Thèse soutenue

Estimation des temps de parcours fondée sur l'utilisation des données éparses de véhicules traceurs dans un contexte urbain

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Auteur / Autrice : Amnir Hadachi
Direction : Abdelaziz Bensrhair
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 31/01/2013
Etablissement(s) : Rouen, INSA
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes (Mont-Saint-Aignan, Seine-Maritime)
Jury : Président / Présidente : Jacques Jacot
Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Mousset, Christèle Lecomte, Bernard Matyjasik
Rapporteurs / Rapporteuses : Fabrice Mériaudeau, Fawzi Nashashibi

Résumé

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Cette thèse porte sur le problème de l'estimation des temps de parcours, de véhicules, par section de route dans un contexte urbain, en utilisant les données GPS à faible densité d’échantillon. L'un des défis de cette thèse est d'utiliser ce genre de données. Dans le cadre de ce travail de recherche, j'ai développé une carte numérique avec son nouveau système d'information géographique (SIG), qui traite la problématique du map-matching, où nous avons apporté des améliorations, ainsi que le problème du plus court chemin.La thèse s'inscrit dans le cadre du projet PUMAS (Plate-forme Urbaine de Mobilité Avancée et Soutenable), ce qui est un avantage pour nos recherches en ce qui concerne le processus de collecte de données réelles sur le terrain ainsi que pour faire nos tests. Le projet PUMAS est un projet préindustriel qui a pour objectif d'informer sur la situation du trafic mais également de développer et de mettre en œuvre une plate-forme de mobilité durable afin de l'évaluer dans la région, notamment à Rouen, France. Le résultat offre un cadre pour tout contrôleur de la situation, gestionnaire ou chercheur pour accéder à de vastes réserves de données sur l'estimation du flux du trafic, sur les prévisions et sur l'état du trafic.