FR2968110A1 - Procede de gestion de trafic d'un reseau routier et systeme de gestion mettant en œuvre le procede - Google Patents

Abstract

La présente invention concerne un procédé de gestion de trafic d'un réseau routier. Elle concerne aussi un système de gestion mettant en oeuvre le procédé. Le procédé comporte les étapes de : • Mémorisation des données brutes mesurées par les capteurs de trafic dans un historique de situations de trafic à enregistrer dans une base de données d'historique et préparation (E2) de ces données ; • Prévision (E3) de la demande de trafic sur la base de données d'historique ; • Identification (E4) d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande de trafic prévue ; et • Edition (E5) d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévues.

Description

« Procédé de gestion de trafic d'un réseau routier et système de gestion mettant en oeuvre le procédé » La présente invention concerne un procédé de gestion de trafic d'un réseau routier. Elle concerne aussi un système de gestion mettant en oeuvre le procédé. Dans l'état de la technique on connaît des systèmes de gestion de trafic d'un réseau routier dans lesquels des capteurs d'état de trafic routier sont disposés en relation avec les routes du réseau géré. Ces capteurs remontent des informations concernant divers paramètres lo d'état du trafic et qui sont alors traités par un processeur central pour générer en fonction de règles prédéterminées des informations de gestion de trafic. Particulièrement, on connaît des systèmes de gestion de trafic routier qui génèrent des informations à destination des usagers et qui 15 sont affichées sur des panneaux d'affichage en bordure de route ou sur des portiques au-dessus de la route. Ces panneaux d'affichage permettent d'informer le conducteur, qui passe à proximité visuelle du panneau, d'avoir une estimation de la durée du trajet qui l'attend jusqu'à une destination indiquée, comme le passage à une sortie de la 20 route qu'il emprunte. Dans d'autres applications, des informations concernent par exemple la vitesse moyenne de trafic sur un axe routier, la longueur cumulée des encombrements routiers sur le réseau ou d'autres informations qui sont transmises sur un réseau de communication à 25 destination des usagers équipés de terminaux, comme un ordinateur connecté à l'Internet ou un téléphone mobile connecté à un réseau de données numériques téléphoniques. Ces informations sont destinées à inciter les usagers du réseau routier à moduler leur utilisation du réseau routier en fonction de l'état prévisionnel du trafic. 30 Dans d'autres applications, les informations prévisionnelles de trafic sont destinées à commander des moyens de fermeture ou d'ouverture temporaire de voies d'accès à un axe routier déterminé en fonction des données prévisionnelles de trafic. Ainsi, lorsqu'un axe routier atteint un certain degré de congestion, il est connu de 35 commander un feu routier pour arrêter l'entrée de véhicules supplémentaires sur l'axe en cours de congestion. Une telle commande d'un feu exige que la prévision à très court terme sur la variation du trafic ait été la plus précise possible. Or, il existe dans l'état de la technique un besoin pour un procédé de gestion de trafic routier plus efficace.

C'est un but de la présente invention de proposer un procédé de gestion de trafic routier basé sur une méthode de prévision de l'évolution du trafic à très court terme. A cet effet la présente invention concerne un procédé de gestion de trafic routier caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : - Préparation d'un ensemble déterminé de données de trafic mesurées et mémorisation des données mesurées dans un historique de situations de trafic à enregistrer dans une base de données d'historique ; - Prévision de la demande de trafic sur la base de données d'historique ; - Identification d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande de trafic prévue ; et - Edition d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévues. Selon d'autres caractéristiques du procédé : - l'étape d'identification d'une situation de trafic équivalente dans un historique de demandes de trafic passées consiste à : - déterminer une période d'identification de demande de trafic ; - déterminer au moins une situation équivalente dans un historique de situations enregistré dans la base de données d'historique de situations, sur la période d'identification de demande de trafic dans l'historique des demandes observées ; - l'étape de prévision de la demande de trafic comporte une étape de détermination d'un profil de demande nominale de trafic pour chaque type de jour établi sur une typologie calendaire prédéterminée, l'étape de détermination d'un profil de demande comportant une étape de détermination : - d'un ensemble de moyennes des débits sur l'ensemble de l'historique ; - d'un ensemble de débits pondérés pour les jours d'une typologie calendaire donnée, pour chaque jour de cette typologie sur la base de données d'historique selon une relation de la forme : <qh> = moyenne(q;, h) ; j de typologie calendaire c et hp < h < hF où h est une horodate dans la tranche horaire définie dans chaque jour de type de jour c et moyenne() est une fonction de calcul de moyennes ; - d'une médiane des débits pondérés pour chaque type de jour de la typologie déterminée selon une relation de la forme : pc,h = mediane(p;,h) ; pour chaque jour j appartenant à la classe c dans la typologie calendaire Ecalendaire, et hp < h < hF, pris comme profil de demande nominal pour le type c de jour ; - le procédé comporte une étape de sélection de la demande nominale prévue recalée par recherche de la plus petite distance entre les débits observés Q et respectivement la demande nominale prévue D, la demande nominale prévue recalée par une moyenne D, et la demande nominale prévue recalée par une médiane D2, et comme fonction de distance, on utilise une fonction de distance cumulative, comme somme des distances partielles calculées chacune comme la distance entre deux éléments de même rang, selon une norme prédéterminée ; - l'étape d'identification d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande nominale de trafic prévue comporte une étape de : - pré échantillonnage des situations équivalentes ; puis - échantillonnage des situations équivalentes sur la base du pré échantillonnage ; - l'étape de pré échantillonnage des situations équivalentes consiste à rechercher la plus petite distance entre des situations candidates et la situation observée lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme, sur la base de la méthode des distances cumulatives, comme somme des distances partielles calculées chacune comme la distance entre deux éléments de même rang, selon une norme prédéterminée, et appliquée à n situations Si ayant la même tranche horaire dans le jour que celle de la situation observée lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme, prises sur l'une au moins de trois grandeurs de débit, de taux d'occupation et/ou de vitesse moyenne, et de demande nominale de trafic observées des situations rapprochées de la situation So, et préalablement soumises à un traitement statistique de centrage et de réduction ; - l'étape d'échantillonnage des situations équivalentes consiste à rechercher les plus petites distances entre des situations candidates prises parmi les situations obtenues par pré échantillonnage et la situation observée lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme, sur la base de la méthode des distances par mensuration, prises sur l'une au moins de trois grandeurs de débit, de taux d'occupation et/ou de vitesse moyenne, et de demande nominale de trafic observées des situations rapprochées de la situation, et l'étape d'édition d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévues comporte une étape de construction de la prévision à très court terme à partir des mesures de trafic du jour je de l'historique qui présente la situation ayant la plus petite distance par mensuration parmi les situations identifiées à l'étape d'échantillonnage des situations équivalentes ; - le procédé comporte encore une étape pour exécuter des actions de prévision qui comprennent : - la diffusion d'information de prévision routière ; et/ou - la commande d'actionneurs de contrôle de trafic comme des feux de signalisation ; sur la base de l'édition d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme. La présente invention concerne aussi un système de gestion de trafic routier pour mettre en oeuvre le procédé selon l'invention caractérisé en ce qu'il comporte : - une base de données de mesures de trafic passées ; - un ensemble de capteurs de données de trafic à mesurer ; - un moyen de traitement de données de mesure de trafic ; - un moyen de calcul d'une demande de trafic à une horodate déterminée ; - un moyen d'identification d'une situation de trafic équivalente ; - un moyen de calcul d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme ; et - au moins un dispositif d'exploitation de données de prévision d'état de trafic à très court terme. Selon d'autres caractéristiques du système : - il comporte un module de gestion de trafic comporte des moyens pour éditer des bulletins d'information de prévision de trafic à destination de terminaux ; - les terminaux sont : - des téléphones mobiles ou des appareils du même genre, et le réseau de communication comprenant un réseau de données sur un réseau de téléphonie mobile ; et/ou - des terminaux embarqués à bord des véhicules reliés au module par un réseau de téléphonique mobile, le terminal embarqué étant adapté à un tel réseau de téléphonie mobile comme un récepteur radio-fréquences pour véhicule et le réseau de communications comportant un réseau d'informations routières de type vocal ou numérique comme le réseau RDS-TMC ; - le module de gestion de trafic est connecté à un réseau d'afficheurs d'informations routières, et comporte alors un éditeur d'informations routières adapté à communiquer avec les afficheurs ; - le module de gestion de trafic est connecté à un réseau d'actionneurs de trafic comportant notamment des feux de signalisation, des panneaux de limitation de vitesses des véhicules, des barrières d'accès à une ou plusieurs voies du réseau routier, le module de gestion de trafic comportant un moyen pour générer des signaux de commande destinés à commander les actionneurs de trafic ; - le module de gestion de trafic est connecté par des moyens de communication à des barrières de péage, de sorte que la tarification de l'accès ou de la sortie d'un véhicule dépende notamment de la prévision de trafic à très court terme généré par le système de gestion de trafic de l'invention, et le module comporte des moyens pour déterminer un message de commande de tarification à destination des automates de paiement et/ou pour affichage sur des afficheurs réservés à cet effet à chaque barrière de péage et prévus pour les usagers et/ou pour le personnel chargé de la perception des péages.

