Les signaux du projet de mobilité SMART améliorent les systèmes de transport intelligents

Les systèmes de transport intelligents (STI) d’aujourd’hui ont fait des progrès considérables avec la technologie, comme l’internet des objets (IdO), l’intelligence artificielle (IA) et la communication de véhicule à X (VAX), pour atténuer les embouteillages, réduire les émissions et renforcer la sécurité. Bien que les STI soient devenus plus sophistiqués, il y a eu un manque d’intégration entre les différents systèmes visant à obtenir des informations à partir de nombreux flux de données en temps réel à l’aide d’une plateforme centralisée. Cette situation a changé grâce au succès du projet SMART (Spatial Modelling Analytics and Real-time Tracking).

Dirigé par Esri Canada, le projet de mobilité SMART était une collaboration internationale de recherche avec six autres membres du consortium du Canada (Geotab ITS, International Road Dynamics) et des Pays-Bas (ViNotion, Royal HaskoningDHV, Cyclomedia et l’Université de technologie d’Eindhoven).

J’ai eu le privilège de diriger ce projet qui visait à mettre au point une solution permettant de surveiller les tendances de circulation en temps réel, de gérer la circulation de façon adaptative et de la contrôler efficacement dans les villes. Ayant vécu toute ma vie à Toronto, une grande ville où les embouteillages s’aggravent selon le dernier indice de trafic de TomTom, j’étais très intéressée par la recherche de solutions aux problèmes de congestion.

Je suis heureuse que le projet ait remporté le prix d’excellence de l’ITEA en matière d’innovation, d’incidence commerciale et de normalisation.

Utilisation d’une plateforme géospatiale centralisée dans le domaine des STI

Imaginez que vous disposez d’une image intégrée en temps réel du système de transport de votre ville, avec la possibilité de collecter des données, de les associer à des informations connexes et causales supplémentaires, d’analyser les embouteillages et les scénarios de transport, et de prendre des décisions pour planifier les dépenses en matière de transport ainsi qu’améliorer la fluidité de la circulation et la sécurité routière, le tout sur une plateforme centralisée. Comment cela éclairera-t-il la prise de décision?

Dans le cadre du projet de mobilité SMART, nous avons créé le Transportation – GeoXchange® (TGX), qui utilise un système d’information géographique (SIG). Le TGX ingère et intègre des sources de données disparates – des indicateurs de circulation en temps réel et des observations multimodales aux données d’infrastructure officielles et aux informations historiques sur le trafic – aux fins de visualisation, d’analyse et de partage pour aider les gens à prendre de meilleures décisions en matière de circulation.

Un aperçu visuel du fonctionnement de Transportation GeoXchange; de la capture de données et du traitement en temps réel avec ArcGIS Velocity aux résultats des utilisateurs tels que les analyses, les tableaux de bord et les outils d’aménagement urbain.

Comme tout se passe quelque part, il est essentiel que les STI comprennent le comportement des acteurs de la circulation dans un contexte géospatial. En regroupant des données interdépendantes et en fournissant des outils d’analyse et de visualisation, les SIG aident les urbanistes, les gestionnaires de circulation et d’autres décideurs à comprendre les causes et les effets des embouteillages. Ils soutiennent également les décisions visant à réduire les émissions ainsi qu’à améliorer la fluidité de la circulation et la sécurité routière.

Mon collègue David Stajan, responsable technique d’Esri Canada pour le projet de mobilité SMART, décrit l’importance d’intégrer des observations statiques et dynamiques de données multimodales sur la circulation à une plateforme géospatiale commune dans cet article de l’IET Journal qu’il a coécrit avec des partenaires internationaux : Analyse géospatiale des tendances en matière de circulation et détection des anomalies pour les applications de STI. 

L’article présente une solution géospatiale visant à analyser la circulation et à détecter les anomalies. Cette solution prend en charge l’ensemble du processus de traitement des données, notamment l’acquisition des données des capteurs, l’analyse et la reconstruction de jumeau numérique. Le système complet a été déployé et validé sur les routes de Helmond, aux Pays-Bas.

Le GTX représente une amélioration significative par rapport aux STI traditionnels, car il ingère et agrège les données en temps réel calculées en périphérie. Il permet de connaître immédiatement la situation tout en constituant des banques de données décisionnelles pour résumer les informations, comme le nombre d’incidents à un carrefour, illustré ici par diverses visualisations puissantes.

Conclusion

Pour la première fois, nous avons intégré des données sur la circulation en temps réel, calculées en périphérie, et les avons géolocalisées sur des fonds de cartes routières précises et officielles. Nous avons ensuite combiné ces données avec des informations historiques sur une plateforme géospatiale centralisée, ArcGIS, qui facilite la prise de décision fondée sur les données obtenues par analyse spatiale.  En mettant cette capacité entre les mains des urbanistes, des gestionnaires municipaux, des fournisseurs de données, des gestionnaires d’opérations ou de quiconque en a besoin, imaginez à quel point nos villes pourraient être plus agréables à vivre!

En savoir plus sur les SIG de STI : https://www.esri.ca/sit

L’équipe du projet de mobilité SMART d’Esri Canada.
Première rangée, à partir de la gauche : Arif K. Rafiq, gestionnaire de secteur, Transports; David Stajan, responsable technique principal, Conception de solutions; Jennifer Overbury, directrice de programme, Technologies émergentes; Alex Miller, président; Darin Williams, directeur général, Communautés connectées et technologies émergentes
Deuxième rangée : Jeff Kirchner, analyste d’affaires principal

Ce billet a été écrit en anglais par Jennifer Overbury et peut être consulté ici.