ILLUSTRATION DES COMMUNICATIONS DANS LES RESEAUX VANET

Télécharger le fichier pdf d’un mémoire de fin d’études

Variables et caractéristiques d’un véhicule

En plus de la position à un instant et de la date de passage en un point, on peut mesurer la vitesse (soit à un instant, soit en un point) ainsi que l’accélération. Ces variables sont relatives à l’évolution du véhicule le long de la route. D’autres caractéristiques sont associées au véhicule : sa puissance moteur, sa longueur, sa masse… ; ou au conducteur de ce véhicule : la destination finale de son voyage, son type de conduite (plus ou moins agressive). D’autres caractéristiques encore sont liées non pas à l’une ou l’autre des deux entités de ce couple mais au couple lui-même. On parle alors du couple véhicule-conducteur. La vitesse désirée (la vitesse à laquelle le conducteur, connaissant les caractéristiques de la machine, souhaite conduire en fonction de la nature de la route) est typiquement une caractéristique du couple véhicule-conducteur. Voici la synthèse des définitions ci-dessus [2].
La position d’un véhicule mesurée à un instant est notée x(t).
La vitesse d’un véhicule est la dérivée de la position par rapport au temps : ?(?)=??(?)?? (1.01). L’accélération est la dérivée de la vitesse d’un véhicule par rapport au temps et donc la dérivée seconde de la position par rapport au temps : ?(?)=??(?)??=?2?(?)?2? (1.02).
La trajectoire d’un véhicule est l’ensemble des points associés à la date de passage d’un véhicule. Elle peut être représentée dans un plan (x, t), soit à partir de mesures à chaque pas de temps de la position, soit à partir de mesures des instants de passage en des points régulièrement espacés de la route [2].

La vitesse individuelle et la longueur des véhicules

Lorsqu’on dispose non pas d’une mais de deux boucles électromagnétiques placées à une distance faible l’une de l’autre, on peut mesurer la longueur et la vitesse individuelle de chaque véhicule. Si ? est le temps séparant la détection d’un véhicule par la première boucle de la détection par la seconde et si on connaît d, la distance entre les deux boucles, alors la vitesse individuelle se calcule comme [2] : ?=?/? (1.03).

Modélisation du trafic routier urbain

Un réseau routier est conçu afin de permettre à ses usagers de se déplacer d’un point à un autre. Dans ce contexte, il est composé d’un ensemble de routes avec plus ou moins de voies, en fonction des zones d’activités et des lieux d’habitation. Les croisements entre les routes étant inévitables en milieu urbain, de par leur concentration, des intersections permettent de gérer les flux de véhicules entrant en conflit, pour leur sécurité et afin d’éviter les interblocages et de permettre aux automobilistes de changer de route. Ces intersections, ou dans certains cas des carrefours giratoires, régulent le trafic et appliquent généralement des règles de priorité à droite ou sont équipés de feux de circulation pour gérer les situations particulièrement dangereuses. Le réseau routier urbain peut donc être vu comme étant une collection d’intersections, liées les unes aux autres par des routes, auxquelles peuvent venir se greffer des éléments opérationnels (panneaux, feux de circulation, etc.). Sur un réseau de plusieurs intersections, les axes sont généralement classifiés en artères principales ou secondaires, en fonction de leur utilisation et de leur capacité. À titre d’exemple, une grille d’intersections est représentée sur la figure ci-dessous. L’intersection centrale est située sur deux axes (artères). Les numéros indiquent le nombre de sauts qui séparent cette intersection des autres intersections. Ainsi, une ligne droite formée de plusieurs intersections consécutives et accueillant une majorité du trafic disponible est désignée comme une artère principale, tandis que les autres routes, accessibles sur chacune des intersections, sont désignées comme étant secondaires. Cette différenciation est utile pour la coordination des feux de circulation, qui s’effectuent dans la majorité des systèmes traditionnels sur les artères principales. Elle est également utile à la compréhension de la formation des embouteillages, qui ont tendance à se former là où le trafic est plus fort [4].

Modèles de simulation sub-microscopiques

Les modèles de simulation sub-microscopiques décrivent les caractéristiques des véhicules individuels où le véhicule est divisé en plusieurs parties. Ces modèles permettent la description, à un niveau de détail élevé, du fonctionnement des unités spécifiques du véhicule et de leurs interactions. Ils permettent également de décrire de façon détaillée le comportement du véhicule par exemple : freinage, changement de vitesse. Parmi ces modèles, nous pouvons citer le modèle sub-microscopique SIMONE et le modèle MIXIC. Pour plus d’informations le lecteur pourra consulter [3].

