1548-CAVISE2026_5GNR

Выпускная квалификационная работа · НИТУ МИСИС · 2026

«Влияние потерь сообщений 5G NR-V2X Mode 2 на безопасность подключённых автономных транспортных средств»

Исследовательский overlay поверх ms-van3t / VaN3Twin: co-simulation ns-3 + SUMO + NVIDIA Sionna для изучения причинно-следственной цепочки потеря CAM → деградация решений → дорожный инцидент.

Автор: Физулин Андрей Владимирович · HSE, JSC AVTOVAZ Лицензия: GPL-2.0 (наследует от ms-van3t)

+

Результаты

Причинно-следственная цепочка: потеря CAM → авария

Кросс-слоевая цепочка: деградация физического канала (SNR ↓) → рост потерь CAM (PRR ↓) → запоздалое обнаружение застрявшего лидера → столкновение. Прогон truck_lane_change, 2026-03-20.

Поведение транспортных средств при разных PRR

Скорости и манёвры veh3–veh5 при высоком (safe) и низком (crash) PRR. При PRR < 40% veh4 не успевает перестроиться.

PRR: кумулятивное распределение

CDF пакетного приёма по прогонам: разрыв между safe (синий) и crash (красный) сценарием — ключевое evidence ВКР.

Drop CAM → решение водителя

Корреляция между потерянными пакетами и управляющими действиями: каждый drop в критическом окне увеличивает риск инцидента.

Что это такое

1548-CAVISE2026_5GNR — это надстройка над фреймворком ms-van3t/VaN3Twin, которая:

добавляет оригинальные сценарии для исследования причинно-следственной цепочки: потеря CAM → ухудшение принятия решений → дорожный инцидент;
интегрирует NVIDIA Sionna (ray-tracing канал) в петлю обратной связи ns-3 ↔ SUMO;
предоставляет инструменты постобработки (графики PRR, временны́е шкалы drop → decision, аудит логов);
хранит воспроизводимые evidence-прогоны для защиты ВКР.

Базовый фреймворк (ns-3, TraCI-SUMO, ETSI ITS-G5/NR-V2X стек, CARLA-расширение, DCC) полностью наследуется от ms-van3t/VaN3Twin — мы не переписываем то, что уже работает.

Структура репозитория

NEWWAY/
├── experiments/          # Все сценарии и эксперименты
│   ├── truck_lane_change/        # ВКР: смена полосы — PRR → манёвр
│   ├── intersection_crash/       # ВКР: конфликт на перекрёстке
│   ├── intersection_radar_comm/  # Радар + V2X comm, sweep по мощности
│   ├── cpm_perception/           # CPM / коллективное восприятие
│   ├── compare_tech/             # Сравнение NR-V2X vs 802.11p
│   ├── intersection_v2x_awareness/ # Переработанный intersection (apr 2026)
│   ├── operational/              # Стандартные примеры ms-van3t
│   ├── strict_sionna_vkr/        # Строгий Sionna-пакет с manifests
│   └── raw/                      # Сырые прогоны для воспроизводимости
│
├── runs/                 # Evidence-прогоны по датам (YYYY-MM-DD)
├── tools/                # Аналитические скрипты и генераторы
│   ├── plots/            # Графики (PRR, drop timeline, story plots)
│   ├── analysis/         # Аудит логов, агрегация результатов
│   ├── vkr/              # Генераторы фигур и сборка docx/pdf ВКР
│   └── scenario_manager/ # Централизованный запуск / sweep
│
├── reports/              # Отчёты по циклам практики
├── conference/           # Финальные версии статей (docx)
├── src/                  # Overlay C++ модулей ns-3 (от ms-van3t + доработки)
├── scripts/              # Operational helpers (sync, docker)
├── archive/              # Замороженные тексты ВКР, дубликаты — НЕ для ИИ
│
├── AGENTS.md             # Инструкции для ИИ-агентов
├── REPO_LAYOUT.md        # Полная карта репозитория
└── DEVELOPMENT.md        # Checklist setup/configure/build/test

Подробная карта — в REPO_LAYOUT.md.

Быстрый старт

1. Установка зависимостей и сборка

# SUMO
sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable
sudo apt update && sudo apt install sumo sumo-tools sumo-doc

# Клонировать и собрать ns-3-dev с overlay
git clone https://github.com/AFETZ/1548-CAVISE2026_5GNR.git
cd NEWWAY
./sandbox_builder.sh install-dependencies   # первый раз
# или ./sandbox_builder.sh                  # если ns-3 уже установлен

# Перейти в ns-3-dev и собрать
cd .bootstrap-ns3/ns-3-dev   # или куда sandbox поместил ns-3
./ns3 configure --build-profile=optimized --enable-examples --enable-tests --disable-python --disable-werror
./ns3 build

Подробный checklist с типичными ошибками — в DEVELOPMENT.md.

2. Запустить ВКР-сценарий (lane change)

# Из корня репозитория
experiments/truck_lane_change/scripts/run.sh

Сценарий автоматически:

запустит SUMO + ns-3 симуляцию;
(опционально) поднимет локальный Sionna-сервер;
сохранит результаты в ~/NEWWAY_runs/<дата>/truck_lane_change/;
построит графики PRR → манёвр.