D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention seront mieux compris à l'aide de la description qui va suivre et des dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 représente un organigramme du procédé de l'invention ; - la figure 2 représente un schéma bloc d'un mode de réalisation d'un système de gestion de trafic selon l'invention. A la Figure 1, on a représenté un organigramme du procédé de l'invention. Le procédé est fondé sur une méthode de prévision à très court terme. Dans une application, la durée de prévision ou horizon de prévision est de 4 heures à compter de la dernière mesure observée. De plus, on note que le procédé de l'invention se base sur la connaissance d'un historique de situations de trafic enregistré dans une base de données de situations de trafic, et sur la mesure de la situation de trafic avant d'exécuter une prévision à très court terme.

Dans l'invention, une horodate est une structure de données, composée d'une date d'une journée de l'année et d'une heure de la journée, qui permet ainsi de considérer des tranches horaires identiques pour chaque journée. Les situations sont ainsi comparées ou évaluées sur la base d'une même tranche horaire pour chaque jour calendaire. Ainsi, l'état de trafic à l'heure « 08:00 » sera comparé sur des jours calendaires ayant une caractéristique de trafic comparable. Une situation de trafic est caractérisée par un ensemble de mesures obtenues par l'observation du trafic routier en au moins un point de mesure sur le réseau routier. Dans un mode de réalisation du procédé de l'invention, l'ensemble comporte trois mesures qui sont : - le débit, qui informe de la répartition des véhicules dans le temps ; - le taux d'occupation, qui informe de la proportion de temps pendant lequel un point de mesure est occupé par un groupe de véhicules d'au moins un véhicule ; et - la vitesse moyenne, qui informe de la moyenne temporelle des vitesses instantanées des véhicules. Au sujet du terme de « mesure », on préfèrera le terme « grandeurs » pour désigner et distinguer les types de mesures relevées parmi le débit, le taux d'occupation et la vitesse moyenne. En pratique, une mesure collectée à une horodate donnée comporte une valeur pour une, deux ou trois grandeurs parmi celles citées (suivant le type de réseau : généralement en réseau urbain, seuls le débit Q et le taux d'occupation To sont relevés, tandis qu'en réseau interurbain, le débit Q, le taux d'occupation To et la vitesse moyenne V sont relevés). Dans un mode particulier de réalisation, les inventeurs ont pu déterminer qu'un bon compromis entre le coût d'acquisition et la qualité de la prévision était atteinte par les définitions suivantes.

Le débit de trafic routier est défini par la relation : q = n / (tb - ta) dans laquelle : q est le débit à l'abscisse curviligne x ; n est le comptage du nombre de véhicules passés au point de mesure d'abscisse x entre les horodates ta et tb, définies arbitrairement par tb > ta. Le taux d'occupation i est défini au même point de mesure d'abscisse curviligne x à partir de la même horodate ta de début de mesure par la relation : i = L*p dans laquelle : L est une constante prédéterminée qui représente l'espace moyen occupé par un véhicule sur le réseau ; p est la concentration des véhicules au point de mesure d'abscisse x, entre les horodates ta et tb de mesure. La vitesse moyenne v est définie comme une moyenne arithmétique des véhicules qui sont passés au point de mesure d'abscisse curviligne x par la relation : v = somme(v; ; i IN [1,n]) / n ; OÙ : n est le nombre de véhicules passés entre les deux instants ta et tb au point de mesure d'abscisse x ; et v; est la vitesse instantanée relevée du Lerne véhicule passé au point de mesure d'abscisse x entre les horodates ta et tb.

Dans le système de gestion de trafic mettant en oeuvre le procédé de l'invention, les capteurs de mesure des trois grandeurs de débit, de taux d'occupation et de vitesse moyenne sont constitués en fonction de l'infrastructure routière disponible. Ainsi, le système de gestion de trafic peut comporter : - des boucles inductives simples ou doubles, noyées sous la chaussée et raccordées à des processeurs de signaux inductifs pour en déduire les deux ou trois grandeurs précitées, selon le nombre de boucles déployées ; - des capteurs piézoélectriques, implantés sous la chaussée et raccordées à des processeurs de signaux piézoélectriques pour en déduire au moins l'une des trois grandeurs précitées ; - des caméras vidéos travaillant dans le spectre visible et/ou en infrarouge pour vision nocturne, implantés ou bien sur l'un des bords de la voie, ou sur un portique au-dessus de la chaussée, et raccordées à des processeurs de signaux vidéo pour en déduire les trois grandeurs précitées ; - des capteurs associés aux caisses de péage, notamment pour compter les véhicules et en déduire des vitesses moyennes sur des parcours entre deux caisses, ces données étant souvent utilisées pour tester des hypothèses de validité de reconstruction de données de trafic manquantes ; - des capteurs associés à des bases de données détenues par des opérateurs de téléphonie mobile et/ou de géolocalisation. Dans ce dernier cas, il est en effet possible de reconstituer des données partielles comprenant le comptage de véhicules équipés ou embarquant des téléphones mobiles, qui peuvent être localisés dans des cellules de téléphonie cellulaire par l'opérateur de téléphonie mobile. De même, les terminaux de géolocalisation coopérant sur les machines informatiques d'un opérateur de géolocalisation, des bases de données de mesures instantanées et de données d'historiques sont aussi disponibles chez ces opérateurs de géolocalisation. Elles permettent par des moyens connus de reconstituer une vitesse de flux de trafic, des comptages de véhicules par unité de temps, des données de vitesse moyenne et donc, par déduction, une estimation des données de débit et/ou de taux d'occupation en des points de mesure qui sont déterminés uniquement par calcul au lieu, comme c'est le cas pour les capteurs physiques précités comme des boucles inductives, de se trouver à l'abscisse curviligne de la position de la boucle inductive sur la voie. A la Figure 1, on a représenté un organigramme du procédé de gestion de trafic de la présente invention. Le procédé comporte essentiellement quatre étapes principales qui sont : - une étape E2 de mémorisation des données brutes mesurées par les capteurs de trafic dans un historique de situations de trafic à enregistrer dans une base de données d'historique et préparation de ces données (décrite par la suite) ; - une étape E3 de prévision de la demande de trafic sur la base des données de trafic mesurées et d'une typologie calendaire ; - une étape E4 d'identification d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande de trafic prévue et de la situation en cours d'observation ; et - une étape E5 d'édition d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévu. La base de données prévue à l'étape E2 contient un historique de situations de trafic. Une situation de trafic contient une liste des valeurs mesurées en chaque point de mesure disposé sur le réseau géré par le procédé de l'invention. En se reportant à la Figure 2, on a représenté une partie d'un réseau routier contenant un axe 1 (ou chaussée) sur lequel circule un flot de véhicules. Les véhicules dans le procédé de gestion de l'invention ne sont pas pris en compte au niveau microscopique, mais on observe des grandeurs de mesure du flot ainsi constitué. Le réseau routier contient bien entendu plusieurs axes comme l'axe 1, chacun disposant d'un sens unique ou bien des deux sens de circulation, alors désignés respectivement par sens ascendant et sens descendant de circulation ; on compte également au moins une voie par sens de circulation existant sur un axe. On n'a pas non plus représenté d'intersection routière, ni d'échangeur ou de voie d'accès ou de sortie. Mais un point de mesure peut être placé en tout point d'un réseau routier. Un ensemble 2 de capteurs de données de trafic est disposé le long de chaque voie comme l'axe 1 du réseau routier. Selon le principe de l'invention, on détermine les capteurs 2 nécessaires à la gestion de trafic. Ces capteurs sont placés en des points de mesure déterminés. La position du point de mesure est repérée par une abscisse curviligne mesurée à compter d'un point de référence du réseau routier (non représenté). Le nombre et le type de grandeurs mesurées et donc le type de capteur prévu en chaque point de mesure dépend, ainsi qu'on l'a indiqué plus haut, du type de réseau, comme un réseau urbain ou interurbain. A la figure 2, trois points de mesure 21, 22, 23 ont été représentés et leur position est respectivement désignée par les abscisses curvilignes x,, x2, x3. Bien entendu, un nombre plus élevé de points de mesure 2 peut être utilisé. L'augmentation du nombre de points de mesure est rendue nécessaire sur un réseau routier de grande dimension présentant un maillage important avec un nombre important d'intersections ou de voies différentes. Dans l'analyse qui a été faite par les inventeurs, les grandeurs de mesure du trafic routier sont en chaque point de mesure : - Le nombre de véhicules passant entre deux horodates ta et tb ; - La vitesse instantanée des véhicules au passage au point de mesure ; et - La concentration des véhicules. Cependant, l'analyse a conduit les inventeurs à utiliser trois grandeurs d'observation dérivées des grandeurs de mesure avec lesquelles elles seront confondues dans la suite du texte et qui sont, respectivement : - le débit observé ; - la vitesse moyenne observée ; et - le taux d'occupation observé selon les calculs qui ont été décrits plus haut.