Modèles de simulation microscopiques

Les modèles de simulation microscopiques décrivent le comportement des véhicules pris individuellement. Ces modèles incluent par exemple l’interaction entre les véhicules ou entre les véhicules et l’autoroute. Durant une simulation, tous les véhicules individuels et leurs interactions sont simulés en utilisant ces modèles. La combinaison de tous les résultats de toutes les simulations des modèles de véhicules conduit à obtenir une image de la situation du trafic. Les deux types de modèles microscopiques les plus importants sont les modèles décrivant le comportement de véhicule-suiveur et le comportement de changement de voies (dépassement). Les deux comportements sont généralement décrits comme une fonction de la distance et de la vitesse des véhicules proches, et la vitesse désirée du véhicule actuel. Comme les véhicules sont modélisés individuellement dans les modèles de trafic microscopiques, il est facile d’attribuer des caractéristiques différentes à chaque véhicule. Ces caractéristiques peuvent être liées au style de la conduite du conducteur, au type de véhicule, à sa destination et à la route choisie. Il existe de nombreux simulateurs microscopiques. Pour la plupart, ils sont basés sur le concept de véhicule-suiveur et intègrent le changement de voies. On peut citer quelques exemples de simulateurs microscopiques : AIMSUN, Vissim, Paramics, FLEXSYT-II [3].
• Le modèle véhicule-suiveur décrit le comportement d’un véhicule à partir du comportement de celui qui le précède estimer sur la base de l’espace ou du temps inter-véhiculaires. Ce modèle utilise les paramètres spécifiques des véhicules et de la route. La capacité d’accélération, l’agressivité du conducteur, la masse du véhicule sont des paramètres du véhicule qui peuvent être utilisés dans ce type de modèle. La vitesse limite maximale et le nombre de voies sont des paramètres spécifiques de l’autoroute. Ils influencent la façon par laquelle le véhicule suit ses prédécesseurs. Certains de ces modèles exploitent la distance de sécurité qui doit être maintenue avec le véhicule précédent. D’autres modélisent la réaction d’un conducteur en réponse à un stimulus : par exemple, la décélération d’un véhicule peut être une fonction de sa vitesse relative par rapport à celui qui le précède [3].
• Le modèle de dépassement décrit comment le conducteur décide de dépasser ou pas son prédécesseur. Les propriétés du véhicule et du conducteur qui sont importantes dans le modèle de dépassement comme par exemple : la vitesse désirée du conducteur et la capacité d’accélération du véhicule. Le nombre de voies ainsi que l’interaction des véhicules sont des paramètres importants qui influencent le conducteur dans sa prise de décision de dépasser le véhicule qui le précède. La décision de dépasser dépend également de la différence de vitesse qui existe entre les différentes voies, mais aussi de l’existence d’un espace disponible sur la voie de destination [3]. D’autres types de modèles microscopiques existent comme par exemple les modèles des automates cellulaires et les modèles de particule. Les modèles des automates cellulaires décrivent une route comme une succession de cellules connectées entre elles. La taille de chaque cellule correspond approximativement à la dimension des véhicules (typiquement 7,5 mètres). Un tel modèle microscopique décrit d’une façon discrète les mouvements des véhicules et suppose que soit ajouté à ces cellules un ensemble de règles régissant le passage des véhicules d’une cellule à une autre. Par exemple, les véhicules ne sautent pas dans les cellules occupées (une cellule ne peut contenir qu’un seul véhicule). La taille des cellules est choisie telle qu’un véhicule, avec une vitesse égale à une unité, passe à la cellule suivante située en aval durant un seul pas de temps. Selon la vitesse du véhicule, celui-ci peut sauter plusieurs cellules à chaque pas de simulation. L’évolution de la vitesse du véhicule est décrite par deux processus déterministes : l’accélération vers la vitesse désirée et la décélération pour éviter la collision avec le véhicule qui le précède. Un processus probabiliste est généralement introduit dans ce type de modèle. Il concerne l’introduction d’une décélération aléatoire censée exprimer l’incapacité des conducteurs à maintenir une vitesse constante en l’absence d’un équipement de régulation de vitesse présent sur le véhicule. Bien que ce type de modèle soit simple et rapide, pouvant reproduire les ondes de choc et la métastabilité du flux de trafic, il est très difficile de le calibrer à partir des données de trafic [3].

Modèles mésoscopiques

Ces modèles ne s’intéressent pas aux véhicules pris individuellement mais plutôt à des groupes de véhicules (ils décrivent le trafic à un niveau intermédiaire entre les modèles microscopiques et les modèles macroscopiques) où leurs interactions sont décrites à un faible niveau de détail. Dans les modèles mésoscopiques, le trafic est représenté par des groupes de véhicules (entités de trafic) qui ont les mêmes caractéristiques, par exemple, la même origine, la même destination, la même vitesse désirée. Trois types de modèles mésoscopiques existent, les modèles de distribution inter-véhiculaires, les modèles de groupes (clusters) et quelques modèles mésoscopiques qui reposent sur la théorie de la cinétique des gaz [3].

