Modèle de trafic comportemental multi-acteurs ARCHISIM POSTULATS ˆ la circulation routière est un système complexe, essentiellement fondé sur des pratiques individuelles (voire individualistes...) ˆ nous sommes incapables d appréhender ce système dans sa globalité ˆ les modèles de simulation fondés sur l identification de lois de trafic ne sont pas pertinents dès qu il s agit : vd étudier les impacts des modifications du système de trafic dès lors qu elles touchent au comportement du conducteur (des usagers) vintroductions de systèmes d aide à la conduite vsituations non normatives particulièrement complexes (comportements dans les carrefours notamment)
ARCHISIM : Collaboration MSIS / LPC modélisation et simulation du comportement des conducteurs POSTULATS ˆ Situation routière = infrastructure + trafic ˆ Les situations routières sont dynamiques et proviennent des interactions entre les différents acteurs des situations ˆ Chaque acteur est autonome, avec ses propres connaissances, buts et stratégies HYPOTHÈSE ˆ la modélisation du comportement individuel des acteurs du système et de leurs interactions permet, par émergence de comportements collectifs, d approcher un modèle de comportement du système complet
base 3D simulateur piloté catégorisation de l'environnement routier graphe + pseudo-balises mobile, devant, même route, même voie, même sens, vitesse v, distance d, feu stop... panneau carrefour, distance d... carrefour, type, distance d... simulation
Macroscopique Piloté Microscopique Comportementale
MODE DE RÉSOLUTION ˆ Absence de superviseur : résolution des conflits au niveau de chaque agent vcalcul distribué ˆ Éco-résolution : émergence de comportements de trafic à partir des actions et interactions qui ont lieu dans le système ˆ Variété des comportements véhicules/conducteurs par variété des capacités véhicules et variété des comportements conducteurs ˆ Calculs élémentaires effectués en parallèle, réévalués à chaque cycle (suivi, conflit,...) selon une périodicité élevée (<= 100 ms) et pour des contraintes multiples => lois complexes (non exprimées!) vex : arrêt, démarrage d un peloton à un feu vex : franchissement d un carrefour protégé
Approche multi-acteurs (informatique : multi-agents) HYPOTHÈSES ˆ Émergence d un comportement collectif issu d actions / interactions individuelles (éco-résolution) INTÉRÊT ˆ Étude (et compréhension) des mécanismes d émergence ˆ Simulation de phénomènes complexes QUESTIONS ˆ Granulométrie ˆ Comportement ˆ Convergence
VALIDATIONS ˆ niveau individuel vvalidation pour scénarios "test" ˆ niveau collectif vvalidation avec des données réelles - Université de Reggio Calabria - données autoroutières et notamment distribution des véhicules sur les voies selon la densité du trafic vprojet européen DIATS - Deployment of Interurban ATT Test Scenarios (4th Framework - DG 7) - validation croisée avec des simulations calibrées SIMONE (macroscopique, TUHH), SYSTEM (microscopique, TRL) vvalidation avec données réelles - INRETS / SRILOG - situations avec congestions sur autoroute péri-urbaine (A6)
EXEMPLE DE VALIDATION AU NIVEAU INDIVIDUEL : ANTICIPATION voie 1 2 1 4 2 1 2 1 voie 2 4 3 3 4 3 T = 0 T = 1 T = 2 ˆ Vitesse véhicule 1 : 60 km/h ˆ Vitesse véhicule 2 : 100 km/h ˆ Vitesse véhicule 3 : 80 km/h ˆ Vitesse véhicule 4 : 80 km/h, vitesse désirée : 80 km/h
EXEMPLE DE VALIDATION AU NIVEAU INDIVIDUEL
VALIDATION AU NIVEAU COLLECTIF (DIATS) vh/ h 4500 2000 0 10 20 30 40 50 60 tps (mn) capteur 0 1 2 3 4 5 km
Densité (veh/km) Densité en fonction du temps (section 2000 à 2500m) 300 250 SIMONE SISTM ARCHISIM 200 150 100 50 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 Temps
vitesse moyenne en fonction du temps (section 2000 à 2500m) 140 120 Vitesse moyenne(km/h) SIMONE SISTM ARCHISM 100 80 60 40 20 Temps (mins) 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58
VALIDATION AU NIVEAU COLLECTIF (UNIV. REGGIO-CALABRIA) distribution du débit sur une autoroute à 3 voies 3000 2500 débit par voie (vh/h) 2000 1500 1000 500 0 débit voie droite débit voie centrale débit voie gauche loi voie gauche loi voie centrale loi voie droite 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
04:00 04:18 04:36 04:54 05 :12 05:3 0 05:48 06:06 06:24 06:42 07:00 07:18 07:36 04:54 08:12 08:30 08:48 09:06 09:24 09:42 10:00 04:00 04:18 04:36 04:54 05:12 05:30 05:48 06:06 06:24 06:42 07:00 07:18 07:36 04:54 08:12 08:30 08:48 09:06 0 9:24 09:42 10:00 Validation au niveau collectif (MSIS-CS/SRILOG) 600 500 400 300 200 100 0 Highway A6W - pk 12.68 Hour of day 0 Flow (veh/6mn) 300 250 200 150 100 50 Speed(km/h) simu. flow Real f low Simu. speed Real s peed Figure 7. Graph showing the results for the end of the highway section. 80 70 60 50 40 30 20 10 0 O ff-ram p to C hilly (R am p 2 ) Hour of day Flow (veh/6mn) Simu. flow Real flow Figure 8. Graph showing the results for an off-ramp section. MSIS
Usages ˆ DIATS (4ème PCRD) v AID, VSL, RM, AICC en inter-urbain ˆ COFIROUTE vsystème AIDA ˆ SAM (PREDIT) vsystème de transmission de message d alerte ˆ STARDUST (5ème PCRD) v ACC, S&G, Lane keeping en urbain ˆ NOR (SETRA) Conception, démonstration, évaluation vnouvelle infrastructure routière ˆ Flins (SRILOG pour SAPN) vétude des causes d un bouchon récurrent
PERSPECTIVES ˆ situation routières plus "complexes" : vintersections (2 thèses) (carf. urbains : collaboration Ville de Paris) vusagers T.C, piétons, 2 roues ˆ variabilité intra et inter des comportements des usagers ˆ introduction de modèles de nouveaux dispositifs d'aide à la conduite ˆ application à la formation des conducteurs và la conduite và l usage des aides à la conduite
COLLABORATIONS EXTERNES ˆ LIP6, Univ. de Valenciennes, Univ. Reggio-Calabria, Univ. Tech. de Budapest, Carnegie Mellon Univ. ˆ SRILOG, OKTAL, FAROS