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Les véhicules autonomes contrôlés par des algorithmes pourraient-ils réduire l’effet accordéon et stabiliser le trafic routier ? C’est la question à laquelle le consortium international CIRCLES a tenté de répondre lors d’une expérience menée sur une route américaine. L’équipe du projet IEA SHYSTRA, composée de l’École des Ponts ParisTech, de l’École polytechnique fédérale de Lausanne, ainsi que des universités Rutgers et de Pékin, a contribué à cette expérience.
L’objectif du projet IEA SHYSTRA
Le projet IEA SHYSTRA visait à trouver des moyens de stabiliser un système représentant un flux et modélisé par des équations aux dérivées partielles. Les systèmes hyperboliques, tels que le trafic routier, sont sujets à des instabilités telles que l’effet accordéon. L’équipe de recherche a donc cherché à répondre à la question suivante : comment introduire un élément dans le système pour éliminer les perturbations et contrôler son comportement de manière optimale ?
Lutter contre l’effet accordéon sur les routes
Le projet IEA SHYSTRA a trouvé une opportunité de collaboration avec l’expérience menée par le consortium international CIRCLES. Cette expérience, dirigée par Alexandre Bayen de l’université de Californie ÜBerkeley, visait à étudier l’effet de l’ajout de véhicules autonomes contrôlés par des algorithmes sur le trafic routier aux États-Unis. L’expérience a eu lieu en conditions réelles sur une portion d’autoroute à Nashville, en heure de pointe, et a impliqué cinq universités américaines, l’Université Gustave Eiffel, l’École des Ponts ParisTech, ainsi que les constructeurs automobiles Toyota, Nissan et General Motors.
L’effet accordéon qui se produit lors des embouteillages constitue une instabilité dans le système du trafic routier. Lorsque la densité de véhicules sur la route atteint un certain seuil, les conducteurs humains ne sont plus capables de réguler leur vitesse de manière optimale, ce qui entraîne des accélérations et des freinages successifs et crée des oscillations qui s’amplifient progressivement, donnant ainsi l’effet accordéon. Cela entraîne une consommation de carburant accrue et des émissions de CO2 supplémentaires.
Contrôle mathématique et par IA
Pour lutter contre l’effet accordéon et stabiliser le trafic routier, les équipes de recherche de SHYSTRA et de CIRCLES ont développé deux types d’algorithmes. Les premiers sont des contrôles mathématiques inspirés des équations aux dérivées partielles. Les seconds sont basés sur l’intelligence artificielle et utilisent des méthodes d’apprentissage par renforcement, une sous-catégorie de l’apprentissage automatique.
Les algorithmes ont été entraînés à l’aide de simulations reproduisant le comportement des véhicules dans des embouteillages. Ils ont ensuite été déployés sur une centaine de voitures autonomes lors de l’expérience. Les algorithmes ont reçu des informations sur la vitesse des véhicules autonomes, la distance entre les véhicules et ont prescrit des vitesses ou des accélérations afin d’optimiser la situation dans le temps. Les algorithmes pouvaient également s’appuyer sur les données de trafic fournies par des capteurs routiers pour déterminer la vitesse optimale du trafic.
Des résultats prometteurs
L’expérience menée par le consortium CIRCLES et l’équipe de recherche de SHYSTRA a montré des résultats prometteurs. Les simulations ont déjà démontré l’efficacité des algorithmes de contrôle sur l’ensemble du trafic. De plus, lors de l’expérience en conditions réelles, les effets de l’ajout de véhicules autonomes contrôlés par des algorithmes ont été observés, notamment une réduction significative de l’effet accordéon derrière les véhicules autonomes.
Cependant, il faudra encore analyser et traiter une énorme quantité de données avant de tirer des conclusions définitives. Les résultats de l’expérience seront publiés dans des articles scientifiques dans les prochaines semaines.
En conclusion, l’utilisation de véhicules autonomes contrôlés par des algorithmes semble être une solution prometteuse pour stabiliser le trafic routier et réduire l’effet accordéon. Ces avancées dans la recherche de trafic pourraient contribuer à une meilleure fluidité du trafic et à une réduction des émissions de CO2.