Contrôle coopératif pour la gestion du trafic routier

  • Posted on: 5 February 2018
  • By: admin
  • Updated on: 5 February 2018
Type rectrutement: 
Sujet de thèse
Entité et lieu: 
COSYS-GRETTIA
Détails: 
L'offre est disponible également en ligne sur: https://www.ifsttar.fr/offres-theses/sujet.php?num=2041&num_session=1

Titre : Contrôle coopératif pour la gestion du trafic routier.

Mots-clefs: Contrôle coopératif, ITS coopératifs, modélisation du trafic, régulation du trafic.
 
 
Laboratoire principal - Référent principal COSYS-GRETTIA  -  FARHI Nadir  nadir.farhi@ifsttar.fr    tél. : 01 81 66 87 04 
Directeur du laboratoire principal LEBACQUE Jean-Patrick  -  jean-patrick.lebacque@ifsttar.fr
Laboratoire 2 - Référent COSYS-LEPSIS  -  IMINE Hocine  -  hocine.imine@ifsttar.fr  -  tél. : 01 81 66 83 56
Spécialité de la thèse Mathématiques appliquées
Axe 1 - COP2017 - Transporter efficacement et se déplacer en sécurité
Site principal Marne-la-Vallée
Etablissement d'inscription UNIVERSITE DE MARNE-LA-VALLEE
Ecole doctorale MATHEMATIQUES ET SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (MSTIC)
Directeur de thèse prévu IMINE Hocine  -  Ifsttar  -  COSYS-LEPSIS
Type de financement prévu Contrat doctoral  - Ifsttar

Résumé

Contexte
Le développement de nouveaux systèmes de transport intelligents continue de mobiliser un grand nombre de chercheurs et de laboratoires à travers le monde. Cela s’explique par les gains souhaités et attendus de ces nouveaux systèmes, notamment en terme d’efficacité de la gestion du trafic et de réduction d’émissions de polluants. Bien que plusieurs niveaux de décision et de gestion du trafic soient nécessaires, le niveau local (décentralisé) devient de plus en plus intéressant avec le développement croissant de l’automatisation des véhicules. En effet, les véhicules continuent de se doter de différents types de capteurs, de capacités de calcul, et de divers équipements de communication. Cependant, l’information est souvent locale et les capacités de calcul ainsi que les portées des communications sont limitées. L’approche du contrôle coopératif de systèmes multi-agents consiste à déterminer des lois optimales de comportement des différents agents en rétro-action sur l’état du système au niveau local (voisinage de chaque agent); l’optimalité étant définie sur l’état global du système. Appliquée à la gestion du trafic routier, cela se traduirait par l’optimisation de la coopération entre agents communicants au niveau local (agents voisins) pour atteindre un objectif global au niveau du réseau routier (temps passés, émissions, etc.).

La modélisation et la gestion du trafic dans les réseaux de transport sont parmi les thématiques phares du laboratoire Grettia. Le Grettia travaille actuellement et depuis quelques années, aussi bien sur le développement de modèles de trafic incluant l'aspect coopération entres agents (véhicules, infrastructures, etc), que sur le développement de stratégies de régulation du trafic bénéficiant de l'apport des ces systèmes de transport coopératifs [10,11]. Le laboratoire Lepsis contribue depuis plusieurs années au développement de méthodes et outils pour les systèmes d’aides à la conduite, qui a donné lieu à diverses publications dans des conférences et revues internationales. L’implication du Lepsis dans des projets nationaux, tel que VIF (Véhicule Interactif du Future) [7] et européens, comme HEAVYROUTE ([8], [9]), a permis de valider d’une manière expérimentale les méthodes de contrôle de véhicules, notamment celles qui concernent le poids lourd afin d’éviter les risques d’accident (renversement, mise en portefeuille,…) et la planification de sa trajectoire.

Cette collaboration Grettia-Lepsis permettra au Lepsis d’étendre ses travaux pour s’intéresser non plus à un véhicule isolé mais à un trafic routier. Nous notons que cette collaboration Grettia-Lepsis sur ce sujet n’est pas nouvelle, puisque dans le cadre du projet IRS (Intelligent Routing System), soumis à l’appel H2020, dont le Lepsis était coordinateur et le Grettia partenaire, nous avions déjà proposé de travailler dans le domaine du contrôle coopératif du trafic routier. Le sujet de thèse proposé ici a également des liens forts avec le projet Scoop@f auquel aussi bien le Grettia que le Lepsis contribuent. D'autre part, ce sujet de thèse rejoint parfaitement la thématique du livrable phare du COP intitulé « Nouveaux modèles de trafic permettant la gestion de la mobilité coopérative » en cours de préparation par Nadir Farhi au Grettia. Nous soulignons aussi que ce sujet a un lien fort avec l'axe « Mobilité connectée » du projet fédérateur « Mobilités et transitions numériques ».

Objectif
L’objectif de cette thèse est d’investiguer cette approche de contrôle coopératif appliqué à la gestion du trafic routier, dans le but de proposer de nouveaux modèles de coopération incluant la modélisation des flux du trafic. Nous nous intéressons ici à la modélisation microscopique du trafic, mais surtout au passage à l'échelle macroscopique, qui devrait permettre de bien comprendre l'effet de la coopération à l'échelle du réseau ; et par conséquent, de bien optimiser la gestion du trafic sur le réseau. Les modèles devraient considérer différents taux de pénétration de la communication et différents niveaux d’automatisation des véhicules.

