Systèmes de Transport Intelligents Coopératifs : Contribution aux problèmes de gestion du trafic routier

Abstract

Les systèmes de transport autour desquels le monde moderne s’est construit sont au bord d’une transformation significative. Les nouveaux systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS) ont suscité un grand intérêt scientifique durant cette dernière décennie. Ces systèmes se sont révélés être une solution aux divers problèmes de circulation routière et promettent à contribuer également au développement économique, environnemental et social par la proposition de nouvelles solutions relatives à l’optimisation de l’utilisation des routes. Un des grands défis des C-ITS est d’assurer une gestion intelligente d’un volume très élevé des véhicules sur la route dans le but réduire les embouteillages, la consommation de carburant, les retards sur la route, etc. Dans ce contexte, nous nous intéressons dans cette thèse particulièrement à l’optimisation et la gestion intelligente du trafic routier. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle approche de gestion de trafic routier qui se base sur un modèle de prédiction linéaire qui utilise en entrée des informations de trafic en temps réel collectées à partir des communications véhiculaires. Cette approche permet une gestion adaptative du trafic routier en milieu urbain. Puis dans un deuxième temps, nous proposons une solution pour remédier à la problématique de gestion du trafic routier en appliquant une technique d’apprentissage automatique. Nous avons combiné les données véhiculaires avec un algorithme d’apprentissage par renforcement afin de calculer le meilleur chemin possible en réduisant le temps de transit des véhicules cumulé. Cette nouvelle combinaison permet d’analyser le comportement des véhicules en relation avec leur trajets quotidiens en fonction de différents types de scénarios. Notre travail dans cette thèse a été validé par le biais des simulateurs OMNeT++ et Matlab afin de pouvoir tester différents scénarios d’évaluation. Les résultats des simulations numériques montrent l’apport de nos contributions par rapport aux solutions existantes en termes de temps d’attente, temps de conduite et le temps de parcours des véhicules.