Estimation des systèmes linéaires à commutations : Application au trafic routier

Abstract

Les travaux, menés dans cette thèse, s’attachent à la modélisation et à l’estimation des données du trafic dont l’objectif principal est de développer un modèle linéaire à commutation du trafic puis de synthétiser un observateur hybride permettant l’estimation de la densité du trafic. Cette thèse s’articule autour de deux volets. Le premier volet concerne la proposition d’un modèle hybride du trafic en se basant sur le modèle de transmission cellulaire CTM. Le modèle proposé est sous forme d’un système linéaire à commutations qui bascule entre un ensemble de modes respectant la propagation de l’onde de congestion où chaque mode présente un état spécifique du trafic dans un tronçon choisi. En outre, dans cette partie et dans le but de valider l’approche de modélisation, une nouvelle stratégie de calibrage est proposée pour l’identification des paramètres macroscopiques du modèle. Le deuxième volet porte sur une stratégie originale d’estimation où nous proposons la démarche de synthèse d’un observateur hybride pour l’estimation des données du trafic telles que la densité. Les conditions de stabilité de l’erreur d’estimation sont exprimées en termes d’inégalités matricielles linéaires (LMI). Enfin, les méthodologies de modélisation et d’estimation développées dans le cadre de cette thèse ont été validées sur un tronçon routier choisi en utilisant des données réelles fournies par le système de mesure des performances de Californie PeMS. Après calibrage des données, les résultats de simulation obtenus montrent l’efficacité et la robustesse, aussi bien de la modélisation et de l’estimation. Ainsi, ces contributions ont permis d’enrichir les travaux initiés au LAIG et permettent d’envisager de nouvelles pistes de recherche dans ce domaine susceptibles d’apporter des solutions intéressantes, spécialement dans la commande et la surveillance.