Intelligent Traffic Management Strategies: Exploring the Impact of U-Turns and Adaptive Traffic Lights on Traffic Flow, Energy Dissipation, and Environmental Outcomes at Circular Intersections through Cellular Automaton Models

Abstract

Les intersections circulaires, telles que les ronds-points et les carrefours giratoires, sont de plus en plus utilisées dans le monde entier pour améliorer la sécurité et la gestion du trafic, réduisant ainsi le nombre de collisions. Cependant, des défis persistent, notamment la minimisation de l’impact environnemental, la garantie de la sécurité des piétons, la compréhension du comportement des véhicules et la réduction de la congestion du trafic. Malgré des investissements importants, l’expansion de l’infrastructure peut ne pas être suffisante. Une gestion efficace des ressources est essentielle, et la modélisation et la simulation peuvent jouer un rôle crucial. Les théories et les modèles de circulation, tels que le modèle de cellular automata (CA) de Nagel et Scherkenberg, peuvent décrire les interactions entre les véhicules et entre les véhicules et l’infrastructure, ce qui rend les modèles CA particulièrement adaptés à cette fin. Cette thèse contribue au domaine de la modélisation du trafic aux intersections circulaires en examinant les effets des manœuvres de virage, tels que les U-tours et les virages continus sans direction spécifique, dans les systèmes de ronds-points à une seule voie. L’étude examine l’impact de l’augmentation du nombre de véhicules effectuant ces manœuvres sur les caractéristiques du trafic, les émissions de CO2 et la dissipation d’énergie. En outre, la recherche explore les conflits résultant du non-respect des écarts de sécurité par les véhicules lorsqu’ils entrent dans la voie circulaire et leur impact sur la capacité du rond-point. Les résultats révèlent que cette pratique réduit l’efficacité du système. Pour atténuer ces problèmes, nous proposons l’utilisation de feux de circulation pour contrôler le flux de véhicules, minimiser les interactions conflictuelles et améliorer la fluidité du trafic. Dans la dernière section de la thèse, une stratégie intelligente est proposée pour gérer et optimiser le flux de circulation dans les carrefours giratoires. Cette stratégie utilise un modèle de simulation hybride basé sur les automates cellulaires pour le contrôle de la circulation, qui intègre des feux de circulation et des règles de priorité spécifiques aux carrefours giratoires. Le modèle évalue le flux de circulation dans les voies circulaires, en utilisant la densité, le taux de satisfaction, la vitesse moyenne, le temps de séparation entre les véhicules (time headway) et la densité des véhicules à l’arrêt comme paramètres de rétroaction. Les résultats de l’étude indiquent que ces paramètres éliminent efficacement la phase de blocage total (gridlock) qui caractérise typiquement le flux de circulation dans les carrefours giratoires sans feux de circulation, ce qui améliore considérablement le débit et l’efficacité dans les carrefours giratoires.