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séminaires 2010

Modélisation des réseaux de transport

25 novembre 2010 Journée MCST du GT MAGSYTC

Modélisation et commande des systèmes de transport (Modélisation, analyse, gestion des systèmes de transport complexes)
Programme

1er juillet2010

  • Jean-Michel Auberlet (INRETS/LEPSIS) Modélisation des déplacements piétons : de la foule à l'individu
  • Alex Bayen (UC Berkeley) Global view on the Mobile Millenium project and on the highway model (à confirmer)
  • Ryan Herring (UC Berkeley) Arterial Traffic Monitoring using GPS Probe Vehicle Data
  • Aude Hofleitner (INRETS/GRETIA et UC Berkeley) Modélisation statistique du trafic et estimation à partir de données diffuses de géolocalisation

10 juin 2010

  • M. Lebacque (LVMT/CEREA/ENPC) REALITY: Road Emission Activity-Link based InvenTorY. Un modèle de calcul dynamique d'émissions de polluants produites par le trafic
    L'objectif de cette présentation est d'introduire un modèle de calcul dynamique des émissions de polluants qui s'appelle REALITY, (Lebacque, 2010). REALITY est un acronyme pour Road Emission Activity-Link based InvenTorY. Ce modèle calcule les émissions de polluants produites par le trafic par pas du temps. Ces émissions constituent des données de bases pour des modèles MQA (Modèles de Qualité de l’Air): tel le modèle POLYPHEMUS, (Mallet et al, 2007) conçu par l'équipe du laboratoire CEREA.
    Dans REALITY, les émissions de polluants sont calculées pour un réseau de trafic routier en fonction du volume du trafic qui se propage avec des vitesses variables dans le temps. Les émissions des polluants sont calculées pour l'ensemble d'un réseau. Un découpage par mailles est surimposé au réseau, et couvre la totalité du réseau. Les émissions de polluants sont calculées pour l'ensemble des mailles et sont présentées sous forme de tableaux d'émissions. Les données du trafic résultent de la sortie d'un modèle d'affectation dynamique, tel le modèle d'affectation dynamique conçu par l'équipe du laboratoire LVMT qui s'appelle LTK, (Aguiléra et Leurent, 2009). Le problème des données multi-dimensionnelles est adressé. Une nouvelle solution est proposée dans le cadre de la théorie des matrices aléatoires (Random Matrix Theory), (Bouchaud, et al. 2005). Le problème du calcul des facteurs de correction comme la vitesse, la température, qui modifient les facteurs d'émissions des polluants, est adressé en utilisant des méthodes statistiques de « bootstrapping » et de calcul d'intervalle de confiance « confidence intervals », (Frey et Zheng, 2002).
    Deux nouveaux modules sont introduits qui vont être utilisés dans un futur proche. DYNABURBS est un acronyme pour (Dynamic Assignment for Suburbs). Ce module calcule une affectation dynamique qui inclut des chaînes de déplacements (trip chaining), et les stationnements dans les rues, les garages et les parkings en plein air. L'addition des chaînes de déplacements, et des stationnements, s'avère nécessaire pour calculer les émissions à moteur froid. Le deuxième module est APOLARIS. APOLARIS est un acronyme pour (Atmospheric Pollution Activity-Road Initiated Source). Ce modèle est développé pour calculer les concentrations des polluants produites par le trafic pour chaque arc d'un réseau pendant chaque pas du temps.
  • V. Iordanova (DIRIF), H. Abouaïssa et D. Jolly (LGI2A Université d’Artois) Commande et estimation du trafic autoroutier
    La commande du trafic autoroutier et principalement le contrôle d’accès, seront abordés dans cet exposé en utilisant une approche systématique, basée sur la platitude différentielle et la commande par mode glissant d’ordre supérieur.
    La platitude différentielle décrit le comportement du système à l’aide d’une sortie « fictive », appelée « sortie plate » et d’un nombre fini de ses dérivées dans le temps. D’autre part, la commande par mode glissant est largement connue pour sa robustesse pour le contrôle des systèmes incertains tels que le trafic autoroutier.
    La combinaison des deux concepts représente une nouvelle démarche où la platitude est utilisée pour la génération des trajectoires et la commande par mode glissant, pour le suivi temps réel.
    Néanmoins, la performance de n’importe quel algorithme de commande dépend principalement des informations sur l’évolution des variables d’état du système étudié. Dans cet exposé, l’approche de la commande sera enrichie par une nouvelle démarche pour l’estimation des variables d’état, basée sur les méthodes algébriques.
    Plusieurs simulations représentant le comportement du flux sur l’autoroute A6 et permettant de valider l’approche seront présentées.