Lorsque l'ensemble des grandeurs d'observation à une horodate ta a été collecté sur l'ensemble des points de mesure du réseau routier, on dispose d'une situation de trafic destinée à être enregistrée dans une base de données 10 d'historique des situations de trafic, après un traitement qui sera décrit plus loin. Dans l'analyse qui a été faite par les inventeurs, une autre notion présente une grande importance : celle de confrontation entre une demande de trafic et une offre de trafic. Selon l'invention, la demande de trafic est une grandeur basée sur une moyenne de débits de véhicules. La demande nominale de trafic est constituée sur la base de l'ensemble des véhicules circulant sur le réseau routier à l'horodate d'observation ta. Elle dépend entièrement de la statistique du comportement des usagers du réseau routier, de leur nombre et de leurs intentions d'itinéraires. La demande nominale est alors la demande la plus fréquemment mesurée, à contexte fixé. Vis-à-vis de la demande de trafic, l'offre de trafic est constituée par l'état du réseau, un état qui se reflète directement dans les grandeurs d'observation. Le principe de la méthode de prévision à très court terme consiste selon l'invention à rapprocher une estimation de la demande de trafic de l'historique des situations de trafic, représentant dans le temps l'évolution des trois grandeurs de débit observé, de taux d'occupation observé et de vitesse observée. Lorsque la prévision à très court terme a été exécutée sur un horizon de prévision à très court terme, il est possible de prolonger l'historique des situations observées par une prévision de trafic représentée par la liste des valeurs des grandeurs observables sur la période allant de la dernière horodate d'observation du trafic ta à l'horodate suivante, séparée de Th l'horizon de prévision à très court terme, soit ta + Th.

On note que dans le procédé de l'invention, on réalise des sélections de périodes temporelles dans l'historique des situations de trafic pour lesquelles les variables de trafic calculées selon l'invention sont tenues pour des variables explicatives du trafic. L'offre ou la demande de trafic est essentiellement un débit de véhicules sur le réseau routier en un point déterminé du réseau. L'un des aspects de l'invention a consisté à identifier une période explicative pendant laquelle les variables observées ont réellement une valeur explicative. Ce concept de période explicative est semblable à celui d'horizon de prévision, qui sera aussi utilisé et qui est la durée de validité d'une prévision de situations de trafic.

Dans un mode de réalisation, la période explicative Te est d'une durée de 8 heures, tandis que l'horizon de prévision Th est de 4 heures. Le principe du procédé de l'invention consiste alors à rechercher une situation de trafic passée, équivalente à la situation de trafic observée. Puis, sur la base de cette situation de trafic passée équivalente, on en déduit une prévision à très court terme par l'évolution des situations de trafic passées qui suivent la situation observée équivalente sur la période constituant l'horizon de prévision à très court terme Th.

En revenant à la Figure 1, l'étape E2 exécute un traitement de préparation des données mesurées. Plusieurs étapes sont prévues séparément ou en combinaison, et qui sont : - une étape de disqualification des mesures aberrantes ; - une étape de disqualification des débuts et fins de mesures aberrantes ; - une étape de lissage des mesures ; et - une étape de reconstitution des absences de mesure. La disqualification des mesures aberrantes consiste à exécuter sur chaque mesure de trafic un test d'un critère de disqualification.

Parmi les critères de disqualification, le procédé de l'invention, dans un mode préféré de réalisation, retient : - la disqualification des débits négatifs ou nuls ; - la disqualification des taux d'occupation strictement négatifs ; et - la disqualification des vitesses moyennes négatives, nulles ou supérieures à un seuil d'invalidité des vitesses mesurées. Dans un mode de réalisation, la vérification d'un seul des trois critères permet de disqualifier la mesure complète. La disqualification des débuts et de fins de mesures aberrantes permet de disqualifier la dernière mesure précédant et la première mesure suivant une mesure disqualifiée lors de l'étape de disqualification des mesures aberrantes. Ainsi, si la mesure A(t;, xi) est déclarée aberrante lors de l'étape de disqualification des mesures aberrantes, alors on décide de disqualifier lors de l'étape suivante de disqualification des débuts et de fins de mesures aberrantes la mesure précédente A(ti_1, xi) et la mesure suivante A(t;+1, xi), pour le point de mesure 21 (Figure 2) disposé à l'abscisse xi. La mesure considérée porte bien entendu sur l'une des trois grandeurs observées selon le procédé de l'invention : débit, taux d'occupation ou vitesse moyenne. Ainsi, une mesure disqualifiée sur au moins une de ces trois grandeurs invalide chacune des valeurs relevées sur les trois grandeurs à une horodate donnée. Dans un mode de réalisation, le procédé de l'invention lors de la préparation des données de l'étape E2 (Figure 1) comporte aussi une étape de filtrage des mesures de manière à éliminer le bruit de mesure en conservant les caractéristiques de trafic. Ainsi, le filtrage peut être réglé de manière à assurer qu'après la préparation des données, les situations de trafic enregistrées dans la base de données d'historique de trafic 10 (Figure 2) permettent de rendre compte des caractéristiques du trafic. Préférentiellement, le filtrage opéré est un lissage par calcul d'une valeur moyenne. Si donc on dispose d'une série de mesures successives dans le temps, à des horodates t;_p, ti_p+1, ---, t;, on calcule la moyenne arithmétique des mesures A(t;, xi) au point d'abscisse xi sur le réseau routier sur les p+1 valeurs précédentes, de sorte que la valeur lissée (ou filtrée) est B(t;, xi) définie par la relation : B(ti, xi) = Somme(A(t;_k, xi) ; i = [O..p]) / (p+1) On désigne cette opération sous le terme de lissage hérité pour l'opposer au cas symétrique non retenu dans le mode de réalisation décrit ici, où la valeur lissée est prise au début de la période de lissage. Dans un mode de réalisation, le procédé de l'invention lors de la préparation des données de l'étape E2 (Figure 1) comporte aussi une étape de reconstitution des mesures manquantes. Une mesure peut être manquante à cause de la défaillance d'un point de mesure ou de l'un de ses capteurs, une défaillance du réseau de communication qui relie les points de mesure à un calculateur central, ou encore une disqualification par l'une des étapes précédentes. Dans une telle situation, on réalise une interpolation linéaire entre les mesures subsistantes qui encadrent la mesure manquante.

