D pour détecter les objets statiques et en mouvement.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

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

Résumé du cas d’utilisation 5.11 : Détection aux croisements routier avec/sans obstacle

Description :
Ce cas d’utilisation porte sur la surveillance des croisements routiers où diverses formes de transport (véhicules, piétons, véhicules motorisés et non motorisés) rendent la circulation complexe. Les accidents se produisent souvent aux croisements, notamment lorsque des piétons surgissent soudainement d’un endroit invisible, comme derrière des bâtiments ou des arbres hauts. Il est donc essentiel de surveiller en temps réel l’état de la route. En collaboration avec des tiers de confiance, comme des fournisseurs de services cartographiques ou des plateformes de gestion des systèmes de transport intelligents (ITS), des informations d’assistance à la conduite peuvent être fournies aux véhicules pour améliorer la sécurité routière.

Fonctionnement :
Les informations sur l’état de la route (par exemple, le mouvement des véhicules, la position et la vitesse des usagers vulnérables de la route, ainsi que la détection d’obstacles et de comportements anormaux) peuvent être capturées par des caméras et des radars installés sur des unités de bord de route (RSU). Cependant, il subsiste des angles morts que la technologie 5G permet de combler en fournissant des données de détection en temps réel au réseau central. Ce réseau peut ensuite analyser et combiner ces données avec des cartes de navigation pour informer les conducteurs des congestions et accidents potentiels, améliorant ainsi la sécurité et le confort de la conduite.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.12 : Détection assistée par le réseau pour éviter les collisions de drones (UAV)

Description :
Avec l’aide des réseaux 5G actuels, la commercialisation des drones (UAV) à basse altitude a atteint un nouveau stade. Les UAV peuvent effectuer des missions de surveillance, d’alerte précoce et de livraison dans l’espace aérien à basse altitude. Le secteur de la livraison par drone se développe rapidement et pourrait devenir un marché de près de 10 milliards d’euros, avec des applications dans la distribution alimentaire, la livraison de biens de consommation, la fourniture d’aide médicale, l’agriculture de précision, la logistique industrielle, etc.

Cependant, éviter les collisions et gérer efficacement le trafic des UAV sont des défis clés. En général, un drone fournit des informations sur ses mouvements et son environnement détectées par ses propres capteurs au système de gestion du trafic des drones (UTM). Mais la portée de détection d’un drone unique est limitée, ce qui peut entraîner des écarts de trajectoire ou des collisions si l’environnement change brusquement.

Grâce à la couverture étendue du réseau 5G, un équipement utilisateur (UE) embarqué sur un drone peut être abonné au réseau 5G et se connecter à l’UTM (UAS Traffic Management) via le réseau.

Fonctionnement :

• Les stations de base 5G envoient des signaux de détection dans une direction, un angle ou une zone spécifique pour suivre la trajectoire de vol du drone.
• L’UE collecte les signaux réfléchis par l’environnement et transmet ces données au réseau 5G.
• Le réseau analyse les informations recueillies, comme la présence de bâtiments élevés, d’obstacles et d’autres drones à proximité, et les transmet au système UTM.
• Le service de détection est continu pendant le vol du drone, et le réseau peut suivre plusieurs drones en même temps dans une même zone.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.13 : Détection d’intrusion de drones (UAV)

Description :
L’industrie des UAV (drones) se développe avec une utilisation croissante dans des scénarios variés tels que la photographie aérienne, les forces de l’ordre, la gestion urbaine, l’agriculture, la météorologie, la fourniture d’électricité, le secours d’urgence, etc. Dans les villes intelligentes du futur, un grand nombre de drones seront utilisés pour améliorer la qualité de vie quotidienne, notamment pour l’inspection industrielle, les patrouilles de sécurité publique, le transport de marchandises et les diffusions en direct.

Cependant, cette prolifération pose des défis importants pour la supervision des UAV, notamment :

1. Le grand nombre de drones de petite taille, leur vaste zone de vol et leurs missions diversifiées rendent la supervision difficile en utilisant uniquement des systèmes de radar traditionnels.
2. Les drones non coopératifs peuvent pénétrer dans des zones d’interdiction de vol (par exemple, aéroports, bases militaires), ce qui peut entraîner de graves conséquences, telles que l’exposition d’informations privées ou la perturbation du trafic d’autres UAV sur les routes de vol.

Fonctionnement :
Les signaux radio 5G peuvent être utilisés pour détecter la présence ou la proximité de drones volant illégalement dans une zone spécifique. Ce service est particulièrement utile pour détecter les intrusions illégales dans des zones restreintes telles que les gares ferroviaires, les aéroports, les installations gouvernementales, les instituts de recherche, les sites de performance temporaires, etc.

Scénario de service :

• Le système 5G détecte en continu les UAV volant dans ou à proximité d’une zone restreinte.
• Lorsqu’un UAV est détecté à proximité d’une zone interdite, le système de gestion du trafic des drones (UTM) est informé en temps réel.
• L’UTM peut prendre des mesures pour avertir le contrôleur de l’UAV ou activer des contre-mesures pour empêcher le drone de continuer à voler dans la zone interdite.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

​Résumé du cas d’utilisation 5.14 : Gestion du trafic dans les sites touristiques

Description :
Ce cas d’utilisation concerne la gestion du trafic dans les sites touristiques afin d’assurer un développement durable de ces lieux. La gestion du flux de visiteurs prend en compte la capacité d’accueil, la capacité des installations, la capacité écologique et d’autres facteurs susceptibles d’engendrer des désastres dans la zone.

Les sites touristiques contrôlent le flux de visiteurs grâce à la surveillance en temps réel, à la gestion des flux et aux systèmes d’alerte et de rapport. La gestion du trafic se divise en deux volets : la gestion du flux de passagers et la gestion du flux de véhicules. La collecte de données sur le trafic est une partie importante de cette gestion. Les stations de base situées dans les zones touristiques peuvent fournir des services de communication 5G et collecter des données sur les passagers et les véhicules qui passent à travers les points d’accès ou par unité de surface.

Pour les sites touristiques de grande superficie, il est plus pratique d’utiliser les stations de base pour collecter des données sur le trafic lorsque le déploiement d’équipements comme des caméras et d’autres capteurs est difficile.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Résumé du cas d’utilisation 5.15 : Surveillance du sommeil sans contact

Description :
Ce cas d’utilisation consiste à surveiller la situation de sommeil d’une personne sans avoir recours à un dispositif portable. Les technologies de détection sans contact, utilisant les signaux sans fil 3GPP, offrent de nombreux avantages pour la détection de l’état de santé par rapport aux dispositifs portables traditionnels.

L’application de surveillance du sommeil réutilise les signaux sans fil omniprésents pour réaliser la détection. La présence, le mouvement et même la respiration d’une personne influencent la propagation du signal sans fil, ce qui se traduit par des fluctuations de l’intensité de la forme d’onde et du décalage de phase.

Performance requise pour le cas d’utilisation :

Ces performances garantissent que le système de surveillance du sommeil sans contact est capable de détecter et de signaler des événements respiratoires anormaux, tels que les arrêts respiratoires, afin d’aider les utilisateurs à surveiller leur santé et à identifier les problèmes potentiels liés au sommeil

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.

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.

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).

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.

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.

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.