28 mai 2010

  • B. Schnetzler, X. Louis et J.P Lebacque (INRETS/GRETIA) Hétérogénéité du trafic et modèle générique du second ordre
    Dans le cadre des modèles macroscopiques de trafic, on examine l'apport de la prise en compte de l'hétérogénéité du trafic, en particulier en utilisant la mesure de la longueur des véhicules. On utilise pour cela le formalisme mathématique du « Modèle Générique du Second Ordre » (GSOM - Generic Second Order Model). Cette formalisation conduit à une généralisation du modèle du premier ordre - aussi appelé modèle LWR (Lighthill - Whitham - Richards) - de mise en oeuvre simple. On montre qu'il est ainsi possible de fabriquer des modèles qui ont un potentiel explicatif élevé.
  • Jean-Patrick Lebacque (INRETS/GRETIA) Les modèles de trafic : du microscopique au macroscopique
    Le trafic automobile peut être décrit comme un ensemble de véhicules en interaction. Ces interactions ont été étudiées avec soin et ont permis de dégager un grand nombre de « lois » et de comportements d'interaction. Ceux-ci permettent de construire des modèles microscopiques et nanoscopiques très utiles, en particulier pour la conception et pour la simulation à petite échelle du trafic. Cependant pour nombre d'applications telles la gestion du trafic, la planification et l'évaluation, il n'est ni souhaitable ni possible de disposer de la dynamique des véhicules individuels et l'utilisation de modèles macroscopiques s'impose. Deux méthodes principales sont envisageables pour construire un modèle macroscopique : partir directement de propriétés macroscopiques observées (ondes de choc, diagramme fondamental etc) que l'on intègre dans un modèle physique de type hydrodynamique, ou bien partir du comportement microscopique et agréger celui-ci pour déduire le comportement à grande échelle du trafic. Dans la perspective de l'émergence de systèmes de transport de type coopératif, avec des interactions de communication entre véhicules ou entre véhicules et système, il devient important de pouvoir prédire les spécificités du comportement macroscopique induit par ces interactions.
    L'objet de la présentation est d'aborder ce problème de passage du microscopique au macroscopique dans le domaine du trafic automobile. Le problème est difficile : les véhicules sont trop nombreux pour que l'on puisse connaître tous les éléments nécessaires à la description et à la prédiction de leurs trajectoires et en déduire un comportement macroscopique, mais ils ne sont pas assez nombreux pour qu'on puisse leur appliquer les concepts de la physique des milieux continus. L'exposé rappellera dans un premier temps un certain nombre d'outils et méthodes classiques pour l'agrégation issus de la physique (modèles cinétiques, comportements émergents, systèmes complexes) et des mathématiques (systèmes dynamiques : variétés centrales et inertielles, solutions de viscosité, homogénéisation). Dans un deuxième temps, l'exposé examinera quelques exemples de passage micro-macro dans le domaine du trafic véhiculaire sur route et autoroute : dérivation de modèles macroscopiques à partir de lois de poursuite et modèles cinétiques pour le trafic. On abordera également des exemples d'agrégation pour très grands réseaux : approximation du trafic sur un réseau par un écoulement de trafic bidimensionnel dans un plan, et diagramme fondamental d'une agglomération. En conclusion, l'exposé décrira quelques aspects du problème inverse : comment passer d'un modèle de trafic macroscopique à un modèle microscopique compatible (discrétisation lagrangienne).

28 janvier 2010

  • Walid Chaker (LVMT/ENPC) Modélisation multi-échelle d'environnements urbains peuplés - Application aux Simulations Multi-agents des Déplacements Multimodaux
    Lors de la modélisation des réseaux de transport, il est nécessaire de prendre en compte à la fois la multitude de modes et d’échelles. Cet exposé commence par présenter une nouvelle approche de conception d’un Environnement Urbain Virtuel (EUV) permettant une modélisation multi-échelle de l’espace urbain grâce à l’utilisation d’un patron générique qui met en relation les lieux d’activité et les différents réseaux de transport. Nous formalisons l’EUV en théorie des graphes, ce qui permet une implantation rigoureuse de ces concepts, tout en tenant compte des principales fonctions classiquement utilisées pour la simulation des parcours. Une démarche de génération de populations synthétiques sera ensuite présentée. Cette démarche sert à enrichir l’EUV avec les données des ménages qui l’occupent afin d’aboutir à l’Environnement Urbain Peuplé (EUP) regroupant l’offre et la demande en transports. Nous concluons l’exposé avec TransNetSim, la plateforme de simulation multi-agent des déplacements que nous avons développée et qui tire partie des avantages du modèle de l’EUP. Son utilisation sera illustrée par la simulation des déplacements domicile/travail dans la ville de Québec à une échelle méso, en parallèle avec la micro-simulation du trafic dans le campus de l’université Laval. TransNetSim a été récemment optimisée au LVMT afin de supporter des simulations méso sur le réseau routier détaillé de la petite couronne parisienne avec plus de 121000 arcs et 51000 sommets.
  • Xavier Louis (INRETS/GRETIA) Modèles de trafic d'ordre élevé (co-auteurs Bernard Schnetzler et Jean-Patrick Lebacque)
    Nous nous intéressons à la représentation macroscopique du trafic essentiellement autoroutier. Après un survol de l’historique des modèles de trafic, notamment le cheminement du modèle LWR aux modèles GSOM en passant par ceux de Payne et de Aw, Rascle et Zhang, on introduira une nouvelle sous famille des modèles GSOM corrigeant certains défauts du modèle ARZ, puis un modèle multivoie d’ordre trois adaptable aux réseaux de voies réservées, puis un modèle stochastique d’ordre 4 sera esquissé, avec une étude de sous cas plus simples d’ordre 3 modélisant la dynamique de la variance de Favre des fluctuations de vitesse.