Développement d'un modèle d'estimation des variables de trafic urbain basé sur l'utilisation des technologies de géolocalisation

Développement d'un modèle d'estimation des variables de trafic urbain basé sur l'utilisation des technologies de géolocalisation

[SHS:ECO] Humanities and Social Sciences/Economies and finances

Estimation

Traffic urbain

Modèle statistique

Données de géo-localisation

Prédiction

Face à l'augmentation de la mobilité, les politiques de développement durable cherchent à optimiser l'utilisation des infrastructures de transport existantes. En particulier, les systèmes d'information du trafic à large échelle ont le potentiel d'optimiser l'utilisation du réseau de transport. Ils doivent fournir aux usagers une information fiable en temps réel leur permettant d'optimiser leurs choix d'itinéraires. Ils peuvent également servir d'outils d'aide à la décision pour les gestionnaires du réseau. La thèse étudie comment l'émergence des services Internet sur les téléphones portables et la rapide prolifération des systèmes de géolocalisation permet le développement de nouveaux services d'estimation et d'information des conditions de trafic en réseau urbain. L'utilisation des données provenant de véhicules traceurs nécessite le développement de modèles et d'algorithmes spécifiques, afin d'extraire l'information de ces données qui ne sont envoyées, jusqu'à présent, que par une faible proportion des véhicules circulant sur le réseau et avec une fréquence faible. La variabilité des conditions de circulations, due à la présence de feux de signalisation, motive une approche statistique de la dynamique du trafic, tout en intégrant les principes physiques hydrodynamiques (formation et dissolution de files d'attentes horizontales). Ce modèle statistique permet d'intégrer de façon robuste les données bruitées envoyées par les véhicules traceurs, d'estimer les paramètres physiques caractérisant la dynamique du trafic et d'obtenir l'expression paramétrique de la loi de probabilité des temps de parcours entre deux points quelconques du réseau. La thèse s'appuie sur les données et les infrastructures développées par le projet Mobile Millennium à l'Université de Californie, Berkeley pour valider les modèles et algorithmes proposés. Les résultats soulignent l'importance du développement de modèles statistiques et d'algorithmes adaptés aux données disponibles pour développer un système opérationnel d'estimation du trafic à large échelle

Hofleitner, Aude

Université Paris-Est

2012-12-04

ENG

PhD thesis

http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00798239

2012PEST1176

http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/79/82/39/PDF/TH2012PEST1176_complete.pdf