• Aucun résultat trouvé

3.3 Conclusion sur la structuration de simulation de trafic et positionnement in-

3.3.2 Positionnement intermédiaire

Pour rappel, l’objectif de la thèse est de concevoir un système capable de structurer une simulation de trafic, c’est-à-dire générer un scénario et une simulation avec des trajectoires et un trafic réaliste, notamment avec un évitement de collisions entre les entités, structurées autour de situations voulues par un scénariste. Cet objectif se décline en plusieurs sous- objectifs :

1. Permettre l’apparition d’un ensemble de situations dans la simulation, 2. Adapter la simulation à des interactions extérieures,

3. Générer un trafic et des trajectoires réalistes,

4. Permettre l’évitement de collisions entre les différentes entités mobiles, 5. Enfin, le système doit être générique.

Apparition de situations dans la simulation. Parmi les différents systèmes que nous avons étudiés, ceux utilisant la métaphore du cinéma (ou du théâtre) [Bonakdarian et al., 1998] [Wassink et al., 2006] [Olstam et al., 2011] apportent la réponse la plus générique pour générer de manière autonome des situations variées, en particulier les auteurs de [Wassink et al., 2006].

Néanmoins, ces derniers présentent le désavantage de créer les situations uniquement à la volée lors de la simulation. Par conséquent, nous nous inspirerons de la décentralisation observée dans ces systèmes et de la généricité qu’ils apportent, en prévoyant une adaptation lors de la simulation, mais aussi lors de la construction des scénarios.

Adapter la simulation à des interactions extérieures. Nous prévoyons que le système puisse s’adapter aux interactions extérieures, pour que le trafic s’adapte à des modifica- tions de l’environnement sans l’intervention d’un humain, mais aussi pour maintenir les situations prévues.

Afin que le trafic s’adapte aux modifications de l’environnement, nous nous inspirerons des simulateurs de trafic routier. Le monde du trafic routier présente de nombreux simula- teurs qui font évoluer les différentes entités mobiles en fonction de leur comportements lo- caux en utilisant des systèmes multi-agents [Mandiau et al., 2008], ou un paradigme proche [Passos et al., 2011]. Définir les différentes entités mobiles comme des agents, leur permet (à condition de leur donner les comportements nécessaires) de s’adapter de manière auto- nome à des modifications de leur environnement, par exemple dues à des interactions de plusieurs acteurs humains [Badeig et al., 2016], et donc d’obtenir une structuration lors de la simulation. Les différentes entités mobiles de la simulation devront donc bénéficier de comportements autonomes afin de s’adapter à des modifications de leur environnement, en particulier d’un comportement d’évitement.

Afin que le trafic s’adapte au scénario, nous prévoyons que les entités mobiles aient un comportement local, qu’elles peuvent modifier pour maintenir les situations, et que le générateur de scénarios puisse faire évoluer dynamiquement le scénario, et indiquer aux entités leur nouveau comportement si nécessaire.

Générer un trafic et des trajectoires réalistes. Comme nous avons pu le voir, le cali- brage de modèles pour générer des trajectoires et des trafics réalistes est long et diffi- cile [Ma and Abdulhai, 2002]. Afin de générer des trajectoires réalistes, nous proposons d’utiliser des comportements contextuels, c’est-à-dire des comportements qui varient en fonction du contexte. Ces comportements contextuels peuvent être des comportements d’adaptation donnés aux entités mobiles qui varient en fonction de l’environnement [Ksontini et al., 2015], ou issus de l’apprentissage (par exemple sur des enregistrements de trajectoires).

Dans le but de générer un trafic réaliste, nous utiliserons à nouveau le paradigme des systèmes multi-agents. En utilisant des données, comme des enregistrements de trajectoires ou des données utilisées dans le domaine routier, un ensemble de points de passages devra être satisfait en volume de passage.

Permettre l’évitement de collisions entre les différentes entités mobiles. Une compo- sante non négligeable de la génération d’un trafic et de trajectoires réalistes, est l’évitement de collisions entre entités. Cet évitement est étudié en détail dans l’état de l’art du chapitre suivant, mais l’utilisation de comportements locaux comme dans les simulateurs de tra- fic routier semble être une proposition intéressante en terme de généricité et de passage à

3.3. Conclusion sur la structuration de simulation de trafic et positionnement intermédiaire

l’échelle.

