Fusion de données pour la surveillance du trafic et l'information des usagers

par Frédéric Schettini

Thèse de doctorat en Automatique, informatique industrielle

Sous la direction de Jean-Jacques Henry.

Soutenue en 1998

à Toulouse, ENSAE .


  • Résumé

    Ce mémoire présente une méthode de fusion des données du trafic permettant à la fois la surveillance de la circulation en milieu urbain et la diffusion des états de trafic aux automobilistes en temps réel. Après une introduction présentant le contexte général de cette thèse, un état de l'art des systèmes actuels de mesure du trafic et des différents moyens d'information du conducteur est dressé. Cette partie se termine par la description du système informatique de fusion de données dans la suite du document. La partie suivante propose l'étude et l'évaluation d'une procédure de filtrage qui remédie aux pannes, souvent importantes, des postes de mesure. La procédure mise en œuvre permet de tester la fiabilité des mesures réelles grâce à l'utilisation d'estimateurs basés soit sur un modèle théorique de trafic, soit sur une analyse temporelle ou spatiale. La quatrième partie de ce mémoire, la plus conséquente, s'intéresse à l'étude d'un modèle prévisionnel des variables du trafic. Après une revue des méthodes existantes, une approche innovante est envisagée. Celle-ci s'appuie sur la théorie des réseaux de neurones artificiels (RN). Un algorithme d'apprentissage basé sur la technique de la rétropropagation du gradient, pouvant aussi bien calibrer des réseaux à couches directes que récurrentes a été implémenté. Cette méthode offre la possibilité de prédire le trafic dans le futur proche c'est-à-dire sur plusieurs périodes. Elle permet aussi d'ajuster les RN, pour une utilisation en temps réel, en fonction des situations réellement observées. Dans cette partie, on a évalué les performances de différentes structures neuronales capables de modéliser les phénomènes complexes du trafic sur des jeux de données réelles. Les expériences menées conduisent à des meilleurs résultats que ceux obtenus à partir de prédicteurs classiques (ARIMA). La cinquième partie de cette thèse propose un modèle d'estimation d'indicateurs du trafic non observables ; les temps de parcours et le niveau de circulation pour des trajets. La méthode retenue est basée sur un modèle déterministe qui intègre à la fois des mesures du trafic en certains points du réseau routier et les informations relatives aux feux tricolores. Enfin, la dernière partie s'intéresse à l'évaluation complète du système (filtrage, estimation et prédiction) de fusion de données sur des sites d'exploitations réels.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (160 p.)
  • Annexes : Bibliogr.p.157-160

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : ISAE-SUPAERO Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace. Service documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1998/245 SCH
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