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Reconstruction de l'information flux dynamique de trafic sur chaque brin d'un réseau routier

IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique

Localisation
Hauts-de-Seine
Début
dès que possible
Durée
5 mois
Indem.
Oui

IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de trois priorités stratégiques : mobilité durable, énergies nouvelles et hydrocarbures responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur :

  • l’apport de solutions aux défis sociétaux de l’énergie et du climat, en favorisant la transition vers une mobilité durable et l’émergence d’un mix énergétique plus diversifié ;
  • la création de richesse et d’emplois, en soutenant l’activité économique française et européenne et la compétitivité des filières industrielles associées.

Partie intégrante d’IFPEN, l’école d’ingénieurs IFP School prépare les générations futures à relever ces défis.

Reconstruction de l’information flux dynamique de trafic sur chaque brin d’un réseau routier

Le sujet de ce stage porte sur le développement d’un algorithme de reconstruction de l’information flux dynamique de trafic sur chaque brin d’un réseau routier.

Ce sujet est important car à ce jour il n’est pas possible de récupérer facilement l’information flux de trafic à l’échelle d’un territoire et avec une résolution spatiale aussi fine que la taille d’un brin routier. Or plusieurs sources de données existent pouvant fournir de façon directe ou indirecte une information flux de trafic avec des précisions et des résolutions différentes.

Typiquement, les « enquêtes ménages déplacements » donnent des informations très agrégées de flux de trafic entre macro-zones (quartiers, ou villes). Les boucles magnétiques de comptage des véhicules dans la chaussée donnent des informations très précises mais ponctuelles, donc difficiles à généraliser sur l’ensemble des brins. Encore, les données de type « Floating Car Data » (FCD) deviennent de plus en plus disponibles mais ne sont pas forcément disponibles sur l’ensemble des brins d’un réseau routier ni pour l’ensemble des véhicules.

Le problème de l’agrégation de données issues de sources hétérogènes dans le but de réduire l’incertitude sur l’estimation résultante est aussi connu comme un problème de « fusion de données ».

Dans un premier temps, le stage aura pour objectif de faire le bilan et l’analyse des informations utiles déjà disponibles aujourd’hui dans les systèmes d’information géographique (SIG) comme « HERE Maps » , dans les bases de données ouvertes des villes, ou encore dans les FCD.

Ensuite, grâce aux caractéristiques du réseau routier données par les SIG (vitesse moyenne du trafic, nombre de voies, hiérarchie du réseau, signalisation et autres attributs), ainsi qu’aux données de flux disponibles, le stage consistera à implémenter et calibrer un modèle de trafic. Pour justifier son choix, le stagiaire effectuera un état de l’art sur les modèles de trafic (macroscopique, microscopique, etc.).

Enfin, la reconstruction de l’information flux sur chaque brin du réseau en agrégeant les différentes sources de données pourra être formulée comme un problème d’estimation (variables de flux ou densité véhiculaire) et d’optimisation (réduction de l’écart entre estimations et mesures) en s’inspirant des méthodes disponibles dans la vaste littérature scientifique sur ce sujet.

Des projets en cours dans l’équipe accueillant le stagiaire pourront lui fournir des outils ainsi que des données de référence qui permettront de valider les algorithmes développés.

Les domaines potentiels d’application des résultats du stage sont multiples : surveillance de l’état de trafic d’un réseau routier avec une meilleure incertitude sur les prédictions, calcul de la consommation énergétique ou des émissions polluantes de l’ensemble du trafic routier à haute résolution temporelle et spatiale, etc.

Mots clefs: modélisation du trafic, traitement et fusion de données

Qualifications

Master 2 Grande Ecole Généraliste ou Spécialisation en Automatique

  • Connaissances linguistiques
  • Bonne maîtrise du français et de l’anglais
  • Autres qualifications
  • Bonne maîtrise de la programmation, Matlab/Python

Encadrant : Dr. Giovanni DE NUNZIO, IFP Energies nouvelles
Localisation : IFP Energies nouvelles, 1 Avenue de Bois-Préau, Rueil-Malmaison, France
Durée : 5 mois
Rémunération : 1050 €/mois


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IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique
Giovanni DE NUNZIO
1&4, avenue de Bois-Preau
92852 Rueil-Malmaison cedex
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