Santos Gracia Villar, chercheur à l’Universidad Europea del Atlántico (Université européenne de l’Atlantique, UNEATLANTICO), participe à une étude qui présente une approche innovante pour détecter les anomalies sur les routes en temps réel avec un traitement parallèle des données, proposant une solution pour gérer le trafic urbain.
Les systèmes de transport intelligents (STI) sont essentiels pour gérer efficacement le trafic routier, en facilitant l’optimisation et l’échange d’informations. Ces systèmes améliorent non seulement l’expérience de l’usager, mais sont également essentiels au fonctionnement efficace du réseau de transport. Toutefois, l’évolution constante de l’environnement des transports a fait naître un défi de taille en matière d’échange de données. La croissance des big data et l’augmentation du nombre d’acteurs dans l’écosystème des STI ont mis en évidence des limites qui rendent difficile le traitement efficace de la congestion routière.
La diversité des véhicules et l’augmentation de leur nombre compliquent ce réseau de communication. Les problèmes de communication sont amplifiés par la variété et la quantité des données, tandis que les systèmes en temps réel deviennent indispensables pour améliorer l’efficacité des STI. Ces défis à multiples facettes soulèvent des préoccupations concernant la congestion, les intersections mal conçues et les incidents de transport, ce qui a un impact négatif sur l’infrastructure routière.
Pour relever ces défis, l’émergence d’une gestion efficace du trafic se présente comme une solution clé, la prédiction de la densité du trafic sur les routes et les autoroutes étant un point essentiel. À cette fin, l’étude a examiné les différentes unités dans les réseaux ITS et VANET, en introduisant un système innovant pour prédire les zones à haut risque. Elle met en œuvre l’architecture Lamda dans le système pour l’adapter au temps réel par un traitement continu des données. Cette architecture garantit la capacité du système à répondre rapidement aux changements dans le trafic, en maintenant la continuité opérationnelle même en cas de défaillance.
En outre, SUMO, un outil de simulation de la mobilité urbaine flexible et libre, a été utilisé pour recréer des scénarios complexes de trafic urbain. Cet outil intègre les interactions dynamiques entre les véhicules, les piétons et les infrastructures urbaines. Pour garantir le réalisme de la simulation, un schéma de circulation correspondant aux heures de pointe et aux heures creuses a été mis en œuvre et méticuleusement calibré avec des données de circulation réelles afin d’améliorer la fiabilité et la pertinence des résultats. Les performances en temps réel ont également été testées par le biais d’une simulation impliquant quatre véhicules ayant des points d’origine et de destination similaires.
Les résultats expérimentaux et l’analyse ont montré que ce système excelle à fournir aux utilisateurs des itinéraires sûrs vers leurs destinations. Il ne s’appuie pas sur des prévisions d’accidents ou d’encombrements, mais fournit des informations en temps réel sur les conditions de circulation actuelles en fonction de la densité de véhicules et du temps de trajet. Lorsqu’il détecte une densité élevée ou des anomalies sur un tronçon particulier, le système réachemine les véhicules suivants vers des routes moins encombrées, garantissant ainsi une circulation efficace.
Outre son énorme capacité de traitement des données en temps réel dans les systèmes de transport intelligents, grâce à l’intégration de technologies avancées de Big Data, la principale force de ce système réside dans l’importance primordiale qu’il accorde à la sécurité routière. En d’autres termes, il privilégie la sécurité à la simple réduction du temps de trajet, améliorant ainsi considérablement la sécurité des usagers de la route.
En conclusion, l’étude contribue à un système de détection d’anomalies en temps réel qui fonctionne efficacement avec un traitement parallèle des données. Il offre ainsi aux usagers des itinéraires plus sûrs pour atteindre leur destination, ce qui en fait un outil robuste pour une gestion efficace du trafic sur les routes et les autoroutes.
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