Dynamic Urban Origin-Destination Matrix, Estimation Methodology

Cette recherche vise à développer une méthodologie novatrice permettant la détermination de matrices origine destination (OD) dynamiques adaptées au trafic dans un réseau urbain. Ce type de réseau est caractérisé par un grand nombre de pôles de trafic, de choix de routes potentiellement complexes et de nombreux carrefours à feux. L’analyse des méthodes existantes a permis d’identifier plusieurs déficiences, principalement concernant le faible niveau de détail de l’assignation du trafic mais aussi des lacunes dans l’approche dynamique. La méthode proposée se fonde sur une approche heuristique à deux niveaux. L’assignation de la demande initiale est opérée par un simulateur mésoscopique du trafic basé sur un Equilibre Dynamique de l’Usager afin de modéliser en détail des situations de trafic dynamiques sans pour autant nécessiter de nombreux paramètres de calibrage. L’ajustement des flux OD est mis en œuvre à l’aide d’une approche aux moindres carrés efficace qui prend en compte les aspects dynamiques de la propagation des véhicules et des comptages de trafic. L’algorithme LSQR a été sélectionné pour ses aptitudes à gérer de grandes matrices et sa capacité à s'adapter aux spécificités du domaine des transports. Une analyse comparative avec l’approche la plus couramment utilisée pour estimer les matrices OD (approche séquentielle et statique) a mené aux conclusions suivantes : premièrement, la méthode génère des flux OD proches de la demande réelle. Deuxièmement, l’utilisation de la demande obtenue avec un modèle de trafic dynamique a montré ses aptitudes à reproduire des assignations de trafic réalistes. Finalement, l’applicabilité de la méthode a été démontrée par la résolution de deux situations de trafic complexes et concrètes à l’aide du logiciel de simulation AIMSUN dans lequel la méthodologie proposée a été implémentée en tant que plug-in: le cas d'une modification d'un parking au Flon et celui d'un incident à la gare de Lausanne. Cette recherche a souligné l’importance des données d’entrées pour le processus d’estimation des matrices OD et plus particulièrement pour la disposition et le nombre de compteurs de trafic. Une analyse de sensibilité a montré que, dans la majorité des cas, un petit nombre de détecteurs est suffisant pour estimer de manière efficace et rapide les flux OD et ce, si ces comptages interceptent les flux de trafic les plus stratégiques.