Méthodologie
L’une des approches les plus investies dans le contrôle coopératif est le développement d’algorithmes dits de consensus. Quand des agents adhèrent à une certaine valeur, on dit qu’ils ont atteint un consensus. Les agents partageant l’information sur le réseau ont une vue consistante de cette information, ce qui est critique à la tâche de coordination. Pour atteindre un consensus, les agents partagent une variable d’intérêt ainsi que des algorithmes de négociations pour converger au consensus. Comme valeur partagée, on peut avoir la vitesse des véhicules, la distance inter-véhiculaire, un niveau de pollution, la forme du peloton (trafic multi-voie), etc. Les interactions entre véhicules étant supposées locales, les algorithmes partagés sont conçus pour être distribués. Les agents mettent à jour la valeur de la variable partagée en fonction de l’état du trafic au niveau local. L’objectif est donc de définir des règles de mise-à-jour de telle sorte que la variable partagée par tous les agents convergent vers une même valeur. La recherche de consensus n’est pas évidente à cause notamment des caractères temps-variant et dynamique des topologies de communication.

Défis et verrous scientifiques
Une grande efficacité et une aptitude opérationnelle peuvent être atteintes par un groupe d'agents opérant en coordination. Les principaux challenges théoriques et pratiques rencontrés dans le développement de modèles de contrôle coopératifs [5] sont 1) le développement d’un système de sous-systèmes au lieu d’un système unique, 2) la bande passante de communication et la connectivité sont souvent limitées, et l’information échangée entre véhicules peut être non fiable. Il est aussi difficile de décider quoi, quand et avec qui communiquer. 3) L’arbitrage entre les objectifs individuels et collectifs est négocié. 4) Les capacités de calcul des véhicules sont souvent limitées. La topologie de communication a un effet sur la stabilité de la formation des groupes d'agents (véhicules), notamment avec des communication v2v limitées [1]. Le changement de la topologie de communication peut également avoir un effet sur les comportements de groupes [2]. Le caractère innovant de ce sujet par rapport à l'état de l'art est le passage à l'échelle macroscopique de modélisation et du contrôle coopératif, tout en prenant en compte les différents challenges cités ci-dessus. Un autre défi scientifique pour cette thèse est le développement d'un modèle de contrôle coopératif permettant un bon compromis entre la modélisation de la dynamique du trafic routier, et le bénéfice de la coopération au niveau local pour l’optimisation globale sur le réseau routier.

Encadrement
- Hocine Imine (DR, Lepsis) : directeur de thèse, encadrement sur les aspects liés à l'automatique.
- Nadir Farhi (CR, Grettia) : encadrement sur les aspects modélisation et régulation du trafic.
- Jean-Patrick Lebacque (IGPEF, Grettia), encadrement sur les aspects modélisation macroscopique.
- Cyril Nguyen Van Phu (ITPE, Grettia), encadrement sur les aspects simulation numérique.

Plan de travail
1. Recherche bibliographique (de T0 à T0 + 6 mois)
2. Développement de modèles innovants pour la gestion coopérative du trafic. (de T0 + 6 mois à T0 + 24 mois)
3. Simulation des modèles (compréhension, perfectionnement, etc.) (de T0 + 12 mois à T0 + 30 mois)
4. Rédaction du mémoire (de T0 + 24 mois à T0 + 36 mois)

Disciplines :
Mathématiques appliquées, automatique, informatique, recherche opérationnelle.
Sections CNU : 26, 61, 27.

Pré-requis :
- Modélisation mathématique, théorie des graphes, optimisation.
- Automatique : Estimation, identification, commande non linéaire.
- Informatique : Python ou Matlab, C++.

Profil idéal
Master 2 ou élève ingénieur (mathématiques appliquées, automatique, recherche opérationnelle ou informatique).

Références
[1] J. Alexander Fax and Richard M. Murray. Information Flow and Cooperative Control of Vehicle Formations. IEEE Transactions on Automatic Control 49(9). 2004.
[2] Zhihua Qu, Jing Wang, and Richard A. Hull. Cooperative Control of Dynamical Systems With Application to Autonomous Vehicles. IEEE Transactions on Automatic Control, 53(4) 2008.
[3] Ali Jadbabaie, Jie Lin, and A. Stephen Morse. Coordination of Groups of Mobile Autonomous Agents Using Nearest Neighbor Rules. IEEE Transactions on Automatic Control, 48(6) 2003.
[4] Alessandro Salvi. Cooperative Control for Vehicle Platooning: a Complex Network approach. PhD thesis. University of Naples Federico II, 2014.
[5] Wei Ren and Randal Beard. Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative Control : Theory and Applications. Springer. 2008.
[6] Zhiyuan Du, Baisravan HomChaudhuri and Pierluigi Pisu. Coordination Strategy for Vehicles Passing Multiple Signalized Intersections: A Connected Vehicle Penetration Rate Study. ACC 2017.
[7] H. Imine, S. Srairi, D. Gil and J. Receveur. Heavy vehicle, Vehicle Management Center and Infrastructure interactivity to manage the access to infrastructure, ICHV 2008.
[8] H Imine et al. Models to estimate HGV impact on infrastructure to be used in route planning,  livrable de la tâche 2.5 du Projet Heavyroute, Octobre 2008. 
[9] S Forkert et al. Design and specification of route guidance, driving support and critical infrastructure management contribution au livrable de la tâche 3.2, projet Heavyroute, 2008. 
[10] Nadir Farhi, Cyril Nguyen Van Phu, Mouna Amir, Habib Haj-Salem, Jean-Patrick Lebacque. A semi-decentralized control strategy for urban trafic. EWGT et Trans. Res. Procedia 2015.
[11] Cyril Nguyen Van Phu, Nadir Farhi, Habib Haj-Salem, Jean-Patrick Lebacque. A vehicle-to-infrastructure communication based algorithm for urban traffic control. IEEE MT-ITS, 2017.