X.1 Conclusions
L’objectif principal de la thèse est l’élaboration d’un outil de génération des véhicules afin de pouvoir assembler les différents modèles proposés dans la littérature dans un seul processus. Ceci dans le cadre de la génération de trafic synthétique pour la simulation et l’analyse de trafic routier. Nous avons construit cet outil pour pouvoir le mettre en oeuvre, soit dans les pays qui disposent de suffisamment de données sur la mobilité journalière ou pour des pays qui ne disposent pas de ces données comme c’est le cas pour la ville de Marrakech. Notre première étude de l’existant au niveau de la ville de Marrakech révèle une absence de données induite par l’absence de capteurs installés sur l’infrastructure. Ceci est dû au fait que la ville ne dispose pas de systèmes intelligents de transport et l’hétérogénéité des technologies utilisées pour chaque modalité de transport. Une première solution pour remédier à cela est de pouvoir fournir aux décideurs un outil de simulation permettant d’étudier différents scénarios d’aménagement de l’infrastructure. Une première action prise dans ce cadre est l’élaboration d’une démarche intitulée TraffGen qui produit un protocole d’analyse de l’arrivée des véhicules dans différents contextes accompagné d’un outil de génération de trafic selon les différentes modalité (composition des types de véhicules, composition des voies, niveau de trafic).
La thèse s’organise selon trois parties :
Etude analytique d’arrivée des véhicules qui consiste à l’élaboration d’un protocole d’analyse de données d’arrivée des véhicules pour en extraire des informations clés sur la distribution de types de véhicules, soit sous forme de pourcentage pour chaque mode de transport, soit selon une matrice de probabilité de transition pour un niveau de dé-tail plus élevé. Il s’agit également de produire l’analyse et la classification des modèles décrivant le TIV selon différentes modalités concernant la composition de voies (Voies dépendantes/indépendantes), types de véhicules (Véhicules dépendants/indépendants) et le niveau de trafic. Une première application est réalisée sur des données collectées sur la ville de Marrakech à partir d’une application mobile (smartphone) développée pour faire un comptage manuel de type de véhicule, voie d’arrivée et temps d’arrivée. L’étude est réalisée sur 4 routes à 3 voies précédées par des feux de signalisation. Une étape du protocole permet de faire un échantillonnage des données afin d’éliminer la périodicité et
la tendance dans la distribution desTIV. Cette étape a permis de mettre en évidence que les données contiennent une périodicité induite par les feux de signalisation en amont. En conséquence, on a décidé de fractionner les données selon les durées des phases de feu de signalisation en amont à chaque route, afin de ne pas perdre des données par l’utilisation des méthodes proposées dans littérature et aboutir à des échantillons représentant une variable aléatoire.
Nous avons identifié 15 modèles probabilistes théoriques que nous avons utilisés comme candidats pour décrire le TIV. Afin de tester l’hypothèse que la composition des types de véhicules ou bien des voies de circulation influence la distribution deTIV, nous avons calculé ce dernier en utilisant les différentes modalités. Les résultats montrent que plu-sieurs modèles probabilistes sont non rejetés pour les différentes modalités et niveaux de trafic. Pareto IV est l’un des modèles probabilistes qui est non rejeté dans la majorité des échantillons, suivi par les modèles Pareto III pour des niveaux de trafic faibles et Pearson IV, V et VI pour des niveaux de trafic intermédiaires à élevés. Ceci se confirme pour le modèle Log-Normal qui est non rejeté pour des niveaux de trafic intermédiaires à élevés. Quant au modèle Exponentiel, il est rejeté pour toutes les modalités et niveaux de trafic contrairement aux résultats des différentes études indiquées dans la littérature. Notre étude a conclut que les modalités de voies dépendantes et types dépendants ne représentent pas des patterns différents par rapport aux résultats ayant une modalités classique (voies indépendantes, types indépendants). Notre étude prouve que les modèles probabilistes candidats peuvent être utilisés pour les différentes modalités si ces derniers font état d’une valeur ajoutée par le modélisateur.
La Conception et l’élaboration de l’outil de génération TraffGen se réalise selon un processus à 4 étapes permettant de faire une génération selon le niveau de détail désiré : (i) génération par composition de voies où l’on définit la politique de transition entre les voies d’une route (transition entre points adjacents de génération), (ii) génération par composition de types de véhicules ou l’on définit la politique de transition, soit par pourcentage, soit par matrice de probabilité de transition, (iii) génération d’arrivée des véhicules selon la modalité choisie dans les deux niveaux précédents (par type de véhicules, par voies/position de rentrée), (iv) génération de vitesse initiale qu’on peut calculer soit de façon indépendante ou dépendante des véhicules successeurs. Une implémentation a été faite sur la plateforme de simulation GAMA et un premier test par rapport aux résultats de l’étape analytique a démontré que l’outil permet de reproduire un trafic cohérent pour des modalités classiques. Toutefois l’utilisation de la modalité de types dépendants où chaque type de véhicules a son propre modèle probabiliste de génération de TIV ne donne pas des bons résultats sur la composition de types de véhicules et le niveau de trafic généré. Ceci signifie que l’ajout d’un niveau de détail sur la distribution de TIVde chaque type de véhicule ne donne pas de valeur ajoutée au niveau de la précision d’arrivée des véhicules par rapport à la réalité constatée. Une autre conclusion dans cette étude met en évidence qu’un processus de génération discrète de véhicules sous-estime le niveau de trafic souhaité tandis qu’un processus continu le sur-estime.
