Modélisation des transports

Modélisation des transports Cinzia Cirillo, Eric Cornelis & Philippe TOINT D.E.S. interuniversitaire en gestion des transports

Modèles dynamiques 1. Modèle dynamique 2. Un exemple : PACSIM 3. Micro-simulation 4. Modèles de car following et de lane changing Cours CIEM 2005 p. 2

Modèles dynamiques Modèle dynamique Un exemple : PACSIM Micro-simulation Modèles de car following et de lane changing Cours CIEM 2005 p. 3

Pourquoi un modèle dynamique? étudier l évolution temporelle de la circulation tenir compte d événements non récurrents, ponctuels mesurer l effet de systèmes d informations Cours CIEM 2005 p. 4

Types de modèles dynamiques continu discret time driven events driven Cours CIEM 2005 p. 5

Types de modèles dynamiques (suite) équilibre dynamique day to day dynamique basé sur l heure d arrivée un exemple Metropolis Cours CIEM 2005 p. 6

Modèles dynamiques Modèle dynamique Un exemple : PACSIM Micro-simulation Modèles de car following et de lane changing Cours CIEM 2005 p. 7

PACSIM Modèle développé par le GRT pas un modèle d équilibre simulation du trafic pour le transport de personnes urbain dynamique comportemental multimodal avec systèmes d informations Cours CIEM 2005 p. 8

Transport de personnes Modèle mésoscopique microscopique Notion de paquet ensemble de véhicules partageant des caractéristiques communes p.ex. : origine destination équipement pour l information Cours CIEM 2005 p. 9

Modèle urbain Modélisation du trafic dans les zones urbaines, en ville modélisation détaillée des jonctions règles de priorités feux de signalisation congestion vitesse fonction du flux (fonction de performance) saturation sur les arcs queues remontées en amont Cours CIEM 2005 p. 10

Modèle dynamique du type events driven Événements du type : mouvement d un paquet arc par arc accident transmission d une information changement de phase d un feu événement climatique Cours CIEM 2005 p. 11

210 543 210 " &'( -./ )* ++*,!"# "%$ Cours CIEM 2005 p. 12 Événements

Modèle dynamique (suite) l évolution temporelle est réalisée via un scheduler événement action nouvelle situation, nouvel état éventuelle création et/ou suppression d événements passage à l événement suivant (dans le temps) Cours CIEM 2005 p. 13

Modèle comportemental Tout le monde ne perçoit pas le réseau de la même façon Cours CIEM 2005 p. 14

Modèle comportemental Tout le monde ne perçoit pas le réseau de la même façon notion de réseau perçu basée sur une hiérarchisation du réseau notion de points d ancrage Cours CIEM 2005 p. 15

Modèle comportemental Tout le monde ne perçoit pas le réseau de la même façon notion de réseau perçu basée sur une hiérarchisation du réseau notion de points d ancrage Cours CIEM 2005 p. 15

Modèle multimodal Avant le départ, choix modal 2 trafics non indépendants partageant la même infrastructure voitures bus Mais possibilité d arcs dédiés (sites propres) modélisation du park and ride spécialisation des noeuds (centre) localisation des parcs possibilité de changer de mode suivi des passagers pour les TP marche jusqu à l arrêt attente du bus montée dans le bus trajet en bus Cours CIEM 2005 p. 16

Systèmes d informations réseau parallèle au réseau routier détecteurs centres de contrôle transmetteurs d informations (PMV, RDS) usagers équipés transmission dynamique possibilité de tenir compte de la fiabilité information possibilité de re-routage aux Cours CIEM 2005 p. 17

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PACSIM : results 500 RDS Effects Loads on Av. Bovesse 500 VMS Effects Loads on Av. Bovesse 450 450 400 400 Number of vehicles 350 300 250 200 150 100 50 0 7:58 8:02 8:06 8:10 8:14 8:18 8:22 8:26 8:30 8:34 8:38 8:42 8:46 8:50 8:54 8:58 9:02 Without accident With accident 10% RDS 20% RDS 50% RDS Number of vehicles 350 300 250 200 150 100 50 0 7:58 8:06 8:14 8:22 8:30 8:38 8:46 8:54 9:02 Without accident With accident VMS rue de Dave VMS Ch. de Marche 2 VMS 14000 RDS effects Global network loads 14000 VMS effects Global network loads 12000 12000 Number of vehicles 10000 8000 6000 4000 Number of vehicles 10000 8000 6000 4000 2000 2000 0 7:58 8:02 8:06 8:10 8:14 8:18 8:22 8:26 8:30 8:34 8:38 8:42 8:46 8:50 8:54 8:58 9:02 Without accident With accident 10% RDS 20% RDS 50% RDS 0 7:58 8:02 8:06 8:10 8:14 8:18 8:22 8:26 8:30 8:34 8:38 8:42 8:46 8:50 8:54 8:58 9:02 Without accident With accident VMS rue de Dave VMS Ch. de Marche 2 VMS

Modèle d émissions évolution temporelle, par arc, des émissions de polluants dues au trafic pour le véhicules en mouvement (CORINAIR) ou à l arrêt (INRETS) en tenant compte des sur-émissions à froid Difficultés données supplémentaires sur le parc quid des émissions à froid pour les véhicules venant de l extérieur désagrégations différentes des modèles Cours CIEM 2005 p. 19

PACSIM coupled with emissions model

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Modèles dynamiques Modèle dynamique Un exemple : PACSIM Micro-simulation Modèles de car following et de lane changing Cours CIEM 2005 p. 27

Micro-simulation suivre chacun des véhicules connaître tous leurs mouvements avoir, à chaque instant, leur position, leur vitesse, leur accélération il faut tenir compte de l interaction entre véhicules Cours CIEM 2005 p. 28

Micro-simulation OSSA framework ANALYSER VISUALISER Topological Info TOPOLOGY INFRASTRUCTURES DATA SOURCE, e.g. GIS PREDICTOR OSSA FRAMEWORK URBAN TRAFFIC CONTROL SYSTEMS SIMULATION ENGINE SIMULATION MODEL CO-SIMULATION DB MODEL DYNAMIC O/D MATRIX ESTIMATOR ROAD NETWORK

OSSA (2) UTC Traffic lights Traffic Lights VIS Position of vehicles SIM/PRE OSSA Framework Vehicles Vehicles COS Pollutants ANA

OSSA (3)

OSSA (4)

Modèles dynamiques Modèle dynamique Un exemple : PACSIM Micro-simulation Modèles de car following et de lane changing Cours CIEM 2005 p. 29

ì èø ë è ìë ê è é í ù ü æ æ ù ÿ ë ÿ þ ý æ ê ë ù ù ÿ ì ì ù Car following comment des véhicules règlent leur vitesse par rapport aux véhicules qui les précèdent le premier roule comme il veut il faut tenir compte de facteurs humains temps de perception temps de réaction temps nécessaire pour initier l action Modèle de poursuite p.ex. Modèle de Gipps ì ú è é å æ ê õ ò û û ó ì ú è é åçæ æ õ ö òôó ê ì è é åçæ ïñð î åçæ ì ì è é æ æ ù ì è é æ è ò è ý æ ý æ ÿ ì è é å æ ë ì è é åçæ ý Cours CIEM 2005 p. 30

Modèles de changement de bandes changement contraint ou facultatif recherche si il y a une bande acceptable recherche d un trou acceptable si possible, changement de bande Cours CIEM 2005 p. 31

Exemple de micro-simulation : OSSA projet européen développer un framework base de données modules à plugger dans le framework échanges entre modules via le framework OSSA en passant par des interfaces standard Cours CIEM 2005 p. 32