Problème :
Les systèmes de transport intelligents (STI) surveillent et analysent la façon dont les véhicules, les routes et les facteurs environnementaux affectent le flux de la circulation. La majorité d’entre nous ont déjà ressenti la frustration générée par un embouteillage. Les heures de pointe limitent la mobilité des véhicules particuliers et ralentit significativement le flux global de la circulation. Ce phénomène est aggravé lors d’évènements de mobilisation de masse, comme par exemple pendant une évacuation provoquée par un ouragan ou un autre évènement. Lorsque cela se produit, la circulation peut atteindre un état de saturation. Les chercheurs dans le domaine des STI ont cherché à comprendre comment il était possible d’améliorer la sécurité du grand public lors de tels évènements, en incorporant la communication dans un certain pourcentage de la population de véhicules.
Solution :
Un des plus anciens et importants organismes américains indépendants et non-lucratifs de recherche appliquée et de développement s’est penché sur ce problème à l’aide d’AnyLogic, afin de découvrir si le fait d’avoir un certain pourcentage de véhicules connectés via un smartphone ou un système radio dédié de communication à courte portée (DSRC) pouvait améliorer la coordination des véhicules, lors d’évacuations à grande échelle. Les agents des véhicules intégraient des paramètres, qui représentaient la probabilité d’être équipé d'un dispositif de communication, ainsi que la probabilité de suivre le véhicule devant eux lorsqu’ils sont dans une situation de circulation congestionnée. Ce deuxième paramètre s’approche du comportement des conducteurs humains, qui suivent les autres conducteurs en présumant qu’ils connaissent un meilleur itinéraire. Les chercheurs ont ensuite exécuté des scénarios s’appuyant sur ces deux paramètres et ont comparé le cumul des expositions aux radiations et le temps passé dans les embouteillages.
L’outil de modélisation AnyLogic combine des techniques de modélisation de dynamique de système et multi-agents et offre une interface graphique performante et intuitive pour la création de ce type de modèle. Les chercheurs ont modélisé un scénario d’évacuation basé sur un déversement de substances radioactives dans une zone urbaine. Le modèle incluait un système de circulation simplifié, basé sur les autoroutes de la ville de San Antonio au Texas et trois agents, qui représentaient un véhicule, un réseau routier et une notification d’évènement.
Résultats :
Les résultats de cette recherche ont quantifié les performances du système de circulation, mesurées au moyen de l’exposition totale et moyenne aux radiations de la population de véhicules, ainsi que la congestion globale, telle qu’elle est rapporté par chaque agent de véhicule, dans un certain nombre de scénarios différents. Ces résultats ont montré l’impact sur la sécurité lorsque même un petit nombre de véhicules reçoivent en temps opportun des informations ciblées, concernant un danger potentiel sur leur itinéraire actuel. Ces simulations ont également montré un avantage du comportement suiviste des véhicules, qui est un effet secondaire bénéfique pour un système de circulation composé de conducteurs humains (l’inclusion de véhicules autonomes dans un système de circulation pourrait gommer certains de ces effets, cependant, les véhicules autonomes seront également certainement connectés par le biais de dispositifs de communication).