26/04/2013 - Ils développent un système avancé de gestion du transit pour réduire les coûts et réduire la pollution

Menéame

Une équipe de InLab de la Faculté d’Informatique de Barcelone (FIB), de l’Université Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC), a développé un système d’information pour rendre plus efficace la gestion de la mobilité des personnes et des véhicules, sur la base du traitement intelligent des données. Il résout les problèmes de congestion du transit et des systèmes de transport, l’impact énergétique, la production d’émissions polluantes et la qualité de vie dans les villes.

Depuis le InLab, le laboratoire de la FIB spécialisé dans l’enseignement et la recherche en génie informatique, une équipe de chercheurs dirigée par Jaume Barceló a travaillé sur le projet In4Mo, qui met l’accent sur la mise au point de systèmes d’information avancés sur la mobilité des véhicules en milieu urbain. L’objectif est d’exploiter de manière efficace et innovante la combinaison des technologies classiques de détection du transit (comme les spires d’incitation magnétique, les magnétomètres, le traitement de l’image ou les radars, entre autres) avec les nouvelles technologies de capture de véhicules équipées d’appareils électroniques (comme les GPS, la technologie Bluetooth ou les capteurs TAG). L’utilisation intégrée de l’ensemble de ces technologies, associée à de nouvelles méthodes d’acquisition, de filtrage et de traitement des données obtenues, conflue avec la création d’une nouvelle plate-forme technologique qui fournit des informations plus complètes et plus précises aux centres de contrôle du trafic.

La plate-forme développée à partir du projet In4Mo, initié par une équipe de Centre d’innovation pour les transports (CENIT) actuellement intégré dans l’InLab FIB et financé par le Centre for Industrial Technology Development (CDTI), a bénéficié de la collaboration de l’association Intelligent Transport System España et des entreprises Bitcarrier, TEKIA Ingenieros et Telvent (Schneider Electric).

Les chercheurs et les collaborateurs du projet ont mis en avant la thèse selon laquelle la technologie est une condition nécessaire, mais pas suffisante, à la production d’informations fiables, opportunes et disponibles sur le lieu et le moment où elle doit être mise en œuvre. Je veux dire, le degré de smartness (intelligence) est le résultat d’une combinaison efficace entre les données obtenues et leur traitement.

Et c’est que les données fournies par les différentes technologies qui peuvent être utilisées sont hétérogènes. C’est dans ce sens que la plate-forme créée dans le cadre du projet In4Mo intègre et intègre une variété de méthodes d’analyse et de traitement des données plus souples et plus précises que les techniques habituelles. Ces techniques permettent de mieux filtrer les données, en éliminant les informations atypiques, et de compléter celles qui manquent pour produire des séries complètes. Elles permettent également de combiner les données provenant des diverses technologies de manière cohérente afin de produire des informations homogènes de meilleure qualité.

Les techniques développées peuvent également être utilisées dans des modèles dynamiques sur l’évolution des flux de transit pour faire des estimations, des prévisions et des visualisations de l’état du réseau routier. L’utilisation intégrée de ces techniques sur une seule plate-forme fournit des informations aux systèmes d’information de transit sous toutes leurs formes, avec une vision et une estimation appropriées de l’état du réseau routier et de son évolution à court terme. Cela permet de prendre des décisions plus efficaces et plus économiques, telles que restreindre l’accès, faciliter l’évacuation ou proposer d’autres itinéraires.

Une réponse à la détection des villes

Dans un avenir proche, les villes seront remplies de capteurs pour recueillir des données de nature très diverse. C’est ce qu’on appelle la "sensorisation des villes." Dans ce contexte, le projet In4Mo a eu pour objectif principal le développement des applications qui constituent le noyau du smart mobility (mobilité intelligente), un des piliers fondamentaux du concept de smart city (ville intelligente).

Ainsi, le projet In4Mo répond aux défis qui se posent dans les domaines de la logistique, du transport, de la mobilité et de la gestion du transit dans les villes, où l’acquisition de données est passée d’une situation où l’achat de données était coûteux, voire insuffisant, à un scénario tel que celui qui est actuellement, où les gestionnaires et les responsables peuvent se trouver débordés par les données générées par la technologie. Le problème, c’est qu’elles ne produisent pas d’informations par elles-mêmes. Pour les chercheurs d’InLab, la clé est de traiter les données de manière intelligente. Il est ainsi possible de produire les informations nécessaires à une gestion plus efficace du transit et de répondre ainsi aux demandes des services de mobilité.

La gestion intelligente des données de transit peut également contribuer à résoudre les problèmes de congestion ainsi que l’impact sur la consommation d’énergie, la production d’émissions polluantes et la qualité de vie dans les villes qui produisent le modèle actuel de transport et de mobilité.

Le projet a été mis en œuvre dans le cadre du programme de Programme d’action stratégique sur les télécommunications et la société de l ’, en particulier dans le cadre du sous-programme Avancé compétitivité R & D + I.

Les innovations en matière de villes intelligentes sont l’une des lignes stratégiques de l’activité de recherche de l’UPC. Le Centre pour l’innovation et la technologie (CIT UPC) aide à donner une visibilité aux capacités technologiques de l’Université dans ce domaine et dans d’autres pour qu’elles soient transférées aux entreprises et à la société.

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Universitat Politècnica de Catalunya

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