Modèles macroscopiques

Les modèles macroscopiques sont basés sur l’analogie entre le flux de trafic et le flux (liquide ou gaz) circulant dans un canal. Ce sont des modèles qui utilisent des variables agrégées contenant des informations issues de plusieurs véhicules pour décrire les situations du trafic sans distinguer les parties qui le constituent. Dans ces modèles, les manoeuvres individuelles, comme le changement de voies, ne sont pas considérées. Typiquement, le modèle macroscopique définit la relation entre trois variables agrégées : la densité de trafic K, la vitesse moyenne V et le flux (le débit) de trafic Q. La densité de trafic est définie comme le nombre de véhicules par unité de distance et par voie, exprimée généralement en véh/km/voie, alors que le flux de trafic ou l’intensité de trafic est défini comme le nombre de véhicules qui passent en un point par unité de temps, exprimé en généralement en véh/h comme on l’a vu précédemment. Les modèles macroscopiques peuvent être classés selon le nombre d’équations différentielles partielles qui les constituent [3].

Offre et demande en trafic

Le flux de trafic qui s’écoule à un instant donné sur une voie est toujours la résultante d’une interaction entre deux éléments :
• Une demande de trafic, qui représente le trafic qui cherche à s’écouler et qui s’écoulerait s’il n’était pas contraint. Cette notion est différente selon l’échelle à laquelle on se place : à l’échelle d’un réseau, c’est la demande globale de déplacement qui souhaite utiliser le réseau, à l’échelle locale d’un point précis sur une voie, ce sont les véhicules présents et qui cherchent à s’écouler. Par exemple, la demande dans une file d’attente arrêtée à un feu rouge est égale au débit maximum de la ligne de feu, c’est-à-dire au débit qui s’écoulerait si le feu passait au vert [2] .
• Une offre de trafic, correspondant aux possibilités d’écoulement de l’infrastructure ; là encore, cette notion est dépendante de l’échelle : l’offre d’un réseau représente les flux qu’il est globalement capable d’écouler, l’offre locale en un point représente le flux qui pourrait s’écouler en ce point. C’est ainsi que l’offre au sein d’une file d’attente arrêtée à un feu est nulle, chaque véhicule étant empêché d’avancer par celui qui le précède, le premier de la file étant lui-même arrêté par le feu rouge. Au sein d’une file d’attente en mouvement, l’offre est égale au débit au niveau de la tête de bouchon. En effet, chaque véhicule constitue une gêne pour celui qui le suit et globalement l’offre en tout point est celle du point le plus contraint en aval [2].
On peut ainsi, à partir du diagramme fondamental qui relie le débit à la concentration, construire une courbe demande/concentration et une courbe offre/concentration. Le débit qu’on peut considérer comme la demande satisfaite est ainsi égal au minimum de l’offre et de la demande.

La congestion sur ville

La définition locale de la congestion telle qu’elle a été donnée plus haut est bien entendu valide sur un réseau de carrefours mais elle n’a guère de signification opérationnelle. En amont immédiat d’un carrefour à feux par exemple, on observe des alternances rapides de congestion/fluidité selon la couleur du feu, qui ne donnent aucune indication sur le caractère plus ou moins critique des conditions d’écoulement du trafic. C’est en fait la notion d’offre qui perd ici son sens lorsque l’échelle de temps est trop fine : l’offre traduit alors simplement la couleur du feu. Le choix d’une échelle temporelle pertinente redonne leur sens aux différentes notions de ce chapitre. Si l’on intègre en effet l’influence des feux en calculant offre et demande à l’échelle par exemple d’un cycle de feux, on peut conserver la définition de la congestion déjà vue. Une entrée de carrefour est ainsi considérée comme congestionnée si la demande est supérieure à l’offre [2].

Cas du carrefour à feux fixes

Sur un carrefour à feux fonctionnant en cycle fixe, on voit que l’offre définie ainsi dépend non seulement de la capacité instantanée lorsque le feu est vert (ou débit de saturation S), mais aussi de la proportion du temps λ où le feu est vert : ?????=λS=???é????????é??????×? (1.13).
Pour une demande Δ on voit que le taux de saturation ?=Δ?? peut donner une définition du niveau de congestion du carrefour, celui-ci étant défini comme congestionné si x > 1.

