Control of large scale traffic network

par Pietro Grandinetti

Thèse de doctorat en Automatique - productique

Sous la direction de Carlos Canudas-de-Wit et de Federica Garin.

Le président du jury était Mazen Alamir.

Le jury était composé de Giovanni De Nunzio, Paola Goatin.

Les rapporteurs étaient Simona Sacone, Eduardo Fernandez Camacho.

  • Titre traduit

    Contrôle de vaste réseau de trafic


  • Résumé

    La thèse concerne le contrôle de feux tricolores dans de larges réseaux urbains. Le point de départ est l’étude d’un modèle macroscopique se basant sur le Cell Transmission model. Nous avons formulé une version du modèle intégrant les feux tricolores à sa dynamique. De plus, nous avons introduit deux simplifications à ce modèle orientées vers la conception des techniques de contrôle ; la première se base sur la théorie de la moyenne et considère le pourcentage de vert des feux tricolores, la seconde décrit les trajectoires des feux tricolores en utilisant les instants d’activation et de désactivation d’un signal binaire. Nous utilisons des simulations numériques pour valider les modèles en les comparant avec le Cell Transmisson model intégrant les feux tricolores, ainsi que des simulations microscopiques (avec le logiciel Aimsun) afin de valider les mêmes modèles en les comparant cette fois-ci à un comportement réaliste des véhicules.Nous proposons deux techniques de contrôle à partir des deux modèles mentionnés ci-dessus. Le premier, qui utilise le modèle moyen de transmission de véhicules, considère les pourcentages de vert des feux tricolores comme variables contrôlées, et il est formulé comme un problème d'optimisation des mesures de trafic standards. Nous analysons un tel problème et nous montrons que cela équivaut à un problème d'optimisation convexe, afin d'assurer son efficacité de calcul. Nous analysons sa performance par rapport à un best-practice control à la fois dans des simulations MatLab, et dans des simulations microscopiques, avec un modèle Aimsun qui reproduit une grande partie de Grenoble, en France. La deuxième approche proposée est un problème d'optimisation dans lequel les variables contrôlées sont les instants d'activation et de désactivation de chaque feu tricolore. Nous utilisons la technique de modélisation Big-M dans le but de formuler un tel problème comme un programme linéaire avec variables entières, et nous montrons par des simulations numériques que l’expressivité de cette optimisation conduit à des améliorations de la dynamique du trafic, au prix de l'efficacité de calcul.Pour poursuivre la scalabilité des techniques de contrôle proposées nous développons deux algorithmes itératifs pour le problème de contrôle des feux de signalisation. Le premier, basé sur l'optimisation convexe mentionnée ci-dessus, utilise la technique dual descent et nous prouvons qu’il est optimal, i.e., il donne la même solution que l'optimisation centralisée. Le second, basé sur le problème d’optimisation entier susmentionné, est un algorithme sous-optimal qui mène à des améliorations substantielles par rapport au problème centralisé connexe, concernant l'efficacité de calcul. Nous analysons par des simulations numériques la vitesse de convergence des algorithmes itératifs, leur charge de calcul et leurs performances en matière de mesure du trafic.La thèse est conclue avec une étude de l'algorithme de contrôle des feux de circulation qui est utilisé dans plusieurs grandes intersections dans Grenoble. Nous présentons le principe de fonctionnement d'un tel algorithme, en détaillant les différences technologiques et méthodologiques par rapport aux approches proposées. Nous créons dans Aimsun le scénario représentant la partie intéressée de la ville, en reproduisant également l'algorithme de contrôle et en comparant ses performances avec celles de l'une de nos approches sur le même scénario.


  • Résumé

    The thesis focuses on traffic lights control in large scale urban networks. It starts off with a study of macroscopic modeling based on the Cell Transmission model. We formulate a signalized version of such a model in order to include traffic lights’ description into the dynamics. Moreover, we introduce two simplifications of the signalized model towards control design, one that is based on the average theory and considers duty cycles of traffic lights, and a second one that describes traffic lights trajectories with the time instants of the rising and falling edges of a binary signals. We use numerical simulations to validate the models with respect to the signalized Cell Transmission model, and microsimulations (with the software Aimsun), to validate the same model with respect to realistic vehicles’ behavior.We propose two control algorithms based on the two models above mentioned. The first one, that uses the average Cell Transmission model, considers traffic lights’ duty cycles as controlled variables and it is formulated as an optimization problem of standard traffic measures. We analyze such a problem and we show that it is equivalent to a convex optimization problem, so ensuring its computational efficiency. We analyze its performance with respect to a best-practice control scheme both in MatLab simulations and in Aimsun simulations that emulate a large portion of Grenoble, France. The second proposed approach is an optimization problem in which the decision variables are the activation and deactivation time instants of every traffic lights. We employ the Big-M modeling technique to reformulate such a problem as a mixed integer linear program, and we show via numerical simulations that the expressivity of it can lead to improvements of the traffic dynamics, at the price of the computational efficiency of the control scheme.To pursue the scalability of the proposed control techniques we develop two iterative distributed approaches to the traffic lights control problem. The first, based on the convex optimization above mentioned, uses the dual descent technique and its provably optimal, that is, it gives the same solution of the centralized optimization. The second, based on the mixed integer problem aforesaid, is a suboptimal algorithm that leads to substantial improvements by means of the computational efficiency with respect to the related centralized problem. We analyze via numerical simulations the convergence speed of the iterative algorithms, their computational burden and their performance regarding traffic metrics.The thesis is concluded with a study of the traffic lights control algorithm that is employed in several large intersections in Grenoble. We present the working principle of such an algorithm, detailing technological and methodological differences with our proposed approaches. We create into Aimsun the scenario representing the related part of the city, also reproducing the control algorithm and comparing its performance with the ones given by one of our approaches on the same scenario.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université Savoie Mont Blanc (Chambéry-Annecy). Service commun de la documentation et des bibliothèques universitaires. Bibliothèque électronique.
  • Bibliothèque : Université Grenoble Alpes. Bibliothèque et Appui à la Science Ouverte. Bibliothèque électronique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.