Thèse soutenue

Estimation du temps de parcours d'un réseau urbain par fusion de données de boucles magnétiques et de véhicules traceurs : Une approche stochastique avec mise en œuvre d'un filtre de Kalman sans parfum
FR
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Ré-Mi Hage
Direction : François PeyretDominique MeizelDavid Bétaille
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance en 2012
Etablissement(s) : Nantes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux (France ; 2011-2019)
Jury : Président / Présidente : Nour-Eddin el-Faouzi Faouzi
Examinateurs / Examinatrices : Éric Le Carpentier, Yide Wang
Rapporteurs / Rapporteuses : Jaume Barceló, Thierry Denoeux

Mots clés

FR

Mots clés contrôlés

Résumé

FR  |  
EN

La notion de temps de parcours est une information simple à intégrer par les usagers des transports et a le potentiel, via des systèmes d'assistance, de réduire la congestion aussi bien de manière temporelle que spatiale. Cette thèse porte sur la problématique de l'estimation du temps de parcours en ville, où la circulation se caractérise par un débit variable et un flux significatif de/vers des voies transversales non équipées de capteurs de trafic, flux qui agit comme perturbation de l'équation de conservation des véhicules. La bibliographie présente des approches déterministes et stochastiques, utilisant, selon les situations expérimentales, soit des boucles inductives, soit des véhicules traceurs, soit les deux. Nous proposons une méthode stochastique du type filtrage de Kalman sans parfum. Son modèle dynamique est basé sur la méthode analytique classique des stocks qui considère le décalage temporel entre les cumuls de véhicules entrants et sortants dans chaque tronçon du réseau. La formulation de ce modèle n'est pas explicite, ce qui justifie l'utilisation d'un filtre sans parfum. Les observations utilisées sont à la fois les boucles magnétiques à la sortie des tronçons et les véhicules traceurs après map-matching sur le réseau. L'algorithme est applicable en temps réel, sans connaissance a priori des affectations aux carrefours, et sous conditions éventuelles de perturbation. En sortie de filtre, on dispose des variances d'estimation, ce qui mesure la confiance dans le temps de parcours estimé et permet de rejeter des mesures aberrantes. La validation a été montrée sur la base de simulations sur un réseau simple à trois intersections, avec des flux variables et des perturbations, et pour quelques pourcents de véhicules traceurs