MarrakAir La troisième partie de la thèse consiste consiste en l’élaboration du projet
MarrakAir qui est une simulation permettant l’estimation de la qualité de l’air à base
X.2 Perspectives 167 modèle SCAUP élaboré par Emery et al.[111] pour calculer par simulation le trafic à base des données ponctuelles de capteurs, et nous utilisons la méthode COPERT permettant d’estimer les émissions des polluants automobiles à la base des caractéristiques liées au véhicule en circulation (type du véhicule, année de construction, vitesse de circulation). Une première démonstration de MarrakAir a été faite sous forme d’une application participative ou une application mobile permet de reconfigurer certains paramètres clés de la simulation comme le pourcentage de chaque type de véhicule, ratio entre le de Diesel et l’essence, et les nouvelles générations de véhicules par rapport aux anciennes. La simulation est projetée sur une maquette 3D de la ville afin de visualiser très facilement le niveau de pollution dans chaque zone. L’utilisation de l’outil de génération de trafic
TraffGen a été effectuée sur cette simulation pour voir l’effet de la distribution d’arrivée
des véhicules sur la densité des polluants dans la zone étudiée. Ceci a permis de confirmer que le taux des émissions diffère par rapport à l’approche uniforme utilisée dans le modèle
SCAUP. Toutefois, ceci reste une conclusion première à revoir avec des données réelles
sur le taux des émissions réels, afin de voir si la distribution d’arrivée des véhicules permet d’ajouter plus de précision sur l’estimation des émissions.
X.2 Perspectives
Il serait intéresseant de repenser le processus de génération de trafic établi sur
Mar-rakAir basé sur un TIV constant relatif au débit de trafic sur des intervalles de 15 minutes. L’intégration de TraffGen nous permet de faire une génération de trafic aléa-toire et basée sur des modèles probabilistes testés sur des données réelles et définissant différents niveaux de trafic, surtout pour la ville de Marrakech où les données de trafic sont indisponibles. Un premier test montre que cette intégration influence les résultats de la simulation et de l’estimation de la pollution. Ceci n’est pas une conclusion préliminaire puisque ces résultats doivent être comparés avec des données réelles sur les émissions dans la ville.
Les différents travaux réalisés dans le cadre de cette thèse peuvent être améliorés de la façon suivante :
— Pour la partie analytique, il faut disposer de plus de données sur les différentes routes de la ville. Ce qui permettrait d’avoir une classification plus concrète et limiterait le nombre de modèles probabilistes utilisés pour la description de TIV. Des premières données ont été récupérées sur une autre route non interrompue par un feu de signalisation ont prouvé que la distribution de TIV est différente par rapport aux routes étudiées. Toutefois, le lot de données collectées ne permet pas d’appliquer le protocole établi et d’intégrer les résultats dans la classification. L’exploration des modèles aléatoires combinés peut définir des modèles décrivant mieux le TIV que les modèles simples. Ceci entraine l’utilisation des algorithmes d’estimation de paramètres plus adaptés aux modèles probabilistes afin de mieux comparer les modèles aux données. Les modèles combinés ont été utilisés par Ha et al.[139] sur une autoroute. Ces modèles peuvent être utilisés dans notre cas pour voir si leurs résultats sont réutilisables.
— Pour l’outil de génération de trafic, l’ajout des utilitaires permettant d’automatiser la définition des processus de génération pour chaque point de génération semble
utile pour réduire le code à écrire pour chaque générateur. A noter que l’extraction d’information des données brutes est une amélioration nécessaire surtout pour des études à moyenne et à grande échelle. Ceci permettra d’injecter les lots de données brutes directement dans l’outil et lancer le protocole d’analyse qui permettra enfin de définir un modèle probabiliste estimé pour chaque route. L’ajout des modèles probabilistes combinés pour TIV est aussi nécessaire pour explorer ces modèles dans un environnement de simulation.
— Pour MarrakAir, plus de données sont nécessaires sur l’arrivée des véhicules dans les différentes routes principales de la ville ainsi que sur les émissions de polluants automobiles sur les routes afin de comparer les résultats de la simulation avec les données réelles. Un premier pas est fait dans ce sens en créant des capteurs moins coûteux pour le calcul de pollutions sur les routes ainsi qu’un capteur de comptage de véhicules basé sur des rayonnement laser qui interceptent les roues des véhicules, identifiant par conséquent l’arrivée d’un véhicule et sa vitesse.
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