Une telle mesure interpolée Mi correspond à une mesure manquante à l'horodate ti et les deux mesures subsistantes sont Ma à l'horodate ta, dernière mesure avant une période de données manquantes, et Mb à l'horodate tb, première mesure après une période de mesures manquantes. Dans un mode de réalisation, on décide d'appliquer un critère supplémentaire de période maximale admissible d'interpolation Ainterpol qui est la durée maximale pendant laquelle une reconstitution de données manquantes est envisageable. Une telle valeur de seuil doit être initialisée dans le procédé de l'invention et elle est établie à une valeur prédéterminée qui respecte notamment la capacité du procédé de réaliser une prévision à très court terme en utilisant des données interpolées. Par exemple, la période limite d'interpolation est réglée à 18 minutes, dans une prévision travaillant à très court terme sur une période de quatre heures et pour des données collectées sur une durée de 6 minutes. Typiquement, on prendra une période limite d'interpolation valant trois fois la durée de collecte d'une mesure. La condition d'interpolation est alors écrite par la relation 0 < tb - ta < Ainterpol et la relation classique d'interpolation est alors : pour tout ti 1 ta < ti < tb Mi = Ma + (ti - ta) * (Mb - Ma) / (tb - ta) pour toute grandeur de la mesure observée M dans le cadre du procédé de gestion de trafic de l'invention, comme le débit, le taux d'occupation et la vitesse moyenne, à chaque point de mesure d'abscisse curviligne x; d'horodate ti comprise entre deux horodates d'observation correctes ta et tb, respectant la condition d'interpolation.

Lors d'une dernière horodate de mesure, on dispose de l'ensemble des informations nécessaires pour décrire un état de trafic nécessaire pour orienter avec précision la tendance d'évolution du trafic à très court terme. Dans ce but, la présente invention comporte une étape E3 de prévision de la demande de trafic sur la base de données d'historique. L'historique contient l'ensemble des états de trafic ou situations qui sont successivement enregistrés.

L'étape E3 commence par une étape de détermination d'un type de journée selon une typologie calendaire prédéterminée. Dans un mode de réalisation, le critère de typologie consiste à regrouper les jours selon les critères d'activité sociale des usagers en distinguant les jours de congé, les jours de travail, les jours fériés, etc. Il est possible de fixer librement lors de l'initialisation du procédé des catégories de jours de l'année qui constituent une typologie calendaire. On désigne la typologie calendaire par Ecalendaire, de sorte que, notamment dans l'exploration de la base de données de l'historique des situations de trafic, chaque date peut être affectée à un type de jour, c'est-à-dire que l'on peut déterminer à quel type ou catégorie du calendrier le jour considéré appartient. On établit alors un profil de demande du trafic pour chaque type de jour de la typologie calendaire retenue Ecalendaire- Le profil de demande du trafic est établi de la manière suivante. On exécute le calcul des moyennes <qh> des débits sur l'ensemble de l'historique pour des horodates h comprises entre hp et hF, horodates de début de tranche horaire et de fin de tranche horaire, arbitrairement fixée dans chaque journée. Préférentiellement, hp correspondant à l'heure « 00:00 »et hF à l'heure « 24:00 » du jour j de type de jour c. Pour toutes les horodates h enregistrées du débit pour un jour j de type de jour c dans la base de données d'historique, on calcule : <qh> = moyenne(q;, h) ; j de type de jour c et hp < h < hF Chaque <qh> représente un débit moyen horaire relevé dans l'historique du point de mesure. Par exemple, q(02h00) = moyenne (gi(02h00)), i = [O..n], n étant le nombre de jours présents dans l'historique. On exécute ensuite le calcul des débits pondérés pour chaque type c de la typologie calendaire Ecalendaire, selon une relation de la forme : p;,h = q;,h / <qh> ; pour j de type de jour c et hp < h < hF Enfin, on exécute le calcul des médianes de l'ensemble des débits pondérés, pour chaque type de jour c de la typologie calendaire, selon une relation de la forme : pc,h = mediane(p;,h) ; pour chaque jour j appartenant à la classe c dans la typologie calendaire Ecalendaire, et hD < h < hF On note que les débits de l'ensemble des débits utilisé pour le calcul des médianes sont calculés indépendamment pour chaque point de mesure. Ils ne dépendent donc pas de l'abscisse. On obtient ainsi le profil de demande nominale constitué pour chaque type de jour de la typologie calendaire Ecalendaire, dans la tranche horaire quotidienne. Le profil de demande nominale pour le jour calendaire de type c est un ensemble de données {pc,h ; h hD.< h < hF}. Il y a autant de profils de demande nominaux qu'il y a de types c dans la typologie calendaire Ecalendaire- La fonction mediane() utilisée pour définir les médianes des débits pondérés permet de sélectionner le terme pc,h, qui partage en deux moitiés égales l'ensemble des valeurs {(p;,h) ; hD < h < hF} après qu'il ait été ordonné en valeurs croissantes ou décroissantes. Dans le procédé de l'invention, pour l'étape E3 de prévision de la demande du trafic sur la base de données d'historique, on exécute ensuite une étape d'identification de la demande nominale optimale. De l'étape précédente, on dispose de la liste des profils de demande nominale pour chaque type de jour c de la typologie calendaire. L'étape suivante, dans un mode de réalisation du procédé de l'invention, est, pour un jour observé jo, de déterminer un profil de demande nominale optimal. Pour obtenir un tel profil de demande optimal, l'invention consiste à calculer les débits pondérés pour toute horodate h comprise entre hD et ho, respectivement horodate de la tranche horaire de début de journée, et horodate de la dernière tranche horaire observée, selon la relation : p;o,h = q;o,h / <qh> pour le jour de la dernière observation L'ensemble des débits pondérés {p;o,h ; h IN [hD, ho» constitue le profil de débit du jour observé jo. Le profil de demande nominale optimal est ensuite identifié en comparant l'ensemble des profils de demande nominale établis pour chaque type de jour, que l'on a noté : {{pc,h , h hD-< h < hF} , c dans Ecalendaire} au profil de débit du jour observé jo.

L'étape E3 d'identification d'une demande de trafic comporte ensuite une étape de prévision de la demande nominale proprement dite. Cette opération consiste à établir une demande nominale prévue à partir du profil de demande nominale optimal obtenue lors de l'étape précédente, dans l'étape E3. On appelle la demande de trafic prévue une liste dh, valable sur une durée comprenant les horodates comptées à partir de l'horodate de début de prévision, c'est-à-dire en exploitation du procédé l'horodate ho de la dernière situation observée et chargée dans l'historique de la base de données 10, et sur la période de prévision à très court terme ayant une durée ou horizon de prévision Ts de quatre heures dans un mode préféré de réalisation. Dans un mode de réalisation, le terme courant dh de la demande prévue d est donné par la relation : dh-pi,h*<qh> où : h est l'horodate courante du terme calculé dans la période de prévision à très court terme Ts ; pi,h est le h-ième terme du profil de demande nominale optimal sélectionné à l'étape précédente ; et <qh> est la moyenne des débits sur une tranche horaire prédéfinie, pour les horodates h comprises entre hp et hF, de début et de fin de tranche horaire. Dans un mode de réalisation, la demande de trafic prévue est ensuite traitée pour s'adapter aux données de l'historique. Préférentiellement, le traitement est une opération de recalage de la prévision de demande nominale en fonction du débit observé sur la période explicative. L'opération de recalage permet d'exécuter une mise à l'échelle de la demande. Selon l'invention, on peut choisir deux types de recalage : - par moyennes ; - par médianes. Dans cette étape de recalage de la demande prévue, on exécute les opérations successives suivantes - calcul des écarts des débits observés deux à deux ; - calcul des écarts des demandes prévues deux à deux ; - calcul du rapport des écarts des demandes aux écarts des débits ; Fmoyenne - calcul de la divergence du rapport des écarts par moyenne et par médiane Fmédiane, respectivement par calcul des moyennes des rapports des écarts et des médianes des rapports des écarts ; - calcul permettant la mise à l'échelle de la demande prévue selon les divergences obtenues précédemment, soit dh,1 pour la moyenne Fmoyenne et dh,2 pour la médiane Fmédiane, selon une relation de la forme dh,1 = dh / Fmoyenne et dh,2 = dh / Fmédiane, pour toutes les horodates h, dans la tranche horaire en cours avant l'horodate ho de la dernière observation de trafic avant la période de prévision ; - calcul d'un décalage p entre les débits observés et la demande mise à l'échelle dans chacun des cas de recadrage par moyenne p1 ou par médiane p2, selon les relations respectives : p1 = somme(qh - dh,1 ; hp < h < ho) et p2 = somme(gh - dh,2 ; hp < h < ho) ; - calcul d'ajustement du volume de la demande nominale prévue et recalée selon les deux méthodes de moyenne et de médiane, selon les relations respectives Dh, 1 = dh, 1 + p1 et Dh, 2 = dh, 2 + p2, pour les horodates h comprises entre hp < h < ho ; - sélection de la demande nominale prévue recalée par recherche de la plus petite distance entre les débits observés Q et respectivement la demande nominale prévue D, la demande nominale prévue recalée par la moyenne D1 et la demande nominale prévue recalée par la médiane D2. La demande nominale prévue est donc l'une des trois demandes nominales D, D1, et D2 issues de l'étape de recalage. Comme fonction de distance, on peut utiliser toute norme convenable. Dans un mode de réalisation, le procédé de gestion de trafic utilise une fonction de distance cumulative. Une fonction de distance cumulative est la somme des distances partielles, dont les termes sont, dans un mode de réalisation, pondérés par des coefficients déterminés par étalonnage sur un historique d'essai. Une distance partielle est calculée comme la distance entre deux éléments de même rang, dans deux ensembles de données, dont on cherche à calculer la distance cumulative. Dans le cas de la sélection de recalage de la demande nominale prévue, les trois ensembles de données de mêmes tailles sont la demande nominale prévue avant recalage D, la demande nominale prévue recalée par la moyenne D1 et la demande nominale prévue recalée par la médiane D2, qui sont comparés par la distance cumulative à l'ensemble de données des débits Q. Chacun des termes des trois ensembles de données est décrit par dh, d,,h, d2,h, sur la période [hp..ho] de la dernière tranche horaire.