Congestions, bouchons, encombrements

La littérature technique utilise de nombreux termes pour évoquer la congestion sans toujours les définir, congestion bien sûre, mais aussi ralentissement, bouchon, saturation, encombrement. C’est ainsi qu’une définition liée à la vitesse, considérant que la circulation sur autoroute est encombrée si la vitesse est comprise entre 30 et 60 km/h, saturée en dessous de 30 km/h. La Dirif (Direction interdépartementale des routes d’Île-de-France) définit quant à elle un bouchon comme « un ralentissement de la circulation débutant lorsque la vitesse descend en dessous de 30 km/h et se terminant lorsque la vitesse remonte au-delà de 60 km/h ». Il est clair que chacune de ces définitions a un sens, et qu’elles correspondent à des usages ou des besoins différents. Dans la suite nous utiliserons les termes suivants :
• Congestion pour caractériser une situation de trafic répondant à la définition donnée au début de ce chapitre .
• Bouchon pour caractériser une zone de congestion délimitée en aval par un point de contrainte (la tête du bouchon) et en amont par une discontinuité de concentration (queue de bouchon).

Mesure et caractérisation de la congestion

Les différentes définitions données au paragraphe précédent sont autant de façons possibles de caractériser la congestion, sans qu’elles soient nécessairement toutes pertinentes opérationnellement. Il existe par ailleurs d’autres méthodes de caractérisation, dont la liaison avec la définition précise n’est pas toujours garantie. Un rapide panorama de l’ensemble est présenté ici.

Caractérisation de la congestion locale en trafic continu

Par la concentration

La caractérisation de la congestion qui découle le plus directement de sa définition consiste à analyser la concentration. En un point où des mesures de débit et concentration (ou débit et taux d’occupation) sont disponibles, le tracé de nuages de points débit fois concentration permet de déterminer une concentration critique (ou un taux d’occupation critique) au-delà de laquelle le trafic est congestionné. La valeur de ces seuils est très variable d’un lieu à l’autre, elle peut être sensible à de multiples facteurs comme le taux de poids lourds. Elle est en général comprise, sur autoroute, dans une fourchette de 15 à 25 % pour le taux d’occupation, mais peut être très inférieure dans certains cas [2].

Par la vitesse

La définition donnée ci-dessus tend à considérer que toute situation où la vitesse est inférieure à la vitesse critique est congestionnée. L’observation de données réelles croisant vitesse et concentration ou vitesse et débit permet selon les cas de confirmer cette vision ou de l’infirmer selon les sites. On considère le trafic comme « encombré » lorsque la vitesse est comprise entre 30 et 60 km/h, « saturé » en dessous de 30 km/h. Ceci correspond à une définition en général restrictive par rapport à la précédente, sauf sur des voies limitées à 60 km/h [2].

Par l’observation

Les calculs d’indicateurs de congestion sont souvent fondés sur une observation visuelle des conditions de trafic par les opérateurs des centres de gestion de trafic. De plus, il arrive que des opérateurs confrontent une vision issue de caméras placées en hauteur, qui donnent accès à une vision plus spatiale et une mesure de vitesse issue des boucles électromagnétiques. Ces deux visions ne sont pas toujours compatibles et peuvent donner lieu à des incompréhensions et à des indéterminations. Ceci donne évidemment un caractère subjectif à la définition de la congestion, qui peut être assez éloignée de définitions fondées sur des indicateurs quantitatifs [2].

De la caractérisation locale aux indicateurs de congestion

Comme le montre le paragraphe précédent, la caractérisation de la congestion locale est déjà une opération difficile, qui est menée de façons très diverses selon les lieux, les exploitants et les niveaux d’équipements des réseaux.
Cette caractérisation locale ne suffit cependant pas à constituer un indicateur de congestion. Celui-ci doit en effet prendre en compte trois dimensions :
• L’extension géographique de la congestion .
• Son extension temporelle .
• Sa « dureté » qui déterminera, pour une extension géographique et temporelle donnée, le retard plus ou moins grand subi par les usagers (elle est par exemple liée à la vitesse du flot dans le bouchon). Notons au passage que les deux premières dimensions associées correspondent à l’amplitude, c’est à dire au nombre de personnes touchées par la congestion.

Congestion d’un réseau de carrefour

La définition de la congestion sur un réseau de carrefours est trop complexe pour permettre une caractérisation locale facile. De même, les indicateurs de type volume d’encombrement sont difficilement transposables à ce type de milieu. Les temps passés et temps perdus sont plus facilement calculables, mais on est plus loin encore que sur route d’indicateurs de congestion universellement définis [2].

Calculs simples en congestion

Dans ce paragraphe on utilisera exclusivement les relations suivantes :
• La relation ?=?×?.
• Le diagramme fondamental ?=?1(?) ?? ?=?3(?) ce qui revient au même via la relation précédente.
À noter que si la relation Q=K×U est utilisable sans restriction, le diagramme fondamental n’est qu’une approximation grossière de la réalité, ce qui limite nécessairement la portée des calculs théoriques. Ceux-ci sont néanmoins éclairants pour comprendre les mécanismes en oeuvre et donner quelques ordres de grandeur [2].

