3 Analyse de l'activité de conduite par le modèle de Markov caché et les modèles de ruptures
3.2 Expérimentation
L'objectif de notre expérimentation était de recueillir des données en nombre important sur le comportement du conducteur dans des situations de conduite diversifiées et de manière le plus écologique possible. L'expérimentation devaient se dérouler uniquement dans un contexte urbain (ville et autoroute) et rendre compte de la diversité des infrastructures (rond-point, virage, carrefour à feux, carrefour en T...), et des objectifs tactiques réalisables (changer de voies, tourner...).
Compte tenu des contraintes discutées dans la partie 3.1, les conducteurs étudiés devaient être expérimentés (au moins 10 ans de conduite régulière) et les conditions expérimentales devaient être une grande visibilité et un trafic peu important. Aussi, les expérimentations ont eu lieu en milieu de matinée (10h) ou en début d'après-midi (14h), de façon à évoluer en trafic peu important, et
Par ailleurs, les conducteurs devaient conduire le plus naturellement possible. Aussi l'expérimentation ne devait pas être trop longue (moins d'une heure). En effet, la conduite en milieu urbain requiert une attention importante, et il importe que la fatigue du conducteur n'altère pas sa conduite.
De même, au début de l'expérimentation, la consigne a été donnée de conduire « naturellement » (« doubler s'il en ressent le besoin », aller à « son » allure ...). De plus, afin d'interférer le moins possible avec la tâche de conduite, les directions de conduite ont été données par l'expérimentateur au plus tôt.
Enfin, le parcours ne devait pas être familier aux sujets afin d'éviter tout comportement singulier (voir remarque partie 1.1.4.b sur les lieux familiers).
Le nombre de sujets était fixé à 5.
Nous détaillons par la suite le parcours que nous avons défini comme lieu de l'expérimentation.
3.2.2. Le parcours
L'itinéraire est constitué d'une boucle, se déroulant sur les villes de Lyon et de Bron (illustration 3.12).
Le parcours est caractérisé par la présence d'infrastructures variées (rond-point, intersection, carrefour en T, autoroute...). Néanmoins, cet itinéraire ne comporte pas toutes les situations possibles, en raison de deux contraintes que nous devions prendre en compte. D'une part, il nous fallait réduire au maximum le temps de passation, pour que la fatigue n'altère pas le comportement du conducteur. D'autre part, il nous fallait recueillir l'activité de conduite lors d'une même situation (couple infrastructure / objectif) au moins deux fois par conducteur, afin de constituer des échantillons assez importants pour pouvoir former des ensembles de test et d'apprentissage.
Illustration 3.13 : Parcours défini pour l'expérimentation sur les villes de Lyon Bron
départ
Le tableau 1 résume les infrastructures traversées couplées aux objectifs donnés aux conducteurs dans ces dernières.
La durée moyenne du parcours est de 45 minutes.
Les données de conduite sont recueillies à l'aide du véhicule expérimental du LESCOT et sont détaillées dans le paragraphe suivant.
3.2.3. Données recueillies.
Plus de quatre heures d'enregistrement vidéo et numérique ont été recueillies :
• Du coté de la vidéo, la scène avant, la scène arrière, et le conducteur sont filmés et enregistrés. L'enregistrement est ensuite numérisé au format Xvid©.
• Du coté des capteurs numériques, l'angle du volant, l'enfoncement des pédales, la vitesse, l'accélération longitudinale et latérale, les valeurs des comodos et l'état des phares sont enregistrés à une fréquence 50hz.
Le logiciel AMMAC (basé sur Matlab ©) a été conçu pour analyser ces données ( illustration 3.14).
Sa conception, son élaboration et sa mise en oeuvre ont été effectuées pendant la thèse. Il nous a permis :
• de visualiser l'activité de conduite en permettant l'analyse simultanée de l'évolution des données numériques et vidéo,
• d'annoter des enregistrements afin de définir le début et la fin des séquences de conduite,
• de caractériser les séquences de conduite par une procédure itérative. - En effet, pour certaines caractéristiques, comme l'infrastructure, les différentes valeurs possibles peuvent être dérivées des travaux antérieurs (voir paragraphe 1.1.4.b).
- Pour d'autres, comme l'objectif du conducteur, il est difficile de savoir a priori quelles sont les différentes possibilités. Dans ce dernier cas, seule l'analyse itérative des données peut fournir une liste exhaustive.
Tableau 1 : Fréquence moyenne des infrastructures/objectifs sur le parcours
Infrastructure / objectif donné Fréquence
Lignes droites / aller tout droit 44
Intersection / tourner à gauche 8
Intersection / tourner à droite 8
Intersection / aller tout droit 16
ronds points / tourner à droite 2
ronds points / aller tout droit 3
carrefour en T voie principale / tourner à gauche 3 carrefour en T voie principale / tourner à droite 5 carrefour en T voie principale / aller tout droit 8 carrefour en T voie secondaire / tourner à gauche 3 carrefour en T voie secondaire / tourner à droite 3
virage léger gauche 2
virage gauche 2
Illustration 3.14 : Logiciel AMMAC développé pour exploiter les données de conduite
Après analyse, chaque séquence de conduite est alors définie par 6 caractéristiques :
• Le contexte urbain (ville, autoroute, campagne),
• L'infrastructure traversée,
• L'objectif du conducteur,
• La vitesse initiale (nulle, faible, moyenne, forte),
• Le trafic (nul, moyen, élevé),
• Les particularités de la situation ( événements survenus, inattention...)
Remarque : 1) Si les 5 premières variables sont à modalités, la 6ème
nous renseigne sur l'ensemble des observations non catégorisables. Cette variable nous permet dès lors de classifier les séquences de conduite suivant leur typicité (prototypique, atypique, singulière),
2) Les différentes valeurs pour l'infrastructure et le contexte urbain ont été développées à partir de la classification des environnements routiers de Bellet (voir paragraphe 1.1.4.b) et en se situant respectivement au niveau 1 et 4 de la hiérarchie,
3) L'interprétation de l'objectif du conducteur se fait en fonction des principes énoncés dans le paragraphe 1.2.1.
Ainsi, 1209 séquences de conduite ont pu être extraites, interprétées (en terme de situation vécue par le conducteur) et catégorisées.
Le tableau en annexe 3 regroupe ces séquences en fonction du contexte urbain, de l'infrastructure vécue par le conducteur, de son objectif et de sa vitesse initiale.