Dans la suite du procédé de gestion de trafic routier selon l'invention, l'étape d'identification E4 d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande de trafic prévue comporte une étape de : - pré échantillonnage des situations équivalentes ; - échantillonnage des situations équivalentes sur la base du pré échantillonnage. L'étape d'identification E4 d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic, réellement observées et enregistrées dans la base de données d'historique 10 (Figure 2), présente l'avantage d'une très grande rapidité d'identification et d'obtenir une très faible divergence entre les deux situations rapprochées. L'étape de pré échantillonnage, qui est la première étape composant l'étape d'identification E4 d'une situation équivalente, comporte une étape de sélection d'un échantillon de situations candidates à l'équivalence, puis une étape de sélection de l'échantillon des meilleures équivalences. L'étape de sélection d'un échantillon de situations candidates à l'équivalence consiste à rechercher la plus petite distance entre des situations candidates et la situation observée lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme. On note qu'on utilise la même période explicative, c'est-à-dire pour l'ensemble des tranches horaires h des jours j retenus, telles que : ho - Te 5 h 5 ho, pour les trois grandeurs de débit Q, de taux d'occupation To et de vitesse moyenne V, et telles que ho 5 h 5 ho + Th, pour la demande D.

Préférentiellement, on utilise la méthode précitée des distances cumulatives comme somme des distances partielles calculées chacune comme la distance entre deux éléments de même rang, selon une norme prédéterminée. On considère deux situations de trafic prises comme ensembles de données de même taille, respectivement So pour la dernière situation observée à l'horodate ho, et les situations observées précédentes dans l'historique au nombre de n, soit Si. Chaque situation est définie, ainsi qu'il a été décrit, pour trois grandeurs de trafic observées de débit, de taux d'occupation et de vitesse moyenne. Les n situations Si retenues dans l'analyse sont celles qui ont la même tranche horaire dans le jour que celle de So. Dans un mode de réalisation, les trois grandeurs observées des situations rapprochées de la situation So sont soumises à un traitement statistique classique de centrage et de réduction, qui rend les données indépendantes de l'unité et de l'échelle, et enfin de donner aux grandeurs traitées une même moyenne et une dispersion similaire, de sorte que les grandeurs deviennent comparables. Ces opérations exigent donc le calcul d'une moyenne et d'un écart-type pour chaque grandeur observée de débit, de taux d'occupation et de vitesse moyenne. La distance cumulée est alors effectuée sur les trois grandeurs observées centrées-réduites de débit, de taux d'occupation et de vitesse moyenne et sur la demande prévue centrée-réduite. Or, les situations Si sont prises sur la même tranche horaire qui est d'une durée Te tandis que la demande prévue centrée-réduite est prise sur l'horizon de prévision Th qui est différent. Les distances cumulatives sont ramenées à la même dimension temporelle en utilisant le fait que les grandeurs observées sont mesurées pendant une durée prédéterminée z ; de sorte que les distances cumulées de chacune des situations Si à la situation So sont ramenées à une moyenne prise sur le même nombre de données. En désignant par M l'une des trois grandeurs observées dans la situation Si ou So, et par N la demande prévue, et en désignant par M' la valeur correspondante centrée-réduite ou N' la demande prévue centrée-réduite, on peut écrire les distances cumulatives prises en compte par : dM;= (z / Te) * Somme (lMh, ; - M'h, ;l ; ho - Te < h < ho) dN;= (z / Th) * Somme (INh, - N'h, il ; ho < h < ho + Th) L'étape de sélection de l'échantillon des meilleures équivalences est ensuite exécutée pour sélectionner parmi les distances dM; et dN; calculées à l'étape précédente les distances les plus faibles. On constitue alors un ensemble ordonné D des distances dM; et dN;, triées dans l'ordre croissant. Puis, on sélectionne les Np premiers éléments de D, ensemble de pré-échantillonnage des situations observées équivalentes à la situation So, avec Np un nombre prédéterminé sélectionné lors de l'étape E, d'initialisation du procédé.

On génère ainsi un ensemble Rp des références de Np situations équivalentes à So. On exécute ensuite une étape d'échantillonnage final des situations équivalentes parmi les références Rp des Np situations équivalentes à So dernière situation observée et cet ensemble étant obtenu lors de l'étape précédente des distances cumulatives. Lors de cette étape, on recherche la situation offrant la meilleure équivalence par rapport à la dernière situation observée So à l'aide d'une fonction de distance par mensuration, distance de meilleure précision que la fonction de distance utilisée pour le calcul de l'ensemble Rp des Np références des meilleures situations équivalentes à So. Dans un mode particulier de réalisation, on utilise une fonction de distance par mensurations et on exécute à cette fin les étapes de : - calcul de distances par mensurations ; - sélection de la meilleure équivalence.