3. Запустить intersection-сценарий

experiments/intersection_crash/scripts/run.sh

4. Постобработка прогона

# Story-графики (дипломный стиль)
./.venv/bin/python tools/plots/build_valid_scenario_story_plots.py \
  --run-dir runs/2026-03-04/<run_dir>

# Временна́я шкала drop → decision
./.venv/bin/python tools/plots/build_drop_decision_timeline.py \
  --run-dir runs/2026-03-04/<run_dir>

# Полный аудит логов
./.venv/bin/python tools/analysis/analyze_all_logs.py \
  --root runs --out-dir runs --tag 2026-03-04

Основные сценарии ВКР

`truck_lane_change` — смена полосы при потере CAM

Демонстрирует причинно-следственную цепочку: потеря CAM (низкое SNR / перегрузка канала) → запоздалое обнаружение застрявшего лидера → либо успешный объезд (high PRR), либо столкновение (low PRR).

experiments/truck_lane_change/scripts/run.sh

# Варианты:
USE_SIONNA=0 experiments/truck_lane_change/scripts/run.sh   # без ray-tracing
USE_SIONNA=1 experiments/truck_lane_change/scripts/run.sh   # с Sionna (нужен сервер)

Результаты: ~/NEWWAY_runs/<дата>/truck_lane_change/
Артефакты ВКР: runs/2026-03-*/

`intersection_crash` — конфликт на перекрёстке

Третий автомобиль нарушает приоритет при деградации V2X-канала.

experiments/intersection_crash/scripts/run.sh

`intersection_radar_comm` — радар + V2X comm

Три режима: только радар / только V2X comm / комбинированный. Sweep по equiv_tx_power.

experiments/intersection_radar_comm/scripts/run.sh
experiments/intersection_radar_comm/scripts/run_radar_bad_link.sh
experiments/intersection_radar_comm/scripts/run_radar_good_link.sh

`strict_sionna_vkr` — строгий Sionna-прогон

Полный набор manifests, сцен и скриптов для воспроизводимых Sionna-прогонов.

experiments/strict_sionna_vkr/scripts/start_sionna_server.sh  # на GPU-машине
experiments/strict_sionna_vkr/scripts/run_native_metrics.sh   # основной прогон

Sionna ray-tracing

NVIDIA Sionna используется как физический канальный движок вместо стандартной log-distance модели.

# Установка
pip install sionna   # v0.19.0 или v1.0

# Запуск сервера (отдельный терминал / GPU-машина)
./.venv_sionna/bin/python sionna_v1_server_script.py \
  --file_name src/sionna/scenarios/SionnaCircleScenario/scene.xml \
  --local-machine --verbose

# Затем запуск сценария с Sionna
USE_SIONNA=1 SIONNA_SERVER_IP=127.0.0.1 \
  experiments/truck_lane_change/scripts/run.sh

Сцены в формате Mitsuba XML создаются в Blender 3.6.22 с аддоном mitsuba-blender.

Операционные примеры (от ms-van3t)

В experiments/operational/ лежат стандартные примеры ms-van3t без модификаций:

Пример	Команда ns-3
NR-V2X emergency vehicle alert	`./ns3 run "v2v-emergencyVehicleAlert-nrv2x"`
V2V CAM exchange + Sionna	`./ns3 run "v2v-cam-exchange-sionna-nrv2x"`
802.11p + NR-V2X coexistence	`./ns3 run "v2v-coexistence-80211p-nrv2x"`
CTTC NR-V2X demo	`./ns3 run "cttc-nr-v2x-demo-simple"`
West-to-east highway	`./ns3 run "nr-v2x-west-to-east-highway"`
5G PHY metrics	`./ns3 run "5g-phy-metrics"`

Запускать из директории ns-3-dev (.bootstrap-ns3/ns-3-dev).
Документация ms-van3t: ms-van3ts-documentation.readthedocs.io

Отношение к ms-van3t и VaN3Twin

ms-van3t (Politecnico di Torino / Milano)
    └── VaN3Twin (+ NVIDIA Sionna ray-tracing)
            └── NEWWAY overlay (Физулин А.В., ВКР 2026)
                    ├── src/automotive/  — доработки EVA, emergencyVehicleAlert
                    ├── src/sionna/      — расширение Sionna connection handler
                    └── experiments/     — оригинальные ВКР-сценарии

Весь код в src/ является форком/overlay от upstream ms-van3t/VaN3Twin.
Оригинальная работа сосредоточена в experiments/, tools/, и точечных изменениях в src/automotive/examples/ и src/sionna/model/.

Upstream репозитории:

ms-van3t: https://github.com/ms-van3t-devs/ms-van3t
VaN3Twin / NEWWAY: https://github.com/DriveX-devs/NEWWAY

Воспроизводимость

Все evidence-прогоны для ВКР хранятся в runs/ с разбивкой по датам:

runs/
├── 2026-03-04/   # Ключевые прогоны truck_lane_change
├── 2026-03-20/   # Intersection crash прогоны
├── 2026-02-*/    # Ранние sweep-прогоны
└── chatgpt_exports/  # Компактные бандлы для анализа

Для воспроизведения конкретного прогона см. REPORT.md в директории прогона.