Généricité. Un trafic est composé d’entités en mouvement, allant d’un point de départ à un point d’arrivée suivant une trajectoire. C’est particulièrement vrai dans le trafic aérien, où les avions se déplacent d’un point à l’autre, évitant les autres avions grâce au contrôleur. C’est pourquoi, comme le suggèrent Esawey et Sayed dans [El Esawey and Sayed, 2011], notre travail se concentrera sur la génération de trajectoires afin de générer un scénario.

Notre modèle utilisera également l’attribution de rôles comme dans [Bonakdarian et al., 1998] [Wassink et al., 2006] [Olstam et al., 2011] pour générer les situations requises. En simulation, la représentation d’entités mobiles par des agents permet une description naturelle et décentralisée du problème, que l’on veut étendre à l’attribution des rôles et à la génération de scénarios. Enfin, notre génération d’un scénario se focalisera sur la génération de trajectoires.

Conclusion. En conclusion, le système présenté devra :

— Générer un scénario, c’est-à-dire un ensemble de trajectoires,

— Apporter des comportements d’adaptation aux différentes entités mobiles, pour leur permettre de s’ajuster à des modifications de l’environnement, notamment l’évitement entre entités mobiles, mais aussi à des modifications du scénario,

— S’inspirer de la décentralisation observée dans [Bonakdarian et al., 1998] [Wassink et al., 2006] [Olstam et al., 2011], en prévoyant une adaptation lors de la simulation mais aussi lors de la génération du scénario,

— Effectuer un couplage entre la structuration lors de la simulation et lors de la génération du scénario [Signor et al., 2004], notamment pour améliorer l’adaptation,

— Utiliser des données pour générer des densités réalistes et des comportements contex- tuels, dans le but d’apporter du réalisme à la simulation, aussi bien en terme de trajec- toires que de trafic.

Dans la suite, nous cherchons à donner des comportements d’adaptation au entités mo- biles, pour qu’elles s’adaptent à un ensemble d’objectifs multi-niveaux et multi-critères. L’un des comportements les plus importants est l’évitement de collisions, et il sera le cœur de l’état de l’art du chapitre suivant (chapitre 4).

4

État de l’art sur l’évitement de

collisions

Nous généralisons la génération d’un scénario et son adaptation au cours de la simu- lation en considérant qu’un scénario de trafic est un ensemble de trajectoires. Générer un scénario de trafic correspond alors à planifier un ensemble de trajectoires. Ainsi, l’obten- tion de situations dans un trafic se fait par la construction de trajectoires qui respectent des contraintes données par les situations.

Dans la suite, nous cherchons à donner des comportements d’adaptation aux entités mo- biles, pour qu’elles s’adaptent à un ensemble d’objectifs multi-niveaux et multi-critères. L’un des comportements le plus important est l’évitement de collisions. Le but est d’ensuite géné- raliser ces comportements d’évitement pour que l’entité mobile puisse s’adapter à d’autres objectifs.

Nous faisons dans un premier temps une présentation du domaine, en particulier des notations et des concepts utilisés dans la planification de trajectoire(s) (section 4.1). Nous les utiliserons pour présenter un état de l’art historique de la planification d’une trajectoire pour des entités mobiles de manière générale (section 4.2), et ensuite présenter l’évitement de collisions dans le domaine aérien (section 4.3).

4.1

La planification de trajectoire(s)

Nous présentons dans un premier temps les concepts qui seront utilisés dans la suite de cet état de l’art, ainsi que leurs notations associées. La majorité des concepts sont ti- rés de [Latombe, 2012], qui a unifié la plupart des concepts de planification de trajec- toires autour du concept d’espace des configurations. Ce concept d’espace des configura- tions vient de la physique Lagrangienne, dans la planification de trajectoires. Ce concept se trouve notamment dans le travail de Lozano-Perez [Lozano-Pérez and Wesley, 1979] [Lozano-Perez, 1983], et plus avant dans celui d’Udapa [Udupa, 1977].