La distance par mensurations utilisée dans l'étape d'échantillonnage finale des situations équivalentes est limitée à l'ensemble Rp des Np références des meilleures situations équivalentes à So, qui est plus petit que l'ensemble D des situations de même tranche horaire pour lesquelles la distance cumulative est moins consommatrice de calculs. Il en ressort que l'échantillonnage final des situations équivalentes à la situation So observée présente l'avantage d'être relativement rapide en réduisant le nombre des situations équivalentes candidates. Pour chacune des quatre grandeurs de débit observé, de taux d'occupation observé, de vitesse moyenne observée, et de demande prévue, on réalise un calcul de distances par mensuration, qui revient pour chacune des quatre grandeurs, à mesurer la différence entre la situation lors de la période observée, qui sert avant la prévision, avec les situations comparables retenues. Pour les débits, la distance par mensurations partielle sera donnée par n différences sommées pour chacune des n situations à comparer, ces différences d(q;) étant exprimées par : d(qi) = n/Te * (Somme(I6gh,ohservée - 6qh, il ; ho - Te < h < ho)) Les trois autres différences sont exprimées par des relations de même genre et sont notées d(to;), d(v;) et d(d;), respectivement pour le taux d'occupation, la vitesse moyenne et la demande. Le principe de la distance par mensurations consiste, pour chaque situation S'; retenue à l'étape précédente dans l'ensemble Ep, à calculer pour chaque grandeur de débit, de taux d'occupation, de vitesse moyenne et de demande les différences deux à deux des listes de ces grandeurs. Ainsi sur le débit, on calcule une matrice triangulaire dont le terme courant a;,; est : a;; _ {q; - q; pour h; < h;, OU 0 pour h; 5 h; ; ho - Te 5 h 5 ho} Ces différences deux à deux sont donc calculées pour n matrices associées au débit q des n situations S'; retenues lors de l'étape de calcul des distances cumulatives. Les mêmes calculs sont effectués pour le taux d'occupation To, la vitesse moyenne V et la demande D. On obtient ainsi quatre matrices de mensuration pour les situations comparées appartenant à l'ensemble Rp des Np situations S'; retenues lors de l'étape des distances cumulatives. On exécute ensuite le même calcul sur la situation observée So et on obtient quatre matrices de mensuration des quatre grandeurs observées de débit Q, de taux d'occupation To, de vitesse moyenne V et de demande D, dont le terme courant pour le débit qo sera bi,j défini par : b;,i = {gio - q;o pour hi < h;, OU 0 pour h; 5 hi ; ho - Te 5 h 5 ho} Dans une autre étape, on calcule l'écart de profil entre la dernière situation observée So et la situation comparée S'; parmi les n situations retenus Ep. Cette étape permet de caractériser les différences de formes des représentations graphiques des historiques des quatre grandeurs de débit Q, de taux d'occupation To, de vitesse moyenne V et de demande D. L'écart de profil est caractérisé par une valeur obtenue à l'aide d'une fonction arithmétique telle que : - si le profil de la grandeur évaluée de la situation comparée S'; et le profil de la grandeur évaluée pour la situation observée So sont identiques, la valeur est 1 ; - si les deux profils comparés sont différents, la valeur est d'autant supérieure à 1 que l'écart entre les profils est important. Dans un mode de réalisation, cette fonction arithmétique est obtenue par le rapport des médianes de l'ensemble des valeurs observées et de l'ensemble des valeurs comparées, respectivement medianeo et medianeo. On aura la relation de définition de l'écart de profil (p : 4)= medianeo / medianeo ou la relation inverse de manière à obtenir un résultat supérieur ou égal à 1 caractérisant l'écart. Les écarts de profil sont donc calculés pour chacune des quatre grandeurs de débit Q, de taux d'occupation To, de vitesse moyenne V et de demande D et sont notées 4)Q, 4)T0, 4)V et YI). Dans une étape suivante, on calcule ensuite la moyenne arithmétique des écarts de mensuration en faisant la somme des écarts entre les mensurations sur les quatre grandeurs considérées pour les situations comparées S'; de Rp et pour les situations observées So : mQ = ri/Te * (Somme(Ibhi,h; -ah;, ; ho - Te 5 h; < hi 5 ho» Ces moyennes sont calculées pour les quatre grandeurs de débit Q, de taux d'occupation To, de vitesse moyenne V et de demande D. Dans une étape suivante, on calcule la distance par mensurations pour chacune des quatre grandeurs de débit Q, de taux d'occupation To, de vitesse moyenne V et de demande D. La relation de définition de la distance par mensuration pour le débit est : dMq;=~q*mq/Go; 1 5i5Np La distance par mensurations entre les situations comparées S'i de l'ensemble Rp des situations équivalentes retenues à l'étape précédente de sélection des Np situations équivalentes de la situation observée So est calculée sous forme des valeurs : d mi = AQ*d MQ + ATo*d MTo + Av*d Mv + Ad*d Md Dans laquelle relation les coefficients Ad, ATo, Av et Ad sont choisis par étalonnage du procédé de prévision à très court terme sur des données d'essai, et dans laquelle les dMX correspondent aux distances par mensuration pour le débit q, le taux d'occupation T, la vitesse moyenne V et la demande D. Dans un mode de réalisation, les trois premiers coefficients de pondération de la distance cumulative sont égaux à l'unité, et le dernier vaut la somme des trois premiers, de manière à obtenir une pondération égale entre les valeurs correspondant à la base explicative (Q, To et V) et la valeur correspondant à la base expliquée (D). Enfin dans une étape finale, on détermine la meilleure situation équivalente en recherchant la plus faible des Np distances par mensuration : io est l'équivalence telle que dM;o = min(dM; ; 1 5 i 5 Np). A la Figure 1, on a encore représenté une étape d'édition (E5) d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévues. Dans cette étape E5, la prévision à très court terme est construite à partir des mesures du jour je de l'historique qui présente la situation ayant la meilleure équivalence avec la situation observée au dernier jour d'observation avant la période de prévision. Ainsi la prévision comporte les mesures sur les trois grandeurs retenues pour caractériser une situation de trafic : le débit, le taux d'occupation et la vitesse moyenne des véhicules devant chaque point de mesure 2; d'abscisse curviligne x;. En désignant par m l'une quelconque de ces trois grandeurs, la prévision au jour jo à partir de l'horodate ho sur l'horizon Th est déterminée à partir de la même horodate de début de tranche horaire sur la même durée Th au jour je : mp, h = m e, h ; pour ho < h < ho + Th et pour tous les x; Dans une étape E6, enfin, on exécute des actions de prévision qui comprennent : - la diffusion d'information de prévision routière ; et - la commande d'actionneurs de contrôle de trafic comme des feux de signalisation ; qui seront décrits plus loin à l'aide de la Figure 2.

Le procédé de l'invention comporte par ailleurs, dans un mode de réalisation, le test E7 d'une condition pour exécuter un bouclage, c'est-à-dire pour produire une nouvelle prévision à très court terme, par exemple en relançant sur la demande d'un opérateur les calculs E2 à E5 à une nouvelle horodate ho et le cas échéant pour un échantillonnage prédéterminé des abscisses curvilignes x; sur le réseau routier 1, sur lesquelles la prévision est réalisée. Dans un autre mode de réalisation, le bouclage est exécuté périodiquement par exemple à une heure prédéterminée de chaque jour. Le bouclage est déterminé par un test à l'étape E7. Le test peut être remplacé par une boucle infinie qui permet de renouveler la prévision pour chaque nouvelle mesure et pour chaque point de mesure du réseau routier. On note que lors d'une étape E1 de début de procédé, on exécute les initialisations des paramètres constants utilisés dans le procédé qui a été décrit ci-dessus, comme l'horizon de prévision Th ou le nombre de situations à échantillonner Np. Ces paramètres peuvent être initialisés par une interface utilisateur, sur un logiciel exécuté sur une machine informatique mettant en oeuvre le procédé de l'invention, par un opérateur humain, ou par un processus adaptatif pour atteindre une contrainte comme, par exemple, un temps de calcul ou une résolution de prévision, permettant de régler la précision et/ou la fiabilité de la prévision. A la figure 2, on a représenté un schéma bloc d'un mode de réalisation d'un système de gestion de trafic selon l'invention. Le réseau routier 1 et le groupe de capteurs 2 ont déjà été décrits avec la base de données d'historiques des situations de trafic 10. Un réseau de communication 3 permet de collecter les données de mesure des capteurs 2. Il est connecté à un module 4 de préparation des données à enregistrer dans la base de données des historiques de situations de trafic 10. Le module 4 fonctionne selon l'enseignement de l'étape E2 du procédé décrit ci-dessus. On note que le module 4 de préparation des données peut être partiellement distribué sur le réseau de communications 3 et/ou sur les divers capteurs 2 disposés à diverses abscisses curvilignes sur le réseau routier 1.

Le système de l'invention comporte ensuite un module 5 de prévision d'une demande de trafic qui met en oeuvre l'enseignement de l'étape E3 du procédé de l'invention. Le module 5 est implémenté sur un ordinateur disposé en un point du réseau de communications ou sur une liaison propre avec le module 4 de préparation de données. Les modules 4 et 5 ainsi que la base de données 10 peuvent être implémentés sur un seul et même ordinateur ou sur un réseau local connecté au réseau de communication 3. Le module 6 est un module d'identification d'une situation de trafic équivalente qui met en oeuvre l'étape E4 du procédé décrit ci-dessus. Le module 6 est implémenté de la même manière que les modules précités. Il prend ses données sources de la base de données 10, ainsi que du module 5 de prévision de demande de trafic. Un module 7 d'édition d'une prévision de trafic met en oeuvre l'étape E5 du procédé décrit ci-dessus. Le module 7 est implémenté de la même manière que les modules précités. Il prend ses données sources de la base de données 10, ainsi que des modules 5 de prévision de demande de trafic et 6 d'identification d'une situation de trafic équivalente. Un module 8 de gestion de trafic exécute ensuite des actions prises sur la base de la prévision de trafic éditée par le module 7. Le module 8 comporte, dans un mode de réalisation, des moyens pour éditer des bulletins d'information de prévision de trafic à destination de terminaux. Ces terminaux d'information de trafic lui sont connectés par l'intermédiaire d'un réseau de communication qui dépend des terminaux mis en oeuvre.

