Fusion de données pour l'estimation des temps de parcours via la théorie de l'évidence
EL-FAOUZI
Type de document
ARTICLE A COMITE DE LECTURE NON REPERTORIE DANS BDI (ACLN)
Langue
francais
Auteur
EL-FAOUZI
Résumé / Abstract
L'émergence de nouvelles technologies de l'information et la mutation qu'a connue l'exploitation routière n'ont fait qu'accentuer le besoin fort des usagers en information routière. L'indicateur de temps de parcours constitue l'un des vecteurs de cette information, comme le montrent les différents systèmes fondés sur la diffusion du temps de parcours. Dans ce contexte, cet indicateur est associé à la notion d'impédance (ou coûts) liée aux itinéraires du réseau ou/et à un indicateur de congestion. Se pose alors la question d'une estimation du temps de parcours avec une précision acceptable, problème particulièrement ardu en milieu urbain ou l'on doit faire face à un certain nombre de difficultés théoriques, techniques et méthodologiques. Ainsi, pour connaître l'état du trafic sur un axe urbain, les capteurs classiques utilisés pour mesurer les conditions de circulation s'avèrent inefficaces dans certaines circonstances. Du fait de l'apparition de nouveaux moyens de mesure (caméras, recueil multiforme, véhicules traceurs...), on recourt de plus en plus à d'autres sources de données visant à compléter l'information fournie par les moyens de mesure classiques et par conséquent à améliorer la qualité de l'estimation du temps de parcours. Le problème de l'estimation du temps de parcours devient alors un problème typique de fusion de données. Cette étude s'inscrit dans le cadre d'une estimation multi-sources du temps de parcours et à pour objectif de fournir un cadre d'ensemble à l'utilisation d'informations multiples et de démontrer la faisabilité d'un système d'estimation des temps de parcours fondé sur la fusion de plusieurs types de données. Les données dont il s'agit ici sont de deux types : les données fournies par des capteurs classiques à boucles électromagnétiques (principalement le débit et le taux d'occupation) et les données fournies par des véhicules traceurs. Le cadre de modélisation choisi est celui de la théorie de l'évidence, proposée par Dempster et Shafer, qui présente l'avantage de tenir compte à la fois de l'imprécision et de l'incertitude de l'information contenue dans les données. La mise en oeuvre opérationnelle de cette méthodologie à montre que la fusion surclassé, dans chacun des cas, les méthodes fondées sur une seule source d'information et que l'amélioration de la qualité de l'estimation, en termes de taux de bien classés, est d'autant plus importante que le niveau de précision exigée de l'estimation augmente.
Source
RTS : Recherche transports sécurité, num. Vol68, p15-28 p.
Editeur
Elsevier