Temps de dissipation d’un bouchon

Considérons maintenant le cas où le bouchon de longueur initiale L, et de débit sortant Qb, est alimenté en amont par un débit Q plus faible que Qb. La longueur de la file d’attente va maintenant décroître, puisque plus de véhicules en sortent (Qb) qu’il n’y a de véhicules qui y rentrent (Q). La concentration dans le bouchon est toujours Kb, reliée à Qb par le diagramme fondamental.
Le temps qu’il faille pour que le bouchon disparaisse, ????, est tel que le nombre de véhicules soit nul au bout de ce temps. Or le bouchon contient au départ Nb = Kb×L véhicules et pendant ???? il sera alimenté à l’amont par ?×???? véhicules, alors qu’à l’aval ??×???? véhicules le quitteront.
??+?×????−??×????=0 (1.19).
Donc ??×?+(?−??)×????=0.
D’où : ????=??×???−? (1.20).

La technologie de communication WAVE

Avant de commencer à décrire cette technologie, nous allons définir deux acronymes importants à retenir dans l’architecture WAVE. On-Board Unit (OBU) et Road Side Unit (RSU). Les deux types de communications sont pris en charge par cette technologie, comme dans le cas de Wi-Fi. La communication avec infrastructure, dans laquelle l’interaction s’effectue entre une RSU et une OBU, est connue sous le nom d’V2I ou Vehicle to Infrastructure. La communication de type ad-hoc où les communications se déroulent entre OBUs est appelée « Vehicle to Vehicle (V2V) ». La figure 2.02 montre les composants de la technologie WAVE et les deux types de communication possibles [1].
WAVE utilise la norme IEEE 802.11p qui est assez similaire à la norme 802.11a. Son débit minimum est de 3 Mbit/s et le maximum de 27 Mbit/s au niveau de la couche physique. Une RSU dispose d’une portée d’environ 1000 mètres avec le débit minimum et la puissance maximale autorisée. La norme ETSI (European Telecommunications Standards Institute) standardise les allocations de canaux en Europe, tout comme la norme IEEE 1609 le fait aux États-Unis. Dans les deux standards, il existe deux types de canaux : un canal de type contrôle et les autres de type service. L’intermittence provoquée par le faible déploiement d’infrastructures liées à cette technologie entraîne une latence importante pour les fichiers qui ne peuvent pas être reçus lors du passage auprès d’une seule RSU, ou bien encore lorsque la transmission commence au moment de la sortie du véhicule de l’aire de couverture. En 2013, le taux de pénétration reste toujours faible et le prix des dispositifs élevé. Cependant, dans les années à venir, comme ce fut le cas avec le WiFi, cette technique pourrait être largement utilisée. Il est important de souligner que la fréquence utilisée est réservée aux réseaux de véhicules ce qui réduit les interférences. Le coût d’utilisation de l’infrastructure pourrait être fonction de l’application. Pour les applications de sécurité routière, le coût serait nul. Pour le téléchargement de mises à jour de cartes, le plus probable est que les fournisseurs de cartes payent l’accès à l’infrastructure et l’utilisateur à l’abonnement. Ces coûts seraient uniquement imputés lors d’une utilisation effective de l’infrastructure. En revanche, l’utilisation de communications V2V pourrait être gratuite. En profitant du haut débit offert par le 802.11n, la technologie WiFi peut être un complément de la technologie WAVE. Les véhicules possédant les deux interfaces (WiFi et WAVE) peuvent profiter d’une plus grande bande passante et aussi d’un coût nul pour la communication V2V (ad-hoc) [5].

Architecture d’un réseau véhiculaire

Dans les réseaux véhiculaires sans fil ou VANET (Vehicular Ad hoc NETwork), les véhicules (entités mobiles) s’organisent pour établir la communication entre eux et aussi entre entités fixes disposés le long de la route. L’échange des données entre les véhicules est désigné sous le nom de la communication en mode ad hoc que celui entre les véhicules et les entités fixes est connu sous l’appellation de communication en mode infrastructure. Les VANET fonts parti de la famille des réseaux MANET (mobile Ad Hoc Network) qui fonctionnent dans des réseaux à liaison point à point sans infrastructure, c’est-à-dire que tout noeud constituant le réseau est un point d’accès. Dans un réseau VANET les noeuds sont les véhicules intelligents appartenant au réseau [6].

Les entités de communication

Un réseau VANET est constitué principalement de trois entités : TA (Trusted Authority), OBU (On Board Unit) et RSU (Road Side Unit). Les RSU ne s’emploient que lorsque le mode à infrastructure est préféré à celui d’Ad-hoc

TA (Trusted Authority)

Dites CA (autorité de confiance). C’est une source d’authenticité de l’information. Elle assure la gestion et l’enregistrement de toutes les entités sur le réseau (RSU et OBU). La TA est sensée connaître toutes les vraies identités des véhicules et au besoin les divulguer pour les forces de l’ordre. Aussi, la TA dans certains travaux se charge de la délivrance et l’attribution des certificats et des pseudonymes de communications [6].

