Rendre le trafic intelligent

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Les étudiants ont cherché le bon design pour les voitures. ©Anirudhh Ramesh

Les étudiants ont cherché le bon design pour les voitures. ©Anirudhh Ramesh

Série de l’été - Projet de Bachelor (5). Rendre le trafic automobile durable n’est pas une mince affaire. Un logiciel qui coordonne les voitures globalement afin d’éviter les embouteillages et les bouchons pourrait-il être la solution ?

En 2019, à Rome, les automobilistes ont perdu en moyenne 166 heures dans les embouteillages et les bouchons. À Paris, c’était 165 heures, à Dublin de 154 et 107 heures à Athènes. Un rapport publié en 2016 par le gouvernement suisse montrait que les embouteillages coûtent chaque année au pays 1,6 milliard de francs en temps perdu, carburant gâché, dommages environnementaux et accidents.

Cette année, dans le cadre du cours Making Intelligent Things , un groupe d’étudiants en Bachelor de la Faculté informatique et communications (IC) de l’EPFL, a mené un projet visant à rendre le trafic intelligent (Making Intelligent Traffic) . Ils ont appliqué différents algorithmes de trafic centralisés à des groupes de voitures Arduino imprimées en 3D pour tenter de coordonner la circulation, tout en permettant aux utilisatrices et utilisateurs d’avoir connaissance du réseau routier et de la position des voitures de manière à pouvoir éviter les bouchons.

« Nous voulions créer un système de simulation du trafic plus efficace que ce qui existe actuellement dans le monde. Nous avons eu beaucoup d’idées, mais en fin de compte, ce que nous avons réalisé est un prototype grâce auquel les voitures ne communiquent pas directement entre elles et ne peuvent pas déterminer leur propre emplacement, mais où une caméra filme la zone concernée, déterminant l’emplacement des voitures de façon centralisée par ordinateur et renvoyant ces informations aux voitures », explique Anirudhh Ramesh, étudiant en deuxième année de Bachelor.

Une démonstration à petite échelle

L’équipe a élaboré un réseau routier comprenant des croisements et des rues avec un certain nombre de modes de simulation alternatifs. Dans l’un d’entre eux, les voitures devaient tenter de parvenir à une destination générée de manière aléatoire ; dans un autre, les voitures devaient prendre des passagers comme s’il s’agissait d’un service de taxi. Les véhicules sont munis de petits codes-barres que la caméra détecte afin de pouvoir les suivre. Le logiciel développé par les étudiants prévoyait la trajectoire des voitures et leur donnait des instructions pour se diriger dans la bonne direction.

À l’heure actuelle, les projets de voitures autonomes visent spécifiquement à rendre ces véhicules capables de circuler sans encombre, d’éviter les situations dangereuses et de rester sur la route. Ces voitures ne sont pas interconnectées au sein d’un vaste réseau et ne communiquent pas entre elles. « Ce projet pilote a démontré qu’à petite échelle, des algorithmes de trafic centralisés étaient capables de prendre des décisions sur les itinéraires devant être empruntés de façon coordonnée par les voitures. C’est formidable que ces étudiants de premier cycle aient mis toutes leurs idées en commun et soient parvenus à les réaliser dans un laps de temps très court », estime le professeur Christoph Koch, qui assure le cours.

« Notre objectif principal était de faire gagner du temps aux gens et de rendre le trafic plus sûr en améliorant l’efficacité des déplacements. En créant un système plus efficace, nous espérions également permettre des économies d’énergie et de carburant, afin de rendre les trajets automobiles plus durables à différents niveaux », précise Anirudhh Ramesh.

Du fil à retordre !

Mais le projet a connu quelques aléas. « Tout ce qui pouvait poser problème nous a effectivement donné du fil à retordre ! Trouver un bon design pour les voitures et le système d’administration informatique, amener la caméra à détecter toutes les voitures et à établir une connexion Bluetooth... les difficultés à surmonter pour que le projet fonctionne ont été nombreuses. En fait, je crois que paradoxalement, c’est la vision par ordinateur qui a été la plus facile à réaliser », ajoute Louis Dumas, étudiant en troisième année de Bachelor.

Que deviendra ce projet de simulation aussi performant que réussi ? « Il est en libre accès, et ce serait bien sûr formidable de le voir évoluer, peut-être grâce à de futurs étudiants de ce cours », estime Louis Dumas. « Nous avons créé une base extrêmement solide pour les simulations de trafic hardware, et ce faisant, nous avons acquis de nombreuses et précieuses compétences. À l’avenir, on pourrait peut-être bénéficier d’un système par satellite, et les constructeurs automobiles pourraient utiliser notre logiciel sur leurs véhicules ! Mais il reste encore beaucoup de chemin à parcourir », conclut Anirudhh Ramesh.

Les membres de l’équipe Making Intelligent Traffic sont Anirudhh Ramesh, Louis Dumas, Alexander Mueller, Luca Engel et Damian Kopp.


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