Modèles de Mobilité de Véhicules par Apprentissage Profond dans les Systèmes de Tranport Intelligents

Deep Learning based Vehicular Mobility Models for Intelligent Transportation Systems

• Auteur / Autrice : Jian Zhang
• Direction : Abdelkader El Kamel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 07/12/2018
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 / CRIStAL
• Jury : Président / Présidente : Pierre Borne
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alejandro Castillo Atoche, Gaston Lefranc, Zhuoyue Song, Liming Zhang
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Shaoping Wang, Ismael Lopez-Juarez

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux ad hoc de véhicules

Circulation

Modèles de Markov cachés

Réseaux neuronaux (informatique)

Apprentissage profond

Systèmes de transport intelligent

Mots clés libres

Apprentissage profond

Systèmes de transport intelligents

Réseau de neurones

Modèle de Markov caché

Simulation du trafic

Modèle de mobilité des véhicules

Deep learning

Intelligent transportation systems

Neural Network

Hidden Markov model

Traffic simulation

Vehicular mobility models

Résumé

Les systèmes de transport intelligents ont acquis un grand intérêt pour la recherche ces dernières années. Alors que la simulation réaliste du trafic joue un rôle important, elle n'a pas reçu suffisamment d'attention. Cette thèse est consacrée à l'étude de la simulation du trafic au niveau microscopique et propose des modèles de mobilité des véhicules correspondants. À l'aide de méthodes d'apprentissage profond, ces modèles de mobilité ont fait leurs preuves avec une crédibilité prometteuse pour représenter les véhicules dans le monde réel. D'abord, un modèle de mobilité basé sur un réseau de neurones piloté par les données est proposé. Ce modèle provient de données de trajectoires du monde réel et permet de mimer des comportements de véhicules locaux. En analysant les performances de ce modèle de mobilité basé sur un apprentissage de base, nous indiquons qu’une amélioration est possible et proposons ses spécifications. Un MMC est alors introduit. La préparation de cette intégration est nécessaire, ce qui comprend un examen des modèles de mobilité traditionnels basés sur la dynamique et l’adaptation des modèles « classiques » à notre situation. Enfin, le modèle amélioré est présenté et une simulation de scénarios sophistiqués est construite pour valider les résultats théoriques. La performance de notre modèle de mobilité est prometteuse et des problèmes de mise en œuvre sont également discutés

The intelligent transportation systems gain great research interests in recent years. Although the realistic traffic simulation plays an important role, it has not received enough attention. This thesis is devoted to studying the traffic simulation in microscopic level, and proposes corresponding vehicular mobility models. Using deep learning methods, these mobility models have been proven with a promising credibility to represent the vehicles in real-world. Firstly, a data-driven neural network based mobility model is proposed. This model comes from real-world trajectory data and allows mimicking local vehicle behaviors. By analyzing the performance of this basic learning based mobility model, we indicate that an improvement is possible and we propose its specification. An HMM is then introduced. The preparation of this integration is necessary, which includes an examination of traditional dynamics based mobility models and the adaptation method of “classical” models to our situation. At last, the enhanced model is presented, and a sophisticated scenario simulation is built with it to validate the theoretical results. The performance of our mobility model is promising and implementation issues have also been discussed