This paper presents two wireless measurement campaigns in industrial testbeds: industrial Vehicle-to-vehicle (iV2V) and industrial Vehicle-to-infrastructure plus Sensor (iV2I+). Detailed information about the two captured datasets is provided as well. iV2V covers sidelink communication scenarios between Automated Guided Vehicles (AGVs), while iV2I+ is conducted at an industrial setting where an autonomous cleaning robot is connected to a private cellular network. The combination of different communication technologies, together with a common measurement methodology, provides insights that can be exploited by Machine Learning (ML) for tasks such as fingerprinting, line-of-sight detection, prediction of quality of service or link selection. Moreover, the datasets are labelled and pre-filtered for fast on-boarding and applicability. The corresponding testbeds and measurements are also presented in detail for both datasets.


翻译:本文介绍了两个工业测试平台的无线测量试验:工业车辆对车辆通信(iV2V)和工业车辆对基础设施和传感器(iV2I+)。同时提供了关于两个数据集的详细信息。iV2V覆盖AGVs之间的侧向通信场景,而iV2I+则是在连接到专用蜂窝网络的自主清洁机器人的工业环境中进行。不同通信技术的组合,以及通用的测量方法,为机器学习(ML)提供了可利用的信息,例如指纹识别,视线检测,服务质量预测或链路选择。此外,数据集已经标记和预过滤,以便快速开发和应用。同时,本文也详细介绍了两个数据集相应的测试平台和测量方法。

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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
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