Indicateurs de circulation et leur fusion
Responsable de la thématique : Nour-Eddin El Faouzi
Contributeurs : Jean-Luc Ygnace, Romain Billot, Aurélie Bousquet
La problématique des indicateurs de circulation s’enrichit au fur et à mesure que de nouvelles sources de données apparaissent. Elle portait à l’origine sur le temps de parcours et a été récemment étendue à la multimodalité et aux indicateurs de risque.
Demande d’expertise à l’origine, cette thématique a débouché sur une demande de recherche, en particulier sur le thème de la fusion de données, de la fiabilité des temps de parcours et de la prise en compte des effets de la météorologie sur le trafic. Les verrous actuels résident d’une part dans la prise en compte des possibilités d’amélioration des indicateurs offertes par les nouvelles sources de données que fournissent les systèmes de transports intelligents (ITS), qu’ils soient coopératifs ou non, et d’autre part dans la fusion de données issues de plusieurs technologies de recueil (traceurs, téléphonie mobile, satellites...).
Actuellement, trois thèmes principaux sont abordés :
1. Estimation des temps de parcours
Plusieurs facteurs sont susceptibles d’expliquer le net regain d’intérêt pour les questions touchant à l’estimation et à la prévision du temps de parcours. On citera tout d’abord le déploiement croissant des systèmes de transports intelligents (ITS) dans lesquels l’information routière et plus particulièrement le temps de parcours joue un rôle primordial ; on remarquera ensuite, la tendance récente à une vision multimodale du système de transport visant à favoriser la complémentarité des différents modes de transports : le temps de parcours est un (si ce n’est le seul) indicateur partagé par l’ensemble des modes ; on observera enfin qu’il répond à un besoin grandissant des décideurs, non spécialistes, d’outils simples mais non moins rigoureux pour l’aide à la décision. La recherche sur les temps de parcours porte sur les deux axes suivants :
Estimation des temps de parcours sur des axes structurants entre pôles.
L’intérêt porté à ces éléments d’infrastructure provient du fait que ces derniers sont des maillons essentiels de la chaîne de déplacements, pour lesquels l’information temps de parcours est primordiale. Les difficultés méthodologiques posées par une prévision à court terme fiable des temps de parcours dépendent de la nature du réseau (urbain régulé ou à caractère autoroutier).
Pour les réseaux de surface urbains, le travail porte d’une part sur l’amélioration des techniques classiquement utilisées pour l’estimation des temps de parcours et sur la proposition de métriques associées à leur fiabilité (ces métriques sont fondées pour l’essentiel sur l’analyse des distributions statistiques des temps de parcours) et d’autre part sur la mise en place d’un système de mesure des temps de parcours fondé sur l’exploitation en temps réel des positions des taxis sur l’aire urbaine (un prototype de ce système, la plate-forme INTRALYS est en développement).
Pour les réseaux autoroutiers de rase campagne, il s’agit de proposer des techniques d’estimation spécifiques à ce type de réseau (faible densité de moyens de mesure, disponibilité de nouvelles sources de données). Il s’agit par exemple de mettre en œuvre des techniques permettant l’exploitation en temps réel des transactions péages et d'intégrer les effets de la météorologie.
Temps de parcours dans un cadre multimodal.
Nous nous sommes attachés à mener une réflexion autour de la définition et de la mise en œuvre opérationnelle d’un temps de parcours multimodal en recensant les composantes pertinentes à prendre en compte dans son élaboration. Cette recherche sur le temps de parcours multimodal s’est concrétisée par le développement d’un prototype de calculateur de plus court chemin multimodal (TEMPUS) intégrant les déplacements chaînés et l’optimisation simultanée du chemin aller et retour a été réalisée.
Les résultats obtenus sur cet axe sont en cours d’intégration dans une plateforme de recherche, dénommée PREDICT, pour la prévision des conditions de circulation routière. Cette plateforme comportera un module d’entreposage de données routières, un module de prévision des temps de parcours multimodaux et un démonstrateur d’application de prévision des conditions de circulation en ville.
2. Indicateurs de risque
Cette recherche s’inscrit dans la volonté de sortir de la vision traditionnelle d’optimisation des flux (congestion) largement utilisée dans l’évaluation des stratégies de gestion de trafic vers une vision plus large (multi objectif) tenant compte d’autres effets indésirables comme l’insécurité routière (risque). Cette recherche, réalisée à l’origine en partenariat avec l’école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) a pour objectif d’appréhender en temps réel le risque routier associé à une configuration du trafic. Plusieurs indicateurs de risque sont analysés et évalués dans cette perspective.
3.Trafic et météorologie
La modélisation des impacts de la météorologie sur le trafic est un travail qui a été initié en 2006 et qui se poursuit dans le cadre d’une thèse et dans celui plus large de l’action COST TU0702 [+] que nous coordonnons. Cette thématique, transversale aux deux précédentes, s'inscrit dans une démarche plus globale d'introduction de l'incertitude dans la modélisation du trafic.
La finalité opérationnelle réside dans la mise en place de stratégies de gestion de trafic météo-sensibles car les conditions météorologiques, qui peuvent être perçues comme l’une des sources d'incertitude qui impactent le trafic et la sécurité, restent encore peu intégrées aux outils d'aide à la décision pour la gestion du trafic (ex: outils d'estimation de temps de parcours, de capacité, prévention de congestion).
L’un des verrous scientifiques est la prise en compte des résultats des analyses empiriques dans les modèles de trafic existants pour le développement de modèles de trafic météo-sensibles.
Les perspectives d’évolution de l’ensemble de la thématique consistent en l’étude de ce que les systèmes de transports intelligents coopératifs (C-ITS) peuvent apporter à l’optimisation des flux pour une gestion coopérative et efficiente. Cette prise en compte des systèmes coopératifs dans la gestion de trafic pose des problèmes d’ordre méthodologique et théorique et nécessitera une approche systémique. Un des verrous scientifiques qu’il conviendra d’examiner est la modélisation des effets des systèmes coopératifs sur la dynamique du trafic et une compréhension approfondie des paramètres sur lesquels ces systèmes permettent d’agir sera nécessaire. L’intégration de ces effets dans les modèles de trafic se fera au travers des paramètres impactés par ces systèmes.
Partenariats :
[+] Austrian Institute of Technology, Autriche
[+] Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Suisse
[+] Laboratoire d'ingénierie du trafic de l'université de Tokyo, Japon
[+] Université du Queensland (Traffic Engineering Center), Australie
[+] CETE de Lyon
[+] CETE Méditerranée
Projets :
[+] projet STREP « INTRO – Intelligent Roads » du 6ème PCRD
[+] réseau d’excellence du 7ième PCRD NEARCTIS, consacré à la gestion avancée du trafic routier.
[+] ANR SINERGIT dans lequel nous avons développé le moteur de fusion des données de trafic et de véhicules traceurs
[+] action COST TU0702 qui s’intéresse à la compréhension et à la modélisation des effets des conditions météorologiques sur le trafic routier
[+] projets « TEMPUS » et « TPTEO » du cluster « transport, territoires, société » du schéma régional de l’enseignement supérieur et de la recherche de la région Rhône-Alpes.
[dernière mise à jour : 29/10/2009]
