With the rapid development of Automated Vehicles (AV), the boundaries of their function alities are being pushed and new challenges are being imposed. In increasingly complex
and dynamic environments, it is fundamental to rely on more powerful onboard sensors and
usually AI. However, there are limitations to this approach. As AVs are increasingly being
integrated in several industries, expectations regarding their cooperation ability is growing,
and vehicle-centric approaches to sensing and reasoning, become hard to integrate. The
proposed approach is to extend perception to the environment, i.e. outside of the vehicle,
by making it smarter, via the deployment of wireless sensors and actuators. This will vastly
improve the perception capabilities in dynamic and unpredictable scenarios and often in a
cheaper way, relying mostly in the use of lower cost sensors and embedded devices, which rely
on their scale deployment instead of centralized sensing abilities. Consequently, to support
the development and deployment of such cooperation actions in a seamless way, we require
the usage of co-simulation frameworks, that can encompass multiple perspectives of control
and communications for the AVs, the wireless sensors and actuators and other actors in the
environment. In this work, we rely on ROS2 and micro-ROS as the underlying technologies
for integrating several simulation tools, to construct a framework, capable of supporting the
development, test and validation of such smart, cooperative environments. This endeavor
was undertaken by building upon an existing simulation framework known as AuNa. We
extended its capabilities to facilitate the simulation of cooperative scenarios by incorporat ing external sensors placed within the environment rather than just relying on vehicle-based
sensors. Moreover, we devised a cooperative perception approach within this framework,
showcasing its substantial potential and effectiveness. This will enable the demonstration of
multiple cooperation scenarios and also ease the deployment phase by relying on the same
software architecture.Com o rápido desenvolvimento dos Veículos Autónomos (AV), os limites das suas funcional idades estão a ser alcançados e novos desafios estão a surgir. Em ambientes complexos
e dinâmicos, é fundamental a utilização de sensores de alta capacidade e, na maioria dos
casos, inteligência artificial. Mas existem limitações nesta abordagem. Como os AVs estão
a ser integrados em várias indústrias, as expectativas quanto à sua capacidade de cooperação estão a aumentar, e as abordagens de perceção e raciocínio centradas no veículo,
tornam-se difíceis de integrar. A abordagem proposta consiste em extender a perceção para
o ambiente, isto é, fora do veículo, tornando-a inteligente, através do uso de sensores e
atuadores wireless. Isto irá melhorar as capacidades de perceção em cenários dinâmicos e
imprevisíveis, reduzindo o custo, pois a abordagem será baseada no uso de sensores low-cost
e sistemas embebidos, que dependem da sua implementação em grande escala em vez da
capacidade de perceção centralizada. Consequentemente, para apoiar o desenvolvimento
e implementação destas ações em cooperação, é necessária a utilização de frameworks de
co-simulação, que abranjam múltiplas perspetivas de controlo e comunicação para os AVs,
sensores e atuadores wireless, e outros atores no ambiente. Neste trabalho será utilizado
ROS2 e micro-ROS como as tecnologias subjacentes para a integração das ferramentas de
simulação, de modo a construir uma framework capaz de apoiar o desenvolvimento, teste e
validação de ambientes inteligentes e cooperativos. Esta tarefa foi realizada com base numa
framework de simulação denominada AuNa. Foram expandidas as suas capacidades para
facilitar a simulação de cenários cooperativos através da incorporação de sensores externos
colocados no ambiente, em vez de depender apenas de sensores montados nos veículos.
Além disso, concebemos uma abordagem de perceção cooperativa usando a framework,
demonstrando o seu potencial e eficácia. Isto irá permitir a demonstração de múltiplos
cenários de cooperação e também facilitar a fase de implementação, utilizando a mesma
arquitetura de software
