Le futur de la conduite automobile. Tendances technologiques du trafic routiers. Séminaire AWK FOCUS, 6 mai 2015

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1 Le futur de la conduite automobile Tendances technologiques du trafic routiers Séminaire AWK FOCUS, 6 mai 2015 Dr Christian Blanc, consultant Peter Geissbühler, responsable de secteur

2 Contenu Vue des tendances technologiques Tendance «conduite autonome» Tendance «véhicules connectés» Défis pour l infrastructure 2

3 Vue des tendances technologiques Mobilité électrique Mobility Pricing Smart Car Handy Internet Handel Service Social Versicherung Media Infrastruktur Logistik Zulieferer OEM Gastronomie Mobility Service GPS Daten Verkehrs- Daten Wetter Tankstelle Big Data Conduite autonome Véhicules connectés 3

4 Contenu Vue des tendances technologiques Tendance «conduite autonome» Tendance «véhicules connectés» Défis pour l infrastructure 4

5 Conduite autonome 5

6 Tendance «conduite autonome» Définition Autonomous vehicle can drive itself from a starting point to a predetermined destination in autopilot mode using various in-vehicle technologies and sensors. (source: Gartner) Niveaux d automatisation*: Niveau 0 sans automatisation Niveau 1 automatisation de certaines fonctions Niveau 2 fonctions combinées d automatisation Niveau 3 automatisation automotrice limitée Niveau 4 automatisation automotrice complète * U.S. Department of Transportation 6

7 Tendance «conduite autonome» Technologies 7

8 Tendance «conduite autonome» Vidéo «Google Self Driving Car on City Streets» 8

9 Tendance «conduite autonome» Avantages et défis Avantages Meilleure utilisation du temps de conduite Optimisation du flux du trafic Augmentation de la capacité Amélioration de la sécurité Consommation d énergie réduite Renforcement / automatisation de la gestion du trafic Questions non résolues sur l aptitude à conduire Questions de responsabilité Adaptations de la «convention de Vienne sur la circulation routière» Personnes Défis Acceptation et confiance «Intelligence artificielle» vs. jugement humain 9

10 Tendance «conduite autonome» Conséquences sur l infrastructure routière Routes intelligentes (smart road) Des recherches récentes ont montré que pour assurer et améliorer la sécurité pour la conduite autonome le développement d une infrastructure routière moderne est nécessaire. Cela signifie par exemple: Conséquences sur l infrastructure routière Envoyer l état de la signalisation (évent. difficile à voir éblouissement, brouillard) Elargir l horizon des véhicules autonomes (événements au-delà de la portée de leurs capteurs) Communication C2I (car-to-infrastructure) 10

11 Contenu Vue des tendances technologiques Tendance «conduite autonome» Tendance «véhicules connectés» Défis pour l infrastructure 11

12 Tendance «véhicules connectés» Technologies et applications C2I: Car-to-Infrastructure C2C: Car-to-Car 12

13 Tendance «véhicules connectés» Technologies et applications Technologies Car-to-Car (C2C) Applications possibles Car-to-Infrastructure (C2I) Station en bord de route C2I C2I C2C Avertisseur de freinage Signalisation embarquée C2I C2C / courte portée: WLAN (IEEE p) C2I / grande portée: radiocommunication Véhicules d urgences Avertisseur de chantier Avertisseur de collision Météo 13

14 Tendance «véhicules connectés» Vidéo «BMW Car-to-X Communication» 14

15 Tendance «véhicules connectés» Avantages et défis Avantages Pour les utilisateurs de la route Avertissement des dangers Meilleure information du trafic, suggestions de déviation Pour la gestion du trafic Informations sur le flux du trafic données de trafic Possibilité d informer de manière ciblée Flux du trafic plus régulier moins de bouchons, moins d accidents Plate-forme pour d autres applications Gestion de flottes Tarification de la mobilité Défis Utilisation abusive des données Position, vitesse Pannes, accidents Les conducteurs doivent pouvoir compter sur la protection des données Hacker Les stations en bord de route et les véhicules utilisent le protocole courant WLAN Mesures de sécurité Submersion d informations des conducteurs distraction 15

16 Tendance «véhicules connectés» Conséquences sur l infrastructure routière Services Service météo Gestion des chantiers Gestion du trafic Police Services d entretien Informations sur le trafic Fournisseurs de services mobiles Infrastructure routière Stations en bord de route 16

17 Contenu Vue des tendances technologiques Tendance «conduite autonome» Tendance «véhicules connectés» Défis pour l infrastructure 17

18 Défis pour l infrastructure Facteurs d influence et approches de solutions Cyber menaces Mobilité électrique Smart Car Véhicules connectés Road Pricing? Véhicules autonomes Internet of Things Smart Road Approches de solutions Flexibilité Modularité SOA (service oriented architecture) Structure multiniveaux Présentation Logique d application Services de base Données Niveau terrain Infrastructure actuelle 18

19 Défis pour l infrastructure Une architecture système moderne orientée vers l avenir est nécessaire Application métier gestion du trafic Application métier gestion des chantiers Application métier X Services de base et techniques Application métier Y Niveau de gestion Approche architecture orientée services (SOA) Système ouvert avec des modules fonctionnels Données (représentation de l état, données de base) Infrastructure de communication suisse 3 km Schöneichtunnel Systèmes de tronçon standardisés Système de gestion du trafic Feux de signalisation, etc. 19

20 Défis pour l infrastructure FA VM l avenir a déjà commencé Avantages de l application métier de gestion du trafic (FA VM) Vue intégrée de l état et des prévisions du trafic sur les routes nationales suisses Un système pour toutes les parties prenantes Centrale de gestion du trafic Filiales OFROU Police cantonale Viasuisse Maintenance efficace et extension simple Architecture orientée services Conception modulaire 20

21 Défis pour l infrastructure FA VM sur le chemin vers le «Big Data» Défis Grands volumes de données mais pas toutes les données sont pertinentes ou plausibles Sécurité des données les données et leur transport doivent répondre à des exigences élevées Vitesse une collecte et diffusion rapides des données permettent aux opérateurs une influence déterminante Exemples de données Données en temps réelles de près de 400 compteurs du trafic «Floating Phone Data» - données anonymisées des téléphones mobiles des usagers Images en direct de près de 800 caméras Données météo (précipitation, température, etc.) 21

22 22 Questions et discussion

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