Dans un mode de réalisation, les terminaux sont des téléphones mobiles ou des appareils du même genre, et le réseau de communication est un réseau de données sur le réseau de téléphonie mobile. Dans un mode de réalisation, les terminaux sont des terminaux embarqués à bord des véhicules qui prévoient de s'engager sur le réseau routier 1. Le réseau de communication qui les relie au module 8 est alors un réseau de téléphonie mobile, le terminal embarqué étant adapté à un tel réseau de téléphonie mobile. Dans un autre mode de réalisation, le terminal embarqué est un récepteur radio-fréquences pour véhicule et le réseau de communication peut alors être un réseau d'informations routières de type vocal ou numérique comme le réseau RDS-TMC. Dans un autre mode de réalisation, le module 8 de gestion de trafic est connecté à un réseau d'afficheurs d'informations routières, comme l'afficheur 9 représenté à la Figure 2, et disposés à des abscisses déterminées sur le réseau routier 1. Le module 8 de gestion de trafic comporte alors un éditeur d'informations routières adapté à communiquer avec les afficheurs 9. Dans un autre mode de réalisation, le module 8 de gestion de trafic est connecté par des moyens connus à un réseau d'actionneurs de trafic comportant notamment des feux de signalisation, des panneaux de limitation de vitesses des véhicules, des barrières d'accès à une ou plusieurs voies du réseau routier. Dans ce mode de réalisation, le module 8 de gestion de trafic comporte un moyen pour générer des signaux de commande destinés à commander les actionneurs de trafic. Dans un autre mode de réalisation, le module 8 de gestion de trafic est connecté par des moyens de communication à des barrières de péage, de sorte que la tarification de l'accès ou de la sortie d'un véhicule dépende notamment de la prévision de trafic à très court terme généré par le système de gestion de trafic de l'invention. Dans ce but, le module 8 comporte des moyens pour déterminer un message de commande de tarification à destination des automates de paiement et/ou pour affichage sur des afficheurs réservés à cet effet à chaque barrière de péage et prévus pour les usagers et/ou pour le personnel chargé de la perception des péages. D'autres applications sont possibles dans le cadre de l'invention. De même, les méthodes de calcul indiquées ont été utilisées dans des modes de réalisation du procédé de gestion de trafic selon les buts qui ont été définis. Elles sont modifiables par l'homme de métier mettant en oeuvre l'enseignement de l'invention sans sortir de la portée revendiquée. D'autres caractéristiques de l'invention présentent une importance qui est soulignée ici.

L'étape (E2) de préparation d'un ensemble de données comporte au moins une des étapes suivantes : - disqualification des données de mesure aberrantes ; - disqualification de la dernière mesure précédant une donnée de mesure aberrante ; - disqualification de la première mesure succédant à une donnée de mesure aberrante ; - lissage des données de mesure par calcul d'une moyenne sur une durée déterminée de lissage des données de mesure ; - reconstitution des données de mesure absentes par interpolation des variables absentes à partir des variables de mesure encadrantes. L'étape de prévision (E3) de la demande de trafic sur la base des données de trafic mesurées comporte au moins une des étapes suivantes : - détermination d'un type de journée selon une typologie calendaire prédéterminée ; - détermination d'un profil de demande nominale de trafic pour chaque type de journée ; - pour un jour observé, détermination du profil de demande nominale optimal ; - prévision d'une demande nominale sur une période de prévision sur la base du profil de demande nominal optimal ; - recalage de la prévision de demande nominale. L'étape d'édition (E5) d'une prévision d'un état de trafic routier comporte une étape de calcul d'une situation de prévision sur la base de la situation équivalente sur la base d'au moins une situation historique comptée à partir de l'horodate de la situation équivalente prise dans une durée de prévision déterminée. L'étape de disqualification des données de mesure aberrantes comporte le test d'au moins un critère pourtant sur : - des débits négatifs ou nuls ; - des taux d'occupation strictement négatifs ; et - des vitesses moyennes négatives, nulles ou supérieures à un seuil d'invalidité des vitesses mesurées pour disqualifier la mesure (A(t;, x;)) à l'horodate (t;) et au point de mesure d'abscisse (x;).

Particulièrement dans ce dernier cas, la vérification d'un seul des critères disqualifie la mesure (A(ti, xi». L'étape de reconstitution des données manquantes est précédée d'une étape de test d'une condition d'interpolation de sorte que la période entre la dernière mesure précédant une période de données manquantes et la première mesure succédant à la dite période de données manquantes soit inférieure à une période prédéterminée d'interpolation selon une relation de la forme : 0 < tb - ta < Ainterpol L'étape d'identification du profil de demande nominale optimal comporte la comparaison de l'ensemble des profils de demande nominale établis pour chaque type de jour noté : {{pc,h ; h hD.< h < hF} ; c dans Ecalendaire} au profil de débit du jour observé jo calculé à partir des débits pondérés {pio,h ; hp,< h < ho} avec la relation : pj0,h - gj0,h <qh> où <qh> est la moyenne des débits observés sur la période hp < h < ho de la dernière partie observée dans le dernier jour observé avant la période de prévision à très court terme.

L'étape d'identification du profil de demande nominale optimal comporte une étape de calcul du terme courant dh d'une demande prévue d, donné par la relation : dh-pi,h*<qh> où h est l'horodate courant du terme calculé dans la période de prévision à très court terme Ts ; PHI est le h-ième terme du profil de demande nominale optimal sélectionné à l'étape précédente ; et <qh> est la moyenne des débits sur une tranche horaire prédéfinie, pour les horodates h compris entre hp et hF de début et de fin de tranche horaire. L'étape d'identification du profil de demande nominale optimal comporte une étape de traitement pour s'adapter aux données de l'historique.

Particulièrement, l'étape de traitement pour l'identification du profil de demande est une opération de recalage de la prévision de demande nominale en fonction du débit observé sur la période explicative. Particulièrement, le recalage est exécuté par moyennes et/ou par médianes.

L'étape de recalage de la demande prévue comporte les opérations successives suivantes - calcul des écarts des débits observés deux à deux ; - calcul des écarts des demandes prévues deux à deux ; - calcul du rapport des écarts des demandes aux écarts des débits ; Fmoyennecalcul de la divergence du rapport des écarts par moyenne et par médiane Fmédiane, respectivement par calcul des moyennes des rapports des écarts et des médianes des rapports des écarts ; - calcul permettant la mise à l'échelle de la demande prévue selon les divergences obtenues précédemment, soit dh,1 pour la moyenne Fmoyenne et dh,2 pour la médiane Fmédiane, selon une relation de la forme dh,1 = dh / Fmoyenne et dh,2 = dh / Fmédiane, pour toutes les horodates h, dans la tranche horaire en cours avant l'horodate h0 de la dernière observation de trafic avant la période de prévision ; - calcul d'un décalage p entre les débits observés et la demande mise à l'échelle dans chacun des cas de recadrage par moyenne p1 ou par médiane p2, selon les relations respectives : p1 = somme(qh - dh,1 ; hp < h < ho) et p2 = somme(qh - dh,2 ; hp < h < ho) ; - calcul d'ajustement du volume de la demande nominale prévue et recalée selon les deux méthodes de moyenne et de médiane selon les relations respectives Dh, 1 = dh, 1 + p1 et Dh, 2 = dh, 2 + p2, pour les horodates h comprises entre hp < h < ho. L'étape de sélection de l'échantillon des meilleures équivalences consiste à constituer un ensemble ordonné D des distances dMi et dNi, triées dans l'ordre croissant ; puis, à sélectionne les Np premiers éléments de D, ensemble de pré-échantillonnage des situations observées équivalentes à la situation So, avec Np un nombre prédéterminé sélectionné lors de l'étape E1 d'initialisation du procédé et à générer ainsi un ensemble Rp des références de Np situations équivalentes à So.

On exécute ensuite une étape d'échantillonnage final des situations équivalentes à la dernière situation observée So à l'aide d'une fonction de distance de meilleure précision que la fonction de distance utilisée pour le calcul de l'ensemble Rp des Np références des meilleures situations équivalentes à So. On utilise une fonction de distance par mensuration et on exécute à cette fin les étapes de : - calcul de distances par mensuration ; - sélection de la meilleure mensuration.

