vers une plate-forme d’information multimodale temps-réelle sur les déplacements en milieu...

PREDIM06 mai 2010

Vers une plate-forme d’information multimodale temps-réelle sur les

déplacements en milieu urbain

Aurélie BOUSQUET et Nour-Eddin EL FAOUZI

Laboratoire d’Ingénierie Circulation Transports

LICIT

Unité Mixte de Recherche INRETS-ENTPE

PREDIM06 mai 2010

TEMPUS

Temps de parcours et calcul dynamique

d’itinéraires multimodaux

CP - PREDIM 06 mai 2010

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Information sur les déplacements

• Systèmes monomodaux

– VP

> www.mappy.fr www.sytadin.fr www.viamichelin.fr …

– TC

> www.ratp.fr www.tcl.fr www.transports-idf.fr …

– Modes doux

> www.viamichelin.fr www.geovelo.fr www.velov.grandlyon.com …

– Difficultés :

> Rupture de l’information

> Prévoir un trajet de porte-à-porte en faisant jouer la complémentarité entre les modes nécessite de faire appel à de nombreux systèmes.


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Information sur les déplacements

• Systèmes multi/intermodaux

– Portails départementaux ou régionaux

> www.destineo.fr (Pays de la Loire)

> www.itinisere.fr (Isère)

> www.vitici.fr (Champagne-Ardennes) …

– Difficultés :

> La véritable multimodalité alliant véhicules privés et transports en commun est très rarement disponible.

> Le choix du mode est conditionné non seulement par le premier déplacement de la journée mais aussi par les suivants : la planification de boucles multimodales de déplacement n’est pas possible avec les systèmes actuels.


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Objectifs du projet TEMPUS (1)

1. Information multimodale, dynamique, «porte à porte» pour (i) la

planification et pour (ii) le guidage dynamique.

2. Répondre aux interrogations des usagers

– Pour une OD et une plage horaire de départ ou d’arrivée :> Quelle combinaison modale et quel itinéraire utiliser ?

> A quelle heure partir ?

– Pour un programme d’activités donné : > Quelle combinaison modale et quel itinéraire utiliser sur chaque trajet ?

> Où stationner le véhicule privé (voiture ou vélo) à la fin de chaque trajet ?

3. Cadre

– Cluster TTS « Transports, Territoires et Société » de la région Rhône-

Alpes


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Objectifs du projet TEMPUS (2)

3. « Produit » : Démonstrateur de système d’information

multimodal fondé sur les temps de parcours :

– Modèle de données + modèle de graphe pour le réseau de

transport

– Estimation dynamique des temps de parcours associés au graphe

– Méthodes spécifiques de calcul d’itinéraires multimodaux

(adaptation des méthodes classiques de résolution du problème

de plus court chemin)

> Optimisation d’un déplacement simple» Modélisation des mouvements tournants sur le réseau routier» Modélisation des transferts intermodaux

> Optimisation d’une boucle de déplacements


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Modélisation du réseau


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Typologie des modes de transport


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• Modélisation de mouvements tournants complexes par des

séquences de 3 ou 4 arcs

Modélisation des mouvements tournants


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• Proposition de deux formulations du problème

– Plus court chemin avec sous-séquences d’étiquettes pénalisées

– Plus court chemin avec sous-chemins pénalisés

• Proposition de trois algorithmes exacts de résolution pour

chacune des deux formulations

– Modifications des algorithmes classiques d’étiquetage

• Mise en œuvre sur le réseau de l’agglomération lyonnaise

– Réalisation de tests numériques

– Intégration dans un démonstrateur

Modélisation des mouvements tournants


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Modélisation des transferts intermodaux

• Modélisation des temps de recherche de stationnement,

temps de prise en main d’un véhicule (vélo ou voiture)…

– Enquête réalisée à Lyon en 2008-2009


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Modélisation des transferts intermodaux

• Contraintes sur le chaînage des modes

– Locales : les changements de modes autorisés dépendent

uniquement du dernier mode utilisé et du lieu où on se trouve dans

le réseau

– Globales : les changements de modes autorisés dépendent des

modes utilisés précédemment tout au long du chemin

– Nous avons choisi de modéliser les contraintes localement

Nous ne prenons pas en compte des contraintes de type : utiliser une

seule fois le métro dans le chemin solution


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Optimisation de chaînes multimodales

• Contraintes supplémentaires

– La position du véhicule privé à la fin de chaque déplacement conditionne

les itinéraires et les combinaisons modales réalisables pour le déplacement

suivant

– Une optimisation séparée des déplacements ne conduit pas à une solution

optimale :

> le principe de base de la programmation dynamique n’est donc pas respecté !