RSUs (Road Side Unit)

Ces entités sont les subordonnés des TA. Elles sont installées au bord des routes. Elles peuvent être principalement, des feux de signalisation, des lampadaires ou autres. Leur principale responsabilité est de soutenir la TA dans la gestion du trafic et des véhicules. Elles représentent des points d’accès au réseau et aux différentes informations sur la circulation [6].

OBU (On Board Unit)

Ce sont des unités embarquées dans les véhicules intelligents, elles regroupent un ensemble de composants matériels et logiciels de hautes technologies (GPS, radar, caméras, différents capteurs et autres). Leurs rôles sont d’assurer la localisation, la réception, le calcul, le stockage et l’envoi des données sur le réseau. Ce sont des émetteurs-récepteurs qui assurent la connexion du véhicule au réseau [6].

Les différents types d’application

Les réseaux véhiculaires sans fil contribueront à réduire le nombre d’accidents sur les routes du fait des différents services que peuvent bénéficier ces utilisateurs. En effet, de la communication entre les diverses entités du réseau découlent trois types de services qui vont de la gestion du trafic routier à l’amélioration du confort des usagers.

Application de gestion du trafic routier

Les applications de gestion de trafic sont axées sur l’amélioration des conditions de circulation dans le but de réduire les embouteillages et les risques d’accidents. Elles fournissent aux conducteurs un support technique leur permettant d’adapter leur parcours à la situation du trafic routier. Ces applications visent à équilibrer la circulation des véhicules sur les routes pour une utilisation efficace de la capacité des routes et des carrefours et à réduire par conséquent les pertes humaines, la durée des voyages et la consommation d’énergie [6]. Notre travail se focalisera sur cette application.

Application de confort

Cette catégorie comporte toutes les applications qui participent au confort du conducteur et qui ne relèvent pas de la gestion du trafic ni de la sécurité routière. Ces applications se présentent donc entant que services fournis au conducteur. Parmi ces applications, citons les panneaux d’annonces locales : d’ordre commercial comme les offres de restaurants, la présence de stations-service proximité, ou culturel comme des informations touristiques relatives à la localisation du véhicule. Il y a aussi des services télématiques comme le péage à distance sur autoroute, le paiement automatique dans les stations-service (ce qui peut faciliter la vie des handicapés). Un autre type d’application de confort est la communication à vocation de divertissement. Une offre de connexion internet à bord avec vidéo à la demande en est un parfait exemple. À toutes ces applications s’ajoutent aussi les communications point à point entre deux conducteurs qui voyagent ensemble. Ils peuvent ainsi s’échanger des messages ou partager des données (vidéo, musique, itinéraires, jeux en réseau). La vie des usagers pourra aussi être facilitée par le contrôle à distance de véhicule de manière électronique (vérification du permis de conduire, contrôle technique, plaque d’immatriculation) pour les services compétents (police, douane, gendarmerie) [6].

Application de sécurité du trafic routier

Ils visent à améliorer la sécurité des passagers sur les routes en avisant les véhicules de toute situation dangereuse. Ces applications se basent en général sur une diffusion, périodique ou non, de messages informatifs permettant aux conducteurs d’avoir une connaissance de l’état de la route et des véhicules voisins. Des exemples répandus de services dans cette catégorie d’applications sont, l’avertissement des collisions, les avertissements sur les conditions de la route, l’assistance dépassement et changement de voie. Les services de prévention et de sécurité du trafic routier permettent d’élargir le champ de vision des conducteurs. De plus, ces services qui ont un effet direct sur les personnes et biens contribuent à la diminution du nombre d’accidents sur les routes et par conséquent préserver la vie humaine. Un de ces services est déjà implémenté dans certaines voitures actuelles. Il s’agit du service SOS qui en cas d’accident, envoie un message afin de prévenir le centre secours le plus proche. Ceci facilite l’arrivée rapide de l’équipe de secours et ainsi prévenir d’un carambolage [6].

Messagerie dans les réseaux VANET

Un réseau sans fil véhiculaire est un ensemble d’entités communicantes organisées selon une architecture de communication. Ces entités embarquées peuvent rencontrer différents environnements que ce soit urbain, ou autoroutier ayant leurs contraintes propres.

Types de message

Les entités formant un réseau sans fil véhiculaire vont générer et s’échanger des messages. En fonction de l’application et du contexte environnemental, un véhicule peut envoyer ou recevoir un message de contrôle, d’alerte ou autre [7].

Message de contrôle

Le message de contrôle est généré à intervalle régulier. Conventionnellement, chaque véhicule émet un message de contrôle toutes les 100 ms. Ce message, appelé aussi « beacon », contient la position, la vitesse, la direction et l’itinéraire du véhicule émetteur. Grâce aux messages de contrôle, chaque véhicule se crée une vue locale de son voisinage. Le véhicule peut aussi prédire et anticiper des situations accidentogènes ou de congestion. Le message de contrôle est l’équivalent du message HELLO des protocoles de routage. Chaque véhicule se fait donc connaître de son voisinage direct. Bien entendu, les messages de contrôle ne sont pas transférés et utilisent une diffusion à un saut.

