Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
An analysis of whether a level four autonomous vehicle can contribute to a more sustainable public transportation system: A review of the 5G-ride project from the perspective of sustainability
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS).
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS).
2022 (engelsk)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 poäng / 15 hpOppgave
Abstract [en]

Autonomous vehicles or self-driving vehicles is an emerging concept, supported by the latest technological achievements. In the last decade, the interest has increased tremendously, leading to extensive research on the subject of automation. Today almost all major automotive manufacturers are looking at the adaptation of self-driving vehicles and the benefits they may possess. Potential benefits such as decreasing the number of traffic accidents and enhancing the traffic flow make it an interesting prospect for combating traffic issues related to urbanisation. As a ripple effect, the 5G ride initiative was taken to investigate the performance of a level 4 autonomous vehicle in the environment of Stockholm, Sweden. The vehicle features technologies such as 5G, Edge-Node, AI, SGX, vehicular protocols and a remote traffic tower. To understand the impact of the vehicle, this thesis sought to evaluate the 5G ride in regard to current sustainable indicators and measurements. The focal point was set to the United Nations Sustainable Development Goal 11.2. A model for evaluating the sustainability of technological solutions was applied to the 5G ride. It takes both the negative and positive outcomes, as well as the perception of time and the magnitude of the impact into account when assessing a technological solution. Conclusively, the results reveal several promising factors for sustainable development. However, this comes at the expense of the current system standards and its resources.

Abstract [sv]

Autonoma fordon eller självkörande-fordon är ett framväxande koncept, möjliggjort av de senaste teknologiska framgångarna. Under det senaste årtiondet har intresset för självkörande fordon ökat oerhört mycket, vilket har lett till omfattande studier inom området. I dag undersöker nästan alla stora biltillverkare möjligheten till att adaptera självkörande teknik samt undersöka vilka förmågor de besitter. Detta inkluderar minskningen av trafikolyckor samt möjligheten till ett mer effektivt trafikflöde på vägar. Utifrån detta anses autonoma fordon vara ett intressant prospekt för att motarbeta trafikrelaterade problem som uppstått som följd av urbaniseringen. Som en kedjeeffekt utav detta togs ett initiativ som heter 5G ride, där ett självkörande fordon med nivå 4 färdigheter testades i Stockholms miljö. Fordonet är utrustat med tekniker som 5G, Edge-Node, AI, SGX, fordons protokoll samt ett avlägset trafiktorn. För att bygga upp en förståelse för fordonets påverkningsmöjligheter har vår studie utvärderat 5G-riden utifrån samhällsenliga hållbarhetsindikatorer. Den centrala utgångspunkten har varit United Nations hållbarhetsmål 11.2. En hållbarhetsmodell för att evaluera tekniska lösningar applicerades på 5G-riden. Modellen tar både hänsyn till positiva och negativa faktorer, tidsperspektiv samt magnituden utav impakten, när en teknisk lösning utvärderas. Sammanfattningsvis kunde flera lovande indikatorer identifieras, dock på bekostnad utav det nuvarande systemet och dess resurser.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2022. , s. 64
Serie
TRITA-EECS-EX ; 2022:664
Emneord [en]
Autonomous Vehicles, Sustainability, Information and Communication Technology, 5G, Public Transportation
Emneord [sv]
Självkörande Fordon, Hållbarhet, Information och Kommunikations Teknologi, 5G, Public Transport
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-321347OAI: oai:DiVA.org:kth-321347DiVA, id: diva2:1710386
Eksternt samarbeid
Intel
Fag / kurs
Information Technology
Utdanningsprogram
Master of Science in Engineering - Information and Communication Technology
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2022-11-16 Laget: 2022-11-12 Sist oppdatert: 2022-11-16bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(943 kB)394 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 943 kBChecksum SHA-512
cf97df569bdd841af3594cf4b996219eee66402e643da98824ddf95bc34e7ae5ce3653ed6cf98c0ee650893d8f33812b5c40d708e8146b4900df989c6ce617c2
Type fulltextMimetype application/pdf

Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 395 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 690 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf