29 novembre 2022
Mobilités connectées
Une récente synthèse bibliographique du Cerema apporte des éléments de réponse à cette question au travers de deux méthodes, l'une reposant sur la théorie du trafic et le diagramme fondamental, l'autre faisant appel à des algorithmes de "machine learning".

Les FCD sont par nature des données parcellaires car issues d'un nombre limité de véhicule. A ce titre, elles ne permettent pas d'obtenir des débits répondant de façon optimale aux exigences de performances requises pour certains cas d'usage. Cette étude conduite par le Cerema essaie de déterminer dans quelles conditions il serait possible de se passer des stations de comptage pour avoir une information fiable sur les débits.

Les données fcd peuvent-elles remplacer les boucles électromagnétiques?

La congestion est un phénomène courant et particulièrement perceptible dans les grandes agglomérations aux heures de pointe. Des outils pour le suivi des conditions de circulation et la gestion du trafic routier ont progressivement été développés. La connaissance des débits est un élément primordial pour les alimenter. Le débit est traditionnellement mesuré par des boucles électromagnétiques implantées dans la chaussée. Leur maintenance est néanmoins coûteuse et seuls quelques tronçons en sont équipés.

L’essor du numérique a permis le développement de nombreuses sources de données dont le potentiel pour caractériser le trafic a augmenté avec le taux d’équipement de la population. Parmi elles, les Floating Car Data (FCD). Ces données sont issues d’appareils embarqués (par exemple les GPS...) et fournissent des indications sur les déplacements d’un véhicule à tout moment (identifiant, horodate, position GPS, vitesse et cap). Elles présentent l’avantage de couvrir l’ensemble des tronçons empruntés au cours d’un trajet. Toutefois le taux de pénétration reste faible, de l’ordre de 5% à 10%, il est également variable selon les origines-destinations. En outre, les FCD ne permettent pas, seules, de connaître le débit en un tronçon d’un réseau.

La question de la combinaison des deux sources de données pour améliorer la connaissance des débits sur un réseau se pose : comment tirer parti de la couverture FCD pour connaître le débit en des points du réseau non équipé de boucles électromagnétiques ?

 

Les Données FCD et débits: Quelles perspectives?

Pour apporter des éléments de réponse à cette question, le Cerema a réalisé une synthèse bibliographique de différentes études visant à déterminer s'il était possible d'estimer les débits de trafic à partir de données FCD.

Deux types de méthodes sont employés pour cela :

  1. Les méthodes reposant sur la théorie du trafic, elles font appel au diagramme fondamental ou au diagramme fondamental macroscopique ;
  2. Les méthodes reposant sur des algorithmes de "machine learning" capables de capter la relation non linéaire entre le débit et la vitesse.

Les premières conclusions montrent que le débit d’un tronçon non équipé de boucles électromagnétiques peut être estimé à partir de données FCD sous certaines conditions. Le recours à une indication sur le niveau de débit, souvent issue des boucles, reste toutefois parfois nécessaire.

Pour répondre à la problématique de maintenance et de déploiement des boucles électromagnétiques, il pourrait être envisagé d’entraîner un modèle de "machine learning" ou de calibrer un diagramme fondamental pour des groupes de tronçons similaires et sur des périodes lors desquelles les conditions de trafics sont également similaires.  L’identification de tronçons et de périodes similaires devient alors un élément essentiel dont dépendra la qualité des estimations qui en découlent.

Le rapport d'étude bibliographique sera publié prochainement.