Une nouvelle approche pour le contrôle automatisé du trafic

La congestion routière est un problème courant dans de nombreuses villes à travers le monde. Cette étude décrit une nouvelle méthode pour aider à contrôler la vitesse de circulation quand il y a beaucoup de véhicules sur des routes à plusieurs voies. L'objectif principal est de trouver un équilibre entre conduire trop vite et trop lentement pendant les périodes de circulation dense. Beaucoup de conducteurs dépassent souvent les limites de vitesse, créant des dangers et de l'inconfort. On propose un système qui prend en compte à la fois les limites de vitesse indiquées par les panneaux et la vitesse réelle du trafic autour des véhicules automatisés.

#Le Problème avec les Systèmes de Circulation Actuels

Il existe de nombreux systèmes pour aider à gérer le flux de circulation, y compris le contrôle des rampes, où l'entrée sur une autoroute est régulée pour éviter la congestion. Les panneaux de Limites de vitesse variables peuvent informer les conducteurs des vitesses recommandées selon les conditions de trafic actuelles. Cependant, ces systèmes fonctionnent souvent mal quand beaucoup de conducteurs les ignorent ou roulent plus vite que les vitesses recommandées.

Les systèmes de véhicules automatisés actuels se concentrent sur la sécurité, surtout en évitant les collisions. Mais conduire trop lentement peut aussi poser des problèmes. Si un véhicule automatisé roule beaucoup plus lentement que les autres voitures, cela représente des risques pour les conducteurs qui ne conduisent pas de véhicules automatisés. Cette étude examine les situations sur des routes ouvertes où les différences entre les vitesses réelles et les vitesses recommandées peuvent être significatives, surtout quand les conducteurs ne respectent pas les panneaux de limites de vitesse variables.

#Notre Approche

On a créé un algorithme qui permet aux véhicules automatisés d'ajuster leur vitesse en fonction des Conditions de circulation en temps réel. L'objectif est de respecter les limites de vitesse variables quand c'est sûr tout en s'adaptant à la vitesse du trafic environnant. L'idée clé ici est que le véhicule automatisé doit éviter les recommandations de vitesse dangereuses des systèmes de gestion du trafic si elles ne correspondent pas au comportement observé des autres véhicules.

Cette méthode a été testée avec deux véhicules sur des autoroutes très fréquentées, notamment pendant les heures de pointe. On a utilisé les systèmes de limites de vitesse existants pour guider la vitesse de notre véhicule et des capteurs embarqués pour comprendre le trafic autour. L'algorithme permet au véhicule de naviguer en douceur dans un trafic dense sans provoquer de problèmes de sécurité.

#Technologies de Gestion du Trafic Actuelles

Les systèmes de gestion du trafic traditionnels utilisent diverses méthodes pour améliorer la sécurité et la mobilité sur les routes principales. Les technologies clés incluent :

• Contrôle des rampes : Régule combien de voitures peuvent entrer sur une autoroute pour réduire la congestion.

• Limites de vitesse variables (VSL) : Ces panneaux ajustent la limite de vitesse selon les conditions de trafic en temps réel pour minimiser les arrêts et les redémarrages brusques.

• Systèmes de contrôle des voies : Fournissent des informations sur les fermetures de voies à cause d'accidents ou de travaux.

Récemment, les véhicules automatisés ont vu le jour, offrant de nouvelles façons de gérer le trafic. Cependant, de nombreux systèmes modernes de véhicules fonctionnent indépendamment des technologies de gestion du trafic existantes, ce qui peut entraîner des problèmes de coordination.

#Le Dilemme des Limites de Vitesse

Un problème observé est que les panneaux de limites de vitesse variables indiquent une vitesse inférieure à celle que la plupart des véhicules utilisent réellement. Par exemple, dans certains cas, les voitures peuvent rouler à 30 mph au-dessus de la limite affichée. Cette étude discute de la manière dont un véhicule automatisé peut suivre les vitesses de circulation quand la plupart des voitures dépassent la limite tout en respectant la vitesse inférieure indiquée par les panneaux.

Dans notre recherche, on a examiné le contrôle coopératif pour les véhicules connectés et automatisés. Cela signifie que ces véhicules devraient ajuster leur vitesse selon le système de limites de vitesse variables. Dans les situations où peu de véhicules sont automatisés, le respect strict des limites de vitesse peut être dangereux puisque de nombreux véhicules conduits par des humains peuvent ne pas s'y conformer.

#Conception du Contrôleur

Le principal défi qu'on a abordé est de créer un contrôleur qui s'adapte aux limites de vitesse variables tout en s'alignant sur la vitesse des véhicules environnants quand c'est nécessaire. On a affirmé que les véhicules automatisés ne doivent pas rouler beaucoup plus lentement que le reste du trafic pour des raisons de sécurité et d'acceptation. Cela pose des défis puisque les conditions de circulation peuvent changer rapidement, et les informations de trafic actuelles ont souvent des délais.

