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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71315

    Título
    Computación en la nube para impulsar la movilidad eléctrica
    Autor
    Fernández Farto, David
    Director o Tutor
    González Ortega, DavidAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2023
    Titulación
    Máster en Ingeniería de Telecomunicación
    Abstract
    La creciente preocupación por el cambio climático, el progresivo agotamiento de las fuentes de combustibles fósiles y el aumento de las restricciones de circulación en grandes núcleos urbanos han puesto contra las cuerdas a los vehículos de combustión interna. Conseguir una movilidad más sostenible, así como más inteligente, se ha convertido en uno de los principales retos del siglo XXI. A lo largo del presente Trabajo Fin de Máster se realiza una revisión sistemática de la literatura sobre la intersección entre la computación en la nube y la industria automotriz, con el objetivo de demostrar que esta tecnología puede ser un pilar clave en la transformación de la movilidad moderna. El trabajo comienza con el estudio de las redes vehiculares y de la computación en la nube para, a continuación, profundizar sobre cómo a raíz de la unión de estos paradigmas se puede conseguir que los vehículos conectados puedan acceder a servicios basados en la nube, como información de tráfico en tiempo real, sistemas de navegación mejorados o actualizaciones de software, con los que conseguir mejorar la experiencia del usuario a la par que contribuir a lograr una conducción más segura y eficiente. Sin la electrificación de la movilidad resulta imposible pensar en un modelo real de sostenibilidad. El tema central del trabajo gira en torno a aprovechar las características de la computación en la nube para optimizar el funcionamiento de los vehículos eléctricos y de la infraestructura de carga existente y, con ello, hacer frente a los dos principales desafíos a los que se enfrentan este tipo de vehículos, su integración en la red eléctrica y el rechazo de la sociedad debido a su limitada autonomía. El documento concluye con la presentación y explicación de una serie de soluciones, con su correspondiente análisis de viabilidad.
     
    Growing concerns about climate change together with the gradual depletion of fossil fuel sources and the increasing restrictions on traffic in large urban centers have cornered internal combustion vehicles. Achieving more sustainable and intelligent mobility has become one of the main challenges of the 21st century. Throughout this Master’s Thesis, a systematic literature review of the intersection between cloud computing and the automotive industry is carried out, with the aim of proving that this technology can be a key pillar in the transformation of modern mobility. The paper begins with a study of vehicular networks and cloud computing, and then explores how bringing these paradigms together can enable connected vehicles to access cloud-based services, such as real-time traffic information, enhanced navigation systems or software updates, to improve the user experience and contribute to safer and more efficient driving. It is impossible to envision a real sustainability model without the electrification of mobility. The central theme of the work revolves around harnessing the characteristics of cloud computing to optimise the operation of electric vehicles and the existing charging infrastructure and, in doing so, addresses the two main challenges faced by these vehicles, their integration into the electricity grid and the rejection of society due to their limited autonomy. The document concludes with the presentation and explanation of a variety of solutions, with their corresponding feasibility analysis.
    Palabras Clave
    Redes vehiculares
    Computación en la nube
    Vehículos eléctricos
    Departamento
    Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71315
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7002]
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    Nombre:
    TFM-G1968.pdf
    Tamaño:
    13.43Mb
    Formato:
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalExcept where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

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