• Décomposition du problème

– Problème « maître » : recherche d’une combinaison de déplacements

optimaux

– Problème « esclave » : recherche d’un plus court chemin pour un

déplacement donné


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• Exemple

– Voiture stationnée au domicile

– 4 déplacements chaînés dans la journée

> 1 : être au travail à 9h,

> 2 : rendez-vous professionnel à l’extérieur à 15h

> 3 : récupérer les enfants à l’école à 17h,

> 4 : rejoindre le domicile à partir de 17h.


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TravailDomicile

RDV à l’extérieur

Ecole


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• Difficulté de la méthode de résolution exacte

– Temps de calcul très importants

– Heuristiques (accélération, résolution),

– Parallélisation

• Difficulté opérationnelle et institutionnelle

– Multiplications des acteurs

– Accès au données

– Support pour la diffusion de l’information

Difficultés


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Taxis (Véhicules traceurs)

Flotte PL

Données trafic, feux

Vélo’v

Sytral + SNCF (TCL,TER)

LPA & autres

CORALY + Grand Lyon

Cadre

PREDIM06 mai 2010

1. INTRALYS

Information trafic temps-réel fondée sur les

véhicules traceurs sur l’agglomération lyonnaise


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Finalités d’INTRALYS

• Objectifs

– Élaboration de l’information temps réel en urbain pour l’info

trafic, la gestion et le calcul dynamique d’itinéraires

– Repose sur l’utilisation du système de communication

dédié des flottes de taxis

– Sans coût additionnel

– Déploiement facile

– Cependant, le système autorise tous type de flottes de

véhicules avec un équipement standard.

• Réseau urbain :


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Système INTRALYS

• Cadre

– Initié dans le cadre d’un projet de recherche autrichien en 2004 en

coopération avec Austrian Institute of Technology et les taxis

viennois.

– Actuellement, le système fonctionne avec des données provenant

de plusieurs flottes de taxis viennois

> ~ 3 500 taxis équipés de récepteurs GPS

– En cours de déploiement sur Lyon

> Phase de mise en place de l’infrastructure


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Principe du recueil de données FCD


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Chaîne d’acquisition taxis

• Données XML du serveur taxi

• Pour chaque mesure FCD

– Extraction des coordonnées

– Map-matching

– Filtrage et correction

– Sauvegarde

• Parcours vraisemblable entre

deux positions (algo Dijkstra)

• Estimation et prévision du

temps de parcours

• Génération d‘une image

«traficolor»

Communication Radio

Centre de gestion des

taxis

Serveur FCD

ServeurWeb

SQL

Base de données

XML

SVG


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Caractéristiques des données

• Données d’entrée :

– ID du véhicule, horodate,

– Position géographique (WGS-84)*

– État du taxi (occupé, attente, etc.)

• Volumétrie et fréquence :

– Volume journalier ~ 750 MB (XML)

– Fréquence > 30-45 sec

* World Geodetic System, 1984


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Information de type « Traficolor »


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Intérêt dans le cadre de TEMPUS

• Intérêts

– Systèmes autonomes de données et information trafic

– Brique dans le cadre d’outils d’information multimodale

(cf. TEMPUS)

– Fusion avec les données boucles pour une information de

meilleure qualité

• Perspectives opérationnelles

– Déploiement facile et immédiat

> Zones urbaines/périurbaines


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En guise de conclusion …

• Travaux réalisés

– Algorithmie réalisée dans le cadre d’une thèse - soutenance en juillet 2010

– Démonstrateur TEMPUS

• Développements techniques à réaliser

– Vers le multiobjectif (fiabilité, confort, émission,….)

• Vers une gestion multimodale des déplacements

– information

– Tarification intelligente

PREDIM06 mai 2010

Merci de votre attention

Aurélie BOUSQUET Nour-Eddin EL FAOUZI

LICIT INRETS – ENTPE 25, Ave. F. Mitterrand – 69675 Bron

[email protected]

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