L'étape de calcul de distances par mensuration comporte les étapes suivantes : - Calcul de la moyenne des distances par mensuration ; - Evaluation de la distance par mensuration. Le procédé de l'invention comporte aussi une étape de test (E7) d'une condition pour exécuter un bouclage, exécuté périodiquement par exemple à une heure prédéterminée de chaque jour, ou par commande d'un opérateur. Il peut alors comporter, de plus, une étape (E1) de début de procédé, pour exécuter les initialisations des paramètres constants utilisés au moyen d'une interface utilisateur, sur un logiciel exécuté sur une machine informatique mettant en oeuvre le procédé de l'invention, par un opérateur humain, ou d'un processus adaptatif pour atteindre une contrainte comme un temps de calcul ou une résolution de prévision, permettant de régler la précision et/ou la fiabilité de la prévision. Le système de l'invention comporte un réseau de communication (3) pour collecter les données de mesure des capteurs (2) de situations de trafic à des horodates déterminées, connecté à un module (4) de préparation des données à enregistrer dans la base de données des historiques de situations de trafic (10). Dans un mode de réalisation, il comporte un module (5) de prévision d'une demande de trafic. Il comporte un module (6) d'identification d'une situation de trafic équivalente, qui prend ses données sources de la base de données (10), ainsi que du module (5) de prévision de demande de trafic.

Il comporte un module (7) d'édition d'une prévision de trafic, qui prend ses données sources de la base de données (10), ainsi que des modules (5) de prévision de demande de trafic et (6) d'identification d'une situation de trafic équivalente.

Il comporte enfin un module (8) de gestion de trafic, qui exécute ensuite des actions prises sur la base de la prévision de trafic éditée par le module (7).

Claims (14)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de gestion de trafic routier, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : - Préparation (E2) d'un ensemble déterminé de données de trafic mesurées et mémorisation des données mesurées dans un historique de situations de trafic à enregistrer dans une base de données d'historique (10) ; - Prévision (E3) de la demande de trafic sur la base de données d'historique (10) ; - Identification (E4) d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande de trafic prévue ; et - Edition (E5) d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévues.
2. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape d'identification (E4) d'une situation de trafic équivalente dans un historique de demandes de trafic passées consiste à : - déterminer une période d'identification de demande de trafic ; - déterminer au moins une situation équivalente dans un historique de situations enregistré dans la base de données d'historique de situations, sur la période d'identification de demande de trafic dans l'historique des demandes observées.
3. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape (E3) de prévision de la demande de trafic comporte une étape de détermination d'un profil de demande nominale de trafic pour chaque type de jour établi sur une typologie calendaire prédéterminée, l'étape de détermination d'un profil de demande comportant une étape de détermination : - d'un ensemble de moyennes des débits sur l'ensemble de l'historique ; - d'un ensemble de débits pondérés pour les jours d'une typologie calendaire donnée, pour chaque jour de cette typologie sur la base de données d'historique selon une relation de la forme : <qh> = moyenne(q;, h) ; j de typologie calendaire c et hp < h < hFoù h est une horodate dans la tranche horaire définie dans chaque jour de type de jour c et moyenne() est une fonction de calcul de moyennes ; - d'une médiane des débits pondérés pour chaque type de jour de la typologie déterminée selon une relation de la forme : pc,h = mediane(p;,h) ; pour chaque jour j appartenant à la classe c dans la typologie calendaire Ecalendaire, et hp < h < hF, pris comme profil de demande nominal pour le type c de jour.
4. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de sélection de la demande nominale prévue recalée par recherche de la plus petite distance entre les débits observés Q et respectivement la demande nominale prévue D, la demande nominale prévue recalée par une moyenne D, et la demande nominale prévue recalée par une médiane D2, et en ce que comme fonction de distance, on utilise une fonction de distance cumulative, comme somme des distances partielles calculées chacune comme la distance entre deux éléments de même rang, selon une norme prédéterminée.
5. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'étape d'identification (E4) d'une situation équivalente dans l'historique de situations de trafic passées sur la base de la demande nominale de trafic prévue comporte une étape de : - pré échantillonnage des situations équivalentes ; puis - échantillonnage des situations équivalentes sur la base du pré échantillonnage.
6. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de pré échantillonnage des situations équivalentes consiste à rechercher la plus petite distance entre des situations candidates et la situation observée (So) lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme, sur la base de la méthode des distances cumulatives, comme somme des distances partielles calculées chacune comme la distance entre deux éléments de même rang, selon une norme prédéterminée, et appliquée à n situations Si ayant la même tranche horaire dans le jour que celle de la situation observée (So) lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme, prises sur l'une au moins de troisgrandeurs de débit, de taux d'occupation et/ou de vitesse moyenne, et de demande nominale de trafic observées des situations rapprochées de la situation So, et préalablement soumises à un traitement statistique de centrage et de réduction.
7. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'étape d'échantillonnage des situations équivalentes consiste à rechercher les plus petites distances entre des situations candidates prises parmi les situations obtenues par pré échantillonnage et la situation observée (So) lors de la dernière observation qui précède la période de prévision à très court terme, sur la base de la méthode des distances par mensuration, prises sur l'une au moins de trois grandeurs de débit, de taux d'occupation et/ou de vitesse moyenne, et de demande nominale de trafic observées des situations rapprochées de la situation (So) et en ce que l'étape d'édition (E5) d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme sur la base de la situation de trafic équivalente sous la forme d'un ensemble de données de trafic prévues comporte une étape de construction de la prévision à très court terme à partir des mesures de trafic du jour je de l'historique qui présente la situation ayant la plus petite distance par mensuration parmi les situations identifiées à l'étape d'échantillonnage des situations équivalentes.
8. 8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une étape (E6) pour exécuter des actions de prévision qui comprennent : - la diffusion d'information de prévision routière ; et/ou - la commande d'actionneurs de contrôle de trafic comme des feux de signalisation ; sur la base de l'édition (E5) d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme.
9. 9. Système de gestion de trafic routier pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte : - une base de données (10) de mesures de trafic passées ; - un ensemble (2) de capteurs de données de trafic à mesurer ;- un moyen de traitement (4) de données de mesure de trafic ; - un moyen de calcul d'une demande de trafic (5) à une horodate déterminée ; - un moyen d'identification (6) d'une situation de trafic équivalente ; - un moyen de calcul (7) d'une prévision d'un état de trafic routier à très court terme ; et - au moins un dispositif d'exploitation (9) de données de prévision d'état de trafic à très court terme.
10. 10. Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comporte un module (8) de gestion de trafic comporte des moyens pour éditer des bulletins d'information de prévision de trafic à destination de terminaux.
11. 11. Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les terminaux sont : - des téléphones mobiles ou des appareils du même genre, et le réseau de communication comprenant un réseau de données sur un réseau de téléphonie mobile ; et/ou - des terminaux embarqués à bord des véhicules reliés au module (8) par un réseau de téléphonique mobile, le terminal embarqué étant adapté à un tel réseau de téléphonie mobile comme un récepteur radio-fréquences pour véhicule et le réseau de communications comportant un réseau d'informations routières de type vocal ou numérique comme le réseau RDS-TMC.
12. 12. Système selon la revendication 10, caractérisé en ce que le module (8) de gestion de trafic est connecté à un réseau d'afficheurs d'informations routières, et comporte alors un éditeur d'informations routières adapté à communiquer avec les afficheurs.
13. 13. Système selon la revendication 10, caractérisé en ce que le module (8) de gestion de trafic est connecté à un réseau d'actionneurs de trafic comportant notamment des feux de signalisation, des panneaux de limitation de vitesses des véhicules, des barrières d'accès à une ou plusieurs voies du réseau routier, le module (8) de gestion de trafic comportant un moyen pour générer des signaux de commande destinés à commander les actionneurs de trafic.
14. 14. Système selon la revendication 13, caractérisé en ce que le module (8) de gestion de trafic est connecté par des moyens de communication à des barrières de péage, de sorte que la tarification de l'accès ou de la sortie d'un véhicule dépende notamment de la prévision de trafic à très court terme généré par le système de gestion de trafic de l'invention, et en ce que le module (8) comporte des moyens pour déterminer un message de commande de tarification à destination des automates de paiement et/ou pour affichage sur des afficheurs réservés à cet effet à chaque barrière de péage et prévus pour les usagers et/ou pour le personnel chargé de la perception des péages.