Communication Véhicule à Véhicule V2V

L’architecture de communication inter-véhicules, V2V ou IVC pour Inter Vehicle Communication, est composée uniquement d’OBU contenue dans des véhicules légers, des poids lourds ou des véhicules de secours. Ils forment alors un réseau mobile sans avoir besoin d’un élément de coordination centralisé. Cette situation est plausible et essentielle si certains équipements RSU deviennent indisponibles (en panne ou hors de portée). Dans ce cas, le réseau doit continuer de fonctionner. Les véhicules doivent alors collaborer pour assurer la disponibilité du service. Ce mode de fonctionnement est communément appelé « ad hoc » et est utilisé par les VANETs. L’architecture V2V en mode ad hoc peut aussi être utilisée dans les scénarios de diffusion d’alerte (freinage d’urgence, collision, ralentissement, etc.) ou pour la conduite coopérative. En effet, dans le cadre d’applications de sécurité routière, les réseaux à infrastructure montrent leurs limites, surtout en termes de délai. Prenons l’exemple d’un véhicule en difficulté sur la chaussée qui diffuse un message d’alerte. Il semble plus rapide d’envoyer l’information directement aux autres véhicules plutôt que de la faire transiter par une station de base. Une autre raison de l’existence de ce type d’architecture de communication vient du fait de la densité des réseaux routiers français. En effet, le million de kilomètres de routes françaises nécessitent, par exemple, un nombre important de RSU, ce qui entraîne un coût financier non négligeable. Même si les RSU sont déployés plus densément que prévu, ils ne seront pas tous opérationnels durant la phase de déploiement incrémental. Les communications V2V seront donc aussi utiles durant cette période d’installation. Nous comprenons ainsi que le V2V joue un rôle primordial afin d’assurer une disponibilité du service. L’architecture V2V permet les communications critiques (alerte de danger local entre plusieurs véhicules proches, alerte d’un véhicule de secours se rapprochant, alerte de violation de feux tricolores). C’est pourquoi nous nous intéressons à ce type d’architecture dans la suite de cette thèse [7].

Communication Véhicule-Infrastructure V2I

L’architecture Véhicule-vers-Infrastructure (V2I) est composée de RSU, auxquels les véhicules accèdent pour les applications de sécurité, de gestion et de confort. Les RSU sont administrés par un ou plusieurs organismes publics ou bien par des opérateurs autoroutiers. Un véhicule qui informe le service de voirie au sujet d’un obstacle est un exemple de communication V2I. Dans cet exemple, la communication est unidirectionnelle, du OBU vers le RSU. Nous parlons de I2V dans le cas de communication Infrastructure-vers-Véhicule. Un panneau de signalisation équipé d’un RSU qui envoie une information aux véhicules passant à proximité est un exemple de communication I2V. Dans la suite, par V2I, nous englobons toutes les communications Véhicule-Infrastructure, quelle que soit la direction du trafic de données [7]. La communication V2I est également connue sous le nom de communication en mode infrastructure. Trois entités s’organisent pour établir ce type de communication :
• OBU est l’ensemble de composant logiciel embarqué dans le véhicule. Il permet aux véhicules de se localiser, de calculer et d’envoyer des données sur l’interface réseau.
• RSU est une entité installée au bord des routes, diffuse aux véhicules des informations sur l’état du trafic et sur les conditions météorologiques. Elle peut être utilisée comme point d’accès au réseau.
• CA ou centrale d’autorité gère le réseau et joue le rôle de serveur de stockage des données. La CA délivre également des certificats et des clés ou pseudonymes de communication aux véhicules.
Le mode de communication à infrastructure offre une meilleure connectivité et permet l’accès à divers services comme l’internet. Cependant, le déploiement des entités fixes le long des routes est très couteux ; d’où la combinaison des deux modes de communication dans les réseaux VANETs. Aussi, la communication en mode infrastructure présente un temps de latence dans l’acheminement des paquets.