Python-окружения

Окружение	Назначение
`.venv/`	Основные скрипты (`tools/`, `experiments/*/tools/`)
`.venv_sionna/`	Sionna-зависимые скрипты
`.venv_docs/`	Генерация документации

Создание:

python3 -m venv .venv && ./.venv/bin/pip install -r requirements.txt

Цитирование

Если вы используете этот репозиторий в своей работе, пожалуйста, процитируйте базовый фреймворк ms-van3t:

@article{ms-van3t-journal-2024,
    title   = {ms-van3t: An integrated multi-stack framework for virtual validation of V2X communication and services},
    journal = {Computer Communications},
    volume  = {217},
    pages   = {70-86},
    year    = {2024},
    doi     = {https://doi.org/10.1016/j.comcom.2024.01.022},
    author  = {F. Raviglione and C.M. Risma Carletti and M. Malinverno and C. Casetti and C.F. Chiasserini},
}

Основная публикация NEWWAY/VaN3Twin (pre-print, 2025):

@misc{pegurri2025newway,
    title         = {Van3tTwin the Multi-Technology V2X Digital Twin with Ray-Tracing in the Loop},
    author        = {Roberto Pegurri and Diego Gasco and Francesco Linsalata and Marco Rapelli and Eugenio Moro and Francesco Raviglione and Claudio Casetti},
    year          = {2025},
    eprint        = {2505.14184},
    archivePrefix = {arXiv},
    url           = {https://arxiv.org/abs/2505.14184},
}

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Sionna_SUMO_simu		Sionna_SUMO_simu
Sionna_SUMO_simuu		Sionna_SUMO_simuu
docker		docker
docs		docs
emulation-support		emulation-support
experiments		experiments
img		img
runs		runs
scripts		scripts
src		src
tests		tests
tools		tools
.dockerignore		.dockerignore
.gitignore		.gitignore
.readthedocs.yaml		.readthedocs.yaml
AGENTS.md		AGENTS.md
AUTHORS		AUTHORS
CHANGES.md		CHANGES.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
DEVELOPMENT.md		DEVELOPMENT.md
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
README.md		README.md
RELEASE_NOTES.md		RELEASE_NOTES.md
REPO_LAYOUT.md		REPO_LAYOUT.md
adapt_files.py		adapt_files.py
docker-compose.gpu.yml		docker-compose.gpu.yml
enable_v2x_emulator.sh		enable_v2x_emulator.sh
install_carla_opencda.sh		install_carla_opencda.sh
license_gplv2.txt		license_gplv2.txt
sandbox_builder.sh		sandbox_builder.sh
switch_ms-van3t-CARLA.sh		switch_ms-van3t-CARLA.sh
switch_ms-van3t-interference.sh		switch_ms-van3t-interference.sh

Navigation Menu

Uh oh!

Repository files navigation

1548-CAVISE2026_5GNR

Выпускная квалификационная работа · НИТУ МИСИС · 2026

Результаты

Причинно-следственная цепочка: потеря CAM → авария

Поведение транспортных средств при разных PRR

PRR: кумулятивное распределение

Drop CAM → решение водителя

Что это такое

Структура репозитория

Быстрый старт

1. Установка зависимостей и сборка

2. Запустить ВКР-сценарий (lane change)

3. Запустить intersection-сценарий

4. Постобработка прогона

Основные сценарии ВКР

`truck_lane_change` — смена полосы при потере CAM

`intersection_crash` — конфликт на перекрёстке

`intersection_radar_comm` — радар + V2X comm

`strict_sionna_vkr` — строгий Sionna-прогон

Sionna ray-tracing

Операционные примеры (от ms-van3t)

Отношение к ms-van3t и VaN3Twin

Воспроизводимость

Python-окружения

Цитирование

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Uh oh!

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

1548-CAVISE2026_5GNR

Выпускная квалификационная работа · НИТУ МИСИС · 2026

Результаты

Причинно-следственная цепочка: потеря CAM → авария

Поведение транспортных средств при разных PRR

PRR: кумулятивное распределение

Drop CAM → решение водителя

Что это такое

Структура репозитория

Быстрый старт

1. Установка зависимостей и сборка

2. Запустить ВКР-сценарий (lane change)

3. Запустить intersection-сценарий

4. Постобработка прогона

Основные сценарии ВКР

truck_lane_change — смена полосы при потере CAM

intersection_crash — конфликт на перекрёстке

intersection_radar_comm — радар + V2X comm

strict_sionna_vkr — строгий Sionna-прогон

Sionna ray-tracing

Операционные примеры (от ms-van3t)

Отношение к ms-van3t и VaN3Twin

Воспроизводимость

Python-окружения

Цитирование

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages

`truck_lane_change` — смена полосы при потере CAM

`intersection_crash` — конфликт на перекрёстке

`intersection_radar_comm` — радар + V2X comm

`strict_sionna_vkr` — строгий Sionna-прогон