Ce projet se concentre sur le d\u00e9veloppement de solutions de gestion int\u00e9gr\u00e9es (\u00e0 savoir une r\u00e9gulation coordonn\u00e9e des acc\u00e8s [Ramp Metering RM] et des limitations variables de vitesse [Variable Speed Limits VSL]) pour la r\u00e9gulation des embouteillages sur les r\u00e9seaux autoroutiers. Une solution efficace en temps r\u00e9el de ce probl\u00e8me n\u00e9cessite le d\u00e9veloppement de nouvelles m\u00e9thodes de contr\u00f4le au moyen d\u2019une technique de pointe dans les domaines de la th\u00e9orie de la r\u00e9gulation et de l\u2019optimisation de gestion. L\u2019id\u00e9e consiste \u00e0 associer le concept de lin\u00e9arisation globale (sur la base des mod\u00e8les non lin\u00e9aires impliqu\u00e9s) \u00e0 une stabilit\u00e9 de Lyapunov. Nous concevons un contr\u00f4leur optimal utilisant les deux concepts et formulons ainsi un probl\u00e8me d\u2019optimisation convexe (c\u2019est-\u00e0-dire carr\u00e9) pouvant \u00eatre r\u00e9solu de fa\u00e7on efficace en ligne. Les contr\u00f4leurs qui en d\u00e9coulent sont compl\u00e9t\u00e9s par un proc\u00e9d\u00e9 d\u2019\u00e9valuation en ligne pouvant \u00eatre aliment\u00e9 avec les donn\u00e9es n\u00e9cessaires. En fonction de la configuration de capteur (sp\u00e9cifique au lieu) et de la r\u00e9solution tant spatiale que temporelle et des diff\u00e9rentes d\u00e9faillances et pannes de mat\u00e9riel logiciel, un poste de gestion du trafic doit garantir qu\u2019il dispose de tous les appareils et syst\u00e8mes n\u00e9cessaires pour fournir aux r\u00e9gulateurs un retour de la situation en tenant compte de toutes les mesures en temps r\u00e9el disponibles. Le syst\u00e8me en ligne ferm\u00e9 devient ainsi plus flexible car il peut d\u00e9sormais \u00eatre aussi install\u00e9 aux endroits pr\u00e9sentant des mesures limit\u00e9es et\/ou des d\u00e9faillances logicielles et de communication fr\u00e9quentes. Le syst\u00e8me d\u2019\u00e9valuation d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 cet effet utilise l\u2019apprentissage automatique, la th\u00e9orie du filtre, les corr\u00e9lations statistiques et la th\u00e9orie du flux de trafic; il sera \u00e0 terme en mesure de combler les lacunes de donn\u00e9es absentes dans les domaines spatial et temporel.<\/p>\n
Dans l\u2019environnement connect\u00e9 de demain avec des technologies V2X (Vehicle-to-X), nous aurons acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es de d\u00e9tecteur de trafic de diff\u00e9rents types qui, par rapport aux donn\u00e9es conventionnelles de d\u00e9tecteurs de boucles \u2013 comme nous les utilisons aujourd\u2019hui \u2013, pr\u00e9senteront des diff\u00e9rences. Il doit \u00e9galement \u00eatre not\u00e9 que ce sc\u00e9nario n\u2019est pas futuriste, mais tout \u00e0 fait r\u00e9aliste car l\u2019on trouve d\u00e9j\u00e0 de telles technologies sur nos routes (par ex. Tesla) et qu\u2019elles se d\u00e9velopperont sans aucun doute dans les ann\u00e9es \u00e0 venir. Les essais pilotes avec AV [autonomous vehicles AV ou v\u00e9hicules autonomes] se d\u00e9roulent actuellement dans de nombreux endroits dans le monde et des exploitants routiers autoriseront bient\u00f4t le trafic mixte \u2013 \u00e0 savoir un m\u00e9lange entre v\u00e9hicule autonome et v\u00e9hicules conduits par des humains. Les consid\u00e9rables donn\u00e9es livr\u00e9es par le V2X et l\u2019AV doivent alors \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es \u00e0 nos actuelles donn\u00e9es et permettre une \u00e9valuation plus pr\u00e9cise du trafic. C\u2019est dans ce but que les mod\u00e8les classiques de la th\u00e9orie du flux de trafic appliqu\u00e9s \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1960 doivent \u00eatre perfectionn\u00e9s et modifi\u00e9s pour tenir compte des progr\u00e8s techniques de l\u2019industrie automobile.<\/p>\n
Une infrastructure VSL n\u2019a \u00e9t\u00e9 que r\u00e9cemment d\u00e9velopp\u00e9e (et continue \u00e0 l\u2019\u00eatre) et mise en service sur des autoroutes autour de Zurich. Les actuels exploitants routiers sont tout \u00e0 fait conscients du fait que la VSL am\u00e9liore la s\u00e9curit\u00e9, diminue les \u00e9missions de gaz et sont \u00e0 m\u00eame de r\u00e9duire les retards aux heures de pointe dus aux embouteillages. La pratique actuelle consiste \u00e0 utiliser des valeurs-seuils donn\u00e9es pour embouteillages et limites de vitesse et \u00e0 \u00e9tablir des seuils pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s pour diff\u00e9rentes conditions (pour que, par exemple, lors de la formation d\u2019embouteillages, les limitations de vitesse passent de 120 km\/h \u00e0 100 km\/h, puis \u00e0 80 km\/h). En rendant ce processus dynamique, nous pouvons augmenter son efficacit\u00e9 et am\u00e9liorer la digitalisation de l\u2019infrastructure de trafic. L\u2019approche de contr\u00f4le que nous pr\u00e9sentons est in\u00e9dite et devrait vraisemblablement exercer un r\u00e9el impact scientifique. Notre objectif est de r\u00e9aliser dans un poste de gestion du trafic les algorithmes d\u00e9velopp\u00e9s au cours de ce projet et ainsi de r\u00e9guler le trafic sur une partie de l\u2019autoroute suisse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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