Hybride

La combinaison de ces deux types d’architecture de communication permet d’obtenir une architecture hybride intéressante. En effet, les portées des infrastructures étant limitées, l’utilisation de véhicules comme relais permet d’étendre cette distance. Dans un but économique et en évitant de multiplier les bornes à chaque coin de rue, l’utilisation de sauts par véhicules intermédiaires prend toute son importance. Néanmoins, les communications inter-véhiculaires souffrent de problèmes de routage lors de transmission longue distance. Dans de telles situations, l’accès à une infrastructure peut améliorer les performances réseau. Nous comprenons donc la complémentarité des deux types de communication et l’intérêt d‘une architecture hybride. Un cas particulier de l’architecture hybride est le réseau VSN (Vehicular Sensor Network). En effet, ce type de réseau émerge en tant que nouvelle architecture de réseaux de véhicules. Le VSN a pour objectif la collecte et la diffusion proactive en temps réel des données relatives à l’environnement dans lequel évoluent les véhicules, et ce, plus particulièrement en zone urbaine. En effet, les voitures sont munies de plus en plus de capteurs de toutes catégories tels que les caméras, capteurs de pollution, capteurs de pluie, capteurs d’état des pneumatiques, ESP (Electronic Stability Program), ABS (Anti Blockier System), géolocalisation satellite. Les informations délivrées par ces équipements peuvent être utiles pour l’obtention d’états sur le trafic routier, sur les places de parking disponibles, pour des informations plus générales telles que la consommation moyenne de carburant et le taux de pollution, ou encore pour des applications de surveillance grâce aux caméras embarquées sur des véhicules [7]. Ces trois différents types de communications sont illustrés sur la figure 2.05.

Table des matières

CHAPITRE 1 FLUX DE TRAFIC ROUTIER
1.1 Introduction
1.2 Les variables du trafic routier
1.2.1 Variables individuelles
1.2.2 La vitesse individuelle et la longueur des véhicules
1.2.3 Relation entre la vitesse de flot, la concentration et le débit
1.3 Congestion
1.3.1 Définitions de base et exemples
1.3.2 La congestion sur ville
1.3.3 Congestions, bouchons, encombrements
1.3.4 Mesure et caractérisation de la congestion
1.3.5 Calculs simples en congestion
1.4 Conclusion :
CHAPITRE 2 LES RESEAUX VANET ET LA TECHNOLOGIES WAVE
2.1 Introduction
2.2 La technologie de communication WAVE
2.3 Architecture d’un réseau véhiculaire
2.3.2 Les entités de communication
2.3.3 Les différents types d’application
2.4 Messagerie dans les réseaux VANET
2.4.1 Types de message
2.5 Architecture de communication
2.5.2 Communication Véhicule à Véhicule V2V
2.5.3 Communication Véhicule-Infrastructure V2I
2.5.4 Hybride
2.6 Environnement de déploiement
2.6.1 Milieu urbain
2.6.2 Milieu autoroutier
2.7 Moyens d’accès
2.7.1 Systèmes de communication intra véhiculaires
2.7.2 Systèmes de communication extra véhiculaires
2.8 La bande DSRC
2.9 Architecture de communication WAVE
2.10 Pile de protocole WAVE
2.10.2 Couche PHY de WAVE et modulation OFDM
2.10.3 Couche MAC et l’opération multicanal
2.10.4 Le plan de gestion dans le standard WAVE
2.11 Protocole de routage dans les réseaux VANET
2.12 Standard de communication sans fils dans les réseaux véhiculaires
2.12.1 IEEE 1609.4 et IEEE 802.11p
2.12.2 IEEE 1609.1
2.12.3 IEEE 1609.2
2.12.4 IEEE 1609.3
2.13 Conclusion
CHAPITRE 3 APPLICATION DE VANET A LA GESTION DU TRAFIC ROUTIER
3.1 Introduction
3.2 Techniques de dissémination
3.2.1 Stratégies de dissémination
3.2.2 Modèles incitatifs à la coopération
3.2.3 Modèles de confiance
3.3 Contrôle du trafic routier urbain
3.3.1 Métriques et paramètres traditionnels
3.3.2 Types de contrôles
3.3.3 Modes de fonctionnement d’un contrôleur de feux
3.3.4 Les systèmes de régulation du trafic
3.3.5 Les systèmes coopératifs
3.4 Les causes de la congestion routier
3.5 Scenarii de coopération entre les différents entités VANET
3.5.1 Capteur sur la route
3.5.2 Communication entre véhicule V2V
3.5.3 Coopération avec des réseaux de télécommunication
3.6 Conclusion
CHAPITRE 4 ILLUSTRATION DES COMMUNICATIONS DANS LES RESEAUX VANET
4.1 Introduction
4.2 Les Simulateurs de Réseaux Ad Hoc
4.2.1 Le simulateur NS-2
4.3 Simulateur de mobilité et de trafic routier
4.3.1 SUMO
4.3.2 Interopérabilité entre NS-2 et SUMO
4.3.3 Explication des script tcl
4.3.4 Résultats de la simulation
4.3.5 Extraction des informations dans le fichier trace
4.3.6 EstiNet 9.0
4.4 Conclusion
CONCLUSION GENERALE
ANNEXE 1 : Programme .tcl
ANNEXE 2 : code xml utilisé par SUMO
BIBLIOGRAPHIE

Télécharger le rapport complet