Modélisation de trafic routier hétérogène pour systèmes de transport intelligents

Modeling heterogeneous vehicular traffic for intelligent transport system applications

• Auteur / Autrice : Sosina Mengistu Gashaw
• Direction : Jérôme Härri, Paola Goatin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 30/11/2018
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut EURECOM (Sophia-Antipolis, Alpes-Maritimes) - Eurecom [Sophia Antipolis]
• Jury : Président / Présidente : Ludovic Leclercq
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ludovic Leclercq, Francesco Viti, Simona Sacone, Thrasyvoulos Spyropoulos
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ludovic Leclercq, Francesco Viti

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes de transport intelligent

Motocyclettes

Transports routiers

Mots clés libres

Trafic routier hétérogène

LWR

Deux roues motorisées

Systèmes de transport intelligents

Heterogeneous traffic

LWR

Powered two wheelers

Intelligent transport system

Résumé

Cette dissertation modélise et analyse les flux de trafic hétérogènes, avec une attention particulière portée à la circulation de voitures et de deux-roues. L'augmentation du nombre de congestions de trafic a forcé les personnes désirant se déplacer à se diriger vers les le deux-roues (appelé ici PTWs = powered two wheelers), comme les motos, les mopeds et les scooters, du fait de leur facilité de manoeuvre et leur efficacité dans l'espace. L'augmentation du nombre de PTWs combinée au caractère unique de certaines de leurs fonctionnalités a résulté en un trafic complexe, donc les particularités sont difficiles à recréer avec les approches de modélisation existantes. Nous développerons ici un modele analytique permettant de reproduire de manière pertinente les particularités d'un flux de véhicules mêlant à la fois les voitures et les deux-roues. Le trafic se décompose en deux classes de véhicules : les PTWs et les voitures. Les propriétés fondamentales sont déduites en employant une approche "porous flow". On suppose que la vitesse d'un véhicule d’une certaine classe est dictée par les propriétés physiques et motrices du véhicule, ainsi que la distribution d'espace vide sur la route. Nous proposons une méthode d'approximation pour dériver la distribution d'espace vide. Dans le but d'explorer plus largement les caractéristiques du flux de trafic notamment requis par les applications de système de transport intelligent (ITS), nous formulons le modèle dans les cadres lagrangien et eulérien. Puis, nous feront appel à une méthode numérique pour la discrétisation du modèle mathématique. Se basant sur le modèle développé nous analyserons les caractéristiques du flux de trafic pour en identifier les propriétés les plus importantes qui nous permettrons de prédire de futures ITS applications et d'organisations du trafic. La possibilité d'appliquer le modèle pour les différentes ITS applications est illustrée par des exemples. Finalement, le modèle développé est validé à l'aide de l'outil de microsimulation.

This dissertation models and analyzes heterogeneous traffic flow, with a particular focus on mixed traffic flow consisting of cars and two-wheelers. The increase in traffic congestion induces commuters to switch to powered two wheelers (PTWs), i.e. motorcycle, mopeds and scooters, because of their high maneuverability and space efficiency. The growth in number of PTWs, combined with their unique mobility features, results in complex traffic characteristics which are difficult to recreate with the existing modeling approaches. We develop an analytical model that can accurately reproduce the traffic features in a mixed flow of cars and PTWs. The traffic stream is decomposed into two vehicle classes, PTWs and cars. The fundamental properties are derived by employing a porous flow approach. It is assumed that the speed of a vehicle class is dictated by the physical and motion properties of the vehicle class, and the distribution of free spaces on the road. We propose an approximation method to derive the free-space distribution. In order to explore broader aspects of the traffic flow characteristics, notably required by intelligent transport system (ITS) applications, we formulate the model in the Lagrangian and the Eulerian frameworks. Further, we provide a numerical method for the discretization of the mathematical model. We analyze the flow characteristics of mixed PTWs and cars traffic and identify important properties, which give insights for future ITS solutions and traffic policy makers. The applicability of the model for different ITS applications is illustrated. Finally, the developed model is validated using a microsimulation tool.