Assimilation de données pour le trafic routier

Transcription

1 Assimilation de données pour le trafic routier SEME juin 2012 Guillaume Allain Fabrice Gamboa Philippe Goudal Jean-Noël Kien Jean-Michel Loubes

2 PLAN DE LA PRESENTATION 1. Présentation du groupe TDF et de Mediamobile 2. La R&D à Mediamobile 3. Données du trafic routier 4. Combinaison de modèles physiques et statistiques 2

3 PLAN DE LA PRESENTATION 1. Présentation du groupe TDF et de Mediamobile 2. La R&D à Mediamobile 3. Données du trafic routier 4. Combinaison de modèles physiques et statistiques 3

4 Le Groupe TDF 1 er diffuseur multimédia Européen 1,55 milliard d euros de chiffre d affaires en employés sites en Europe Télévision mobile Diffusion Radio Diffusion TV Services Multimédia Mobile: Hébergement & Intégration 4

5 Mediamobile Filiale du groupe TDF, créée en 1996 et implantéeen région parisienne En juillet 2010, Mediamobile crée Mediamobile Nordic en Europe du Nord Autres actionnaires: Renault et Cofiroute Coeur de metier: Collection, agrégation et diffusion en temps réel de données dynamiques liées aux déplacements routiers Données brutes Recueil / Gestion Edition / Enrichissement MEDIAMOBILE Plateforme de mise à disposition Diffusion Radio TV Connecté Web / Mobile Opérateurs de services Utilisateurs finaux 5

6 Mediamobile: produits et services L automobile, systèmes de transport L électronique embarquée et nomade Les opérateurs télécoms Les médias: Web, Radio, TV 6

7 PLAN DE LA PRESENTATION 1. Présentation du groupe TDF et de Mediamobile 2. La R&D à Mediamobile 3. Données du trafic routier 4. Combinaison de modèles physiques et statistiques 7

8 La R&D à Mediamobile 15 développeurs 3 chercheursdont 1 docteuret 2 thésards CIFRE Collaboration avec le milieu universitaire de plus de 7 ans avec 4 brevets industrielsdont 1 en phase de dépôt Mediamobile Philioppe Goudal- Directeur du pôle Recherche et Innovation Guillaume Allain Directeur du pôle Enrichissement de Contenu et Docteur en Mathématiques appliquées Dominik Kirchler Ingénieur/Thésard CIFRE Jean-Noël Kien Ingénieur/Thésard CIFRE Institut de Mathématiques de Toulouse Fabrice Gamboa Professeur Jean-Michel Loubes Professeur Elie Maza Professeur associé Thibault Espinasse Docteur en Mathématiques appliquées Les médias: Web, Radio, TV 8

9 La R&D à Mediamobile: enjeux et contraintes Données brutes Recueil / Gestion Edition / Enrichissement MEDIAMOBILE Plateforme de mise à disposition Diffusion Radio TV Connecté Web / Mobile Opérateurs de services Utilisateurs finaux Couverture spatio-temporelle du réseau routier Qualité et précision: archivage, diffusion, prévision Facile d utilisation: automatisable, adaptif, facile à mettre à jour Les médias: Web, Radio, TV 9

10 PLAN DE LA PRESENTATION 1. Présentation du groupe TDF et de Mediamobile 2. La R&D à Mediamobile 3. Données du trafic routier 4. Combinaison de modèles physiques et statistiques 10

11 Données du trafic routier: le réseau routier Graphe: ensemble d arcs (portions de route) reliées par des noeuds Complexité dépend du FRC (Functional Road Classes) FRC Nombre d arcs Longueur [km] {0, 1, 2, 3}

12 Données du trafic routier: le réseau routier Couverture dépend du FRC 12

13 Données du trafic routier: boucle électromagnétique Vitesses calculées à partir d un débit et d une densité Avantages Précis Échantillonnage régulier de 3 minutes Inconvénients Localisé sur les routes principales Seuillé à la vitesse législative 13

14 Données du trafic routier: Floating Car Data Positions GPS projetées sur le réseau routier Avantages Couvre potentiellement tout le réseau Source brute de traffic routier Inconvénients Imprécision: erreur GPS et erreur de map-matching Forte variabilité: outliers Échantillonnagealéatoire: dépenddu retour des utilisateurs GPS 14

15 Données du trafic routier: Données fournies pour la SEME 2012 Rocade Ouest-Sud-Nord de Toulouse A1 CDG > Porte de la chapelle Données de type FCD 15

16 Données du trafic routier: Données fournies pour la SEME aspects d intérêt Traces de véhicules Evolution de la vitessesurun arc 16

17 PLAN DE LA PRESENTATION 1. Présentation du groupe TDF et de Mediamobile 2. La R&D à Mediamobile 3. Données du trafic routier 4. Combinaison de modèles physiques et statistiques 17

18 Combinaison de modèles physiques et statistiques: Objectif et challenge Modéliser le traffic routier à l aide de modèles physiques Challenge Modèle physique -> variables non observées et non disponibles pour Mediamobile(densité, débit) Utiliser des hypothèses sur les modèles physiques combinées avec un apprentissage statistique Objectif Comprendre le traffic routier et ses phénomènes(apprendre la densité,le débit et les bouchons) Reproduire les phénomènes du traffic routier(bouchons) Prédire les phénomènes du traffic 18

19 Combinaison de modèles physiques et statistiques: Objectif et challenge Comprendre, reproduire et prédire 19

20 Combinaison de modèles physiques et statistiques: Modèle physique Modèle physique (macroscopique) 3 variables: Relation fondamentale (loi de conservation) Hypothèse ssupplémentaires(exemple modèles dits du premier ordre comme LWR): Relation entre densité, débit, vitesse Relation d équilibre reliant débit et densité: diagramme de Greenshield Fluide Congestionné 20

21 Combinaison de modèles physiques et statistiques: Modèle physique D autres hypothèses possibles(modèles du second ordre) Ross Payne Liu et al. 21

22 Résumé Déroulement Modèle physique Résultat + hypothèses + estimation d autres paramètres Modèle statistique Données de trafic Apprentissage statistique des paramètres du modèle physique 22

23 Questions? 23