Régulation de trafic urbain multimodal : une modélisation multi-agents - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2016

Multimodal urban traffic regulation : a multi-agent model

Régulation de trafic urbain multimodal : une modélisation multi-agents

Matthis Gaciarz

Résumé

Since several decades, urban congestion causes various problems and deteriorate the quality of life of citizens who live in cities. Several methods are used to reduce urban congestion, notably traffic regulation and promotion of public transportation. Since the 1990’s, the usage of tools from artificial intelligence, particularly distributed methods and multi-agent systems, allowed to design new methods for traffic regulation. Indeed, these methods ease to take into account the complexity of traffic-related problems with distribution. Moreover, the improvement of the communication abilities of the vehicles and the coming of autonomous vehicles allow to consider new approaches for regulation, in which the vehicles and infrastructures collaborate. The research work presented in this work is twofold. First we propose a method for traffic regulation at an intersection based on automatic negotiation. Our method is based on an argumentation system describing the state of the traffic and the preferences of each vehicle, relying on reasonning methods for vehicles and infrastructures. Our regulation method enables to coordinate the crossing of the intersection with more accuracy than traffic lights, taking into account the complexity of the environment and individual trajectory of each vehicle. Moreover, our method allows the application of specific regulation policies on a larger scale. In the second part of this thesis, we propose a coordination method for buses with the other vehicles. Indeed, in contemporary regulation systems the bus often benefit from priority on an intersection, but they suffer from traffic deterioration and it has to be taken into account because this damages their efficiency. Our method allows a bus to coordinate in an anticipatory way with the next intersections on its trajectory, in order to define a common regulation policy allowing the bus to reach its next stop without suffering from potential congestions. Setting up this policy is based on the regulation method for the intersection described previously.
Depuis plusieurs décennies, la congestion urbaine est à l’origine de différentes nuisances et dégrade la qualité de vie des habitants des villes. Plusieurs méthodes sont utilisées pour diminuer la congestion urbaine, notamment la régulation du trafic et la valorisation des transports en commun. Depuis les années 1990, l’utilisation d’outils issus de l’intelligence artificielle, et en particulier des méthodes distribuées et des systèmes multi-agents, a permis de concevoir de nouvelles méthodes de régulation du trafic. En effet, ces méthodes permettent de prendre en compte la complexité et la richesse des problèmes liés au trafic par la distribution. Parallèlement, l’amélioration des capacités de communication des véhicules et des infrastructures et l’arrivée de voitures autonomes permettent d’envisager de nouvelles approches en matière de régulation, notamment dans le cadre des systèmes coopératifs dans lequel les véhicules et les infrastructures collaborent. Le travail de recherche proposé dans le cadre de cette thèse est structuré en deux volets. Nous proposons d’abord une méthode de régulation du trafic à une intersection s’appuyant sur la négociation automatique. Notre méthode se fonde sur un système d’argumentation décrivant l’état du trafic et les préférences de chaque véhicule, appuyé par des méthodes de raisonnement pour les véhicules et les infrastructures. Notre méthode de régulation permet ainsi de coordonner la traversée de l’intersection par les véhicules avec plus de précision que ce que permettent les feux tricolores, en prenant notamment en compte la complexité de l’environnement ainsi que la trajectoire individuelle de chaque véhicule. Par ailleurs, notre méthode permet l’application de politiques de régulation particulières à une échelle plus large. Dans le deuxième volet de cette thèse, nous proposons une méthode de coordination des bus avec les autres véhicules. En effet, dans les systèmes de régulation actuels, les bus bénéficient souvent d’une priorité à l’intersection, mais ils subissent les dégradations de la qualité du trafic général ce qui doit être nécessairement pris en compte puisque cela nuit à leur efficacité et à leur attractivité. La méthode que nous proposons permet à un bus de se coordonner de manière anticipative avec les prochaines intersections qu’il prévoit de traverser, afin de mettre en place une politique commune de régulation qui permet au bus d’atteindre plus facilement son prochain arrêt en subissant le minimum de congestions potentielles. La mise en place de cette politique commune repose sur la méthode de régulation à l’intersection décrite précédemment.
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Dates et versions

tel-01488151 , version 1 (13-03-2017)
tel-01488151 , version 2 (20-03-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01488151 , version 1

Citer

Matthis Gaciarz. Régulation de trafic urbain multimodal : une modélisation multi-agents. Système multi-agents [cs.MA]. Université Claude Bernard Lyon I, 2016. Français. ⟨NNT : 2016LYSE1281⟩. ⟨tel-01488151v1⟩
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