Traffic Modeling and Control at Intelligent Intersections : Time Delay and Fuel Consumption Optimization

par Jinjian Li

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Abdellah El Moudni et de Mahjoub Dridi.

Soutenue le 07-02-2017

à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec Nanomédecine, imagerie, thérapeutique (Besançon) (laboratoire) , Université de technologie de Belfort-Montbéliard (Etablissement de préparation) et de Nanomédecine- imagerie- thérapeutique - UFC / NIT / NANOMEDECINE (laboratoire) .

Le président du jury était Pierre Borne.

Le jury était composé de Olivier Grunder.

Les rapporteurs étaient Abdelkhalak El Hami, Mohamed Benrejeb.

  • Titre traduit

    Modélisation et contrôle du trafic aux intersections intelligentes : L'optimisation du temps de retard et de la consommation de carburant


  • Résumé

    La congestion du trafic dans nos villes est un problème qui entrave la qualité de vie. L'intersection est un endroit où les congestions se produisent le plus fréquemment. Par conséquent, au lieu d'étendre les infrastructures, il serait plus intéressant économiquement de s’ocupper de la résolution du problème des retards en développant les stratégies de contrôle de la circulation.Les travaux de cette thèse concerne l’étude des intersections dites « intelligentes » dépourvues de feux de signalisation, et où la coopération est réalisée à partir de la communication véhicule-infrastructure (V2I). L’objectif étant de proposer une modélisation coopérative de ces intersections visant à réduire à la fois les temps de retards et la consommation de carburant.La méthode de résolution du problème comporte deux volets principaux. Le premier volet concerne l'itinéraire devant être choisi par les véhicules pour arriver à leur destination à partir d’un point de départ. Le deuxième volet étant les procédures coopératives proposées afin de permettre aux véhicules de passer rapidement et économiquement à travers chaque intersection. D'une part, selon les informations envoyées en temps réel par les véhicules via la communication V2I à l’intérieur d’une zone de communication, chaque intersection exécute un algorithme soit de « Programmation Dynamique » soit de « Colonie d'Abeilles Artificielles » suivant la taille du trafic et ceci afin de donner aux véhicules l’ordre de passage minimisant le temps de retard dans les intersections. D'autre part, et après avoir reçu l’ordre de passage, chaque véhicule doit calculer son profil optimal de vitesse lui assurant une consommation minimale de carburant.Une série de simulations a ainsi été exécutée sous différents volumes de trafic afin de montrer la robustesse et la performance des méthodes proposées. Les résultats ont aussi été comparés avec d'autres méthodes de contrôle de la littérature et leur efficacité a ainsi été validée.


  • Résumé

    The traffic congestion is one of the most serious problems limiting the improvement of standing of life. The intersection is a place where the jams occur the most frequently. Therefore, it is more effective and economical to relieve the problem of the heavy traffic delays by ameliorating the traffic control strategies, instead of extending the infrastructures.The proposed method is a cooperative modeling to solve the problem of reducing traffic delays and decreasing fuel consumption simultaneously in a network of intersections without traffic lights, where the cooperation is executed based on the connection of Vehicle-to-Infrastructure (V2I). The resolution contains two main steps. The first step concerns the itinerary. An itinerary presents a list of intersections chosen by vehicles to arrive at their destinations from their origins. The second step is related to the following proposed cooperative procedures to make vehicles to pass through each intersection rapidly and economically: on the one hand, according to the real-time information sent by vehicles in the edge of the communication zone via V2I, each intersection applies Dynamic Programming (DP) or Artificial Bee Colony (ABC) to cooperatively optimize the vehicle passing sequence in intersection with the minimal time delay under the relevant safety constraints; on the other hand, after receiving this sequence, each vehicle finds the optimal speed profiles with the minimal fuel consumption by an exhaustive search.A series of simulation are executed under different traffic volumes to present the performance of proposed method. The results are compared with other control methods and research papers to prove the our new traffic control strategy.


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