Système cyber-physique de communications véhiculaires infonuagiques pour l'analyse d'événements et le contournement du trafic routier

 

Jihene Rezgui

Collège de Maisonneuve

 

Domaine : technologie de l'information et des communications

Programme de recherche pour les chercheurs de collège

Concours 2018-2019

Dans ce projet, nous proposons de développer une plateforme permettant l'analyse et le traitement de données recueillies par les véhicules circulant dans le réseau routier national, pour en extirper de nouvelles informations dont pourra bénéficier l'ensemble de la mobilité urbaine. Le développement des technologies de marquage des véhicules ainsi que leurs capacités d'intercommunication permettent la récolte d'une multitude de données pertinentes à l'aide de leurs capteurs. La mise en commun de ces informations auprès d'un réseau véhiculaire et d'une infrastructure centrale permet une meilleure perception globale de l'environnement. Notre infrastructure sera basée sur le concept de l'infonuagique puisqu'elle usera de la puissance de calcul et de stockage de serveurs informatiques distants par l'intermédiaire d'un réseau.
 
Nous étudierons les ralentissements du trafic routier en temps réel. Notre système infonuagique sera, entre autres, conçu pour analyser ces ralentissements, grâce à une grande modularité. Un réseau de véhicules connectés envoie des données sur le trafic provenant de leur perception de la route par leurs capteurs. Ces informations sont traitées pour dresser une carte globale du trafic qui sera renvoyée au bassin de véhicules. Avec cette carte, ceux-ci pourront déterminer une route d'évitement leur permettant de réduire leur temps de déplacement. Aussi, nous proposons un algorithme d'apprentissage basé sur le principe de l'évolution pour apprendre aux véhicules comment se diriger vers un point de destination. Il s'agit d'un système cyber-physique dont les entrées et sorties sont dans le monde réel et l'information recueillie sera partagée par tous les véhicules.
Une partie intégrante du développement réside dans la maximisation de la précision de nos algorithmes de détection et d'obfuscation d'évènements selon différents paramètres tels que la position pour modéliser le monde réel. Ce traitement génèrera de nouvelles connaissances comme les risques d'accident, les causes des ralentissements de la circulation, l'état des routes en chantier et la présence de trous dans la chaussée. Ces données seront ensuite analysées. Après cette analyse, la plateforme informera les véhicules, dotés de la capacité de communication DSRC (Dedicated Short Range Communications), des évènements à proximité et proposera aux usagers des routes optimales en fonction du trafic actuel perçu par l'ensemble des véhicules du réseau. Cette approche pourra dramatiquement réduire le temps de déplacement. L'accès aux nouvelles informations traitées se fera de manière rapide et sécuritaire en mettant en place un système de gestion des clés qui prend en considération la nature de l'infrastructure (ad hoc, changement de topologie) pour s'assurer que l'infrastructure soit toujours prête à communiquer avec les véhicules, que les données recueillies ne seront pas altérées et d'empêcher qu'un véhicule nie avoir envoyé un évènement à l'infrastructure. 
Notre démarche consiste donc à user des données envoyées par les véhicules pour améliorer l'état de la circulation routière et à apprendre à un véhicule comment se diriger à destination en faisant le trajet en moins de temps.