L'innovation principale dans ce travail est la conception d'un nouvel algorithme qui permet aux véhicules automatisés de se conformer aux limites de vitesse quand d'autres conducteurs le font, tout en s'adaptant au trafic environnant quand c'est nécessaire. Spécifiquement, on a souligné la nécessité pour les véhicules automatisés d'éviter de rouler significativement plus lentement que les véhicules conduits par des humains, car cela peut créer des problèmes en termes de sécurité et d'acceptation sociale.

#Mesure des Conditions de Circulation

On a développé une méthode pour mesurer à quelle vitesse roulent les véhicules environnants. Cela implique de surveiller le trafic avec des capteurs radar embarqués qui peuvent estimer les vitesses des véhicules à proximité. Cette approche locale améliore considérablement notre capacité à réagir aux changements en temps réel des conditions de circulation par rapport à la dépendance à des données externes, qui souffrent souvent de délais.

Les résultats de nos tests sur le terrain en circulation dense ont montré que notre système permettait aux véhicules de suivre efficacement les limites de vitesse variables tout en s'adaptant aux véhicules environnants plus rapides, améliorant ainsi la sécurité et le confort pour tous sur la route.

#Tests sur le Terrain et Performance

Pour nos tests, on a déployé quatre véhicules sur l'autoroute I-24 pendant les heures de pointe du matin. Deux des véhicules étaient contrôlés par notre système automatisé expérimental, tandis que les deux autres étaient conduits par des humains. Les conducteurs humains ont été instruits de maintenir une vitesse proche de celle des autres.

Les véhicules ont été suivis, et on a observé leur performance à travers différentes conditions de circulation. Notre système de contrôle automatisé a pu ajuster sa vitesse en fonction des mesures en temps réel provenant à la fois des systèmes de gestion du trafic et des capteurs embarqués.

Pendant les tests, nos véhicules ont réussi à suivre les panneaux de limites de vitesse variables lorsque les conditions de circulation le permettaient. Les résultats ont montré que notre système gardait souvent le rythme avec le trafic plus rapide, indiquant une mise en œuvre réussie de l'approche du "chemin du milieu" pour la régulation de la vitesse.

#Mesure des Disparités de Vitesse du Trafic

Nos découvertes indiquent que les vitesses de circulation sur l'autoroute dépassent souvent les limites de vitesse variables. Par exemple, les véhicules roulent fréquemment à 10 mph ou plus au-dessus des limites affichées pendant les périodes de circulation dense. Cela pose un défi pour les véhicules automatisés qui visent à respecter les limites de vitesse tout en maintenant la sécurité en accord avec le trafic environnant.

On a analysé comment les capteurs fixes et le RDS peuvent fournir des estimations des vitesses de circulation, mais on a noté que les délais dans leurs mesures peuvent avoir un impact significatif sur l'exactitude. Notre approche de mesure du trafic local avec des capteurs radar embarqués nous permet d'éviter ces erreurs et d'ajuster la vitesse en temps réel.

#Comportement du Contrôleur en Action

Tout au long des tests sur le terrain, on a remarqué divers modes de notre système de contrôle en opération. Le véhicule changeait d'état selon les conditions actuelles :

1. Mode CBF : Ce mode s'active quand un véhicule devant nous roule plus lentement que notre vitesse souhaitée, garantissant la sécurité en maintenant une distance sûre.

2. Mode VSL : Le véhicule roule à la vitesse indiquée par les panneaux de limites de vitesse variables lorsque le trafic est en accord avec ces limites.

3. Mode Chemin du Milieu : Lorsque le trafic environnant est nettement plus rapide, le véhicule ajuste sa vitesse pour se situer entre la limite de vitesse variable et le flux de circulation prédominant.

À travers diverses situations de circulation, nos véhicules automatisés se sont adaptés à ces modes de manière efficace, montrant que la conception s'adapte avec succès aux conditions de conduite réelles.

#Conclusion et Travaux Futurs

En résumé, cette étude a introduit un nouveau contrôleur de véhicule automatisé qui mêle efficacement les systèmes de gestion du trafic avec les conditions de circulation locales en temps réel. Le contrôleur peut suivre les limites de vitesse variables quand c'est approprié et ajuster la vitesse selon le trafic environnant.

Les tests sur le terrain ont validé notre approche, montrant un temps substantiel passé dans des modes qui soutenaient la sécurité et le confort en circulant en congestion. Les résultats démontrent que les véhicules automatisés peuvent mieux naviguer dans les vagues de trafic tout en améliorant la conformité avec les systèmes de gestion de la vitesse.

Pour les futurs travaux, on vise à réaliser des simulations à grande échelle et à explorer davantage l'impact de notre conception sur le flux de trafic. D'autres expériences sur le terrain nous aideront également à comprendre comment nos véhicules influencent le trafic environnant et créent des taux de conformité efficaces, menant à des améliorations dans des applications plus larges des systèmes de gestion du trafic.

En fin de compte, notre recherche offre des perspectives prometteuses sur le potentiel des technologies de véhicules automatisés pour aborder la régulation de la vitesse tout en maintenant la sécurité et le confort.