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Les embouteillages ne seront plus qu'un lointain souvenir grâce à l'IA des feux de signalisation,
Mis au point par des chercheurs de l'université d'Aston

Le , par Bruno

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7  0 
Les longues files d'attente aux feux de signalisation pourraient appartenir au passé, grâce à un nouveau système d'intelligence artificielle mis au point par des chercheurs de l'université d'Aston. L'inefficacité du contrôle des feux de circulation est l'une des principales causes de congestion des réseaux routiers urbains. L'évolution dynamique des conditions de circulation et l'estimation en temps réel de l'état du trafic sont des défis fondamentaux qui limitent la capacité de l'infrastructure de signalisation existante à assurer un contrôle individualisé des signaux en temps réel.

Ce système, premier du genre, lit les images des caméras en direct et adapte les feux pour compenser, ce qui permet de fluidifier le trafic et de réduire les embouteillages. Les chercheurs utilisent l'apprentissage par renforcement profond (DRL) pour relever ces défis. En raison des contraintes économiques et de sécurités associées à la formation de tels agents dans le monde réel, une approche pratique consiste à le faire en simulation avant le déploiement. La randomisation du domaine est une technique efficace pour combler le fossé de la réalité et assurer un transfert efficace des agents formés en simulation vers le monde réel.


Lors des tests, le système a largement dépassé toutes les autres méthodes, qui reposent généralement sur des transitions de phase conçues manuellement. En 2019, il a été estimé que les embouteillages dans les zones urbaines du Royaume-Uni entraînent une perte de temps d'environ 115 heures - et 894 £ de gaspillage de carburant et de perte de revenus - chaque année pour le résident britannique moyen. Une cause majeure de la congestion est le minutage inadéquat des feux de circulation.

Les chercheurs ont construit un simulateur de trafic photoréaliste de pointe, Traffic 3D, pour former leur programme, en lui apprenant à gérer différents scénarios de trafic et de météo. Lorsque le système a été testé sur un carrefour réel, il s'est ensuite adapté aux carrefours réels, bien qu'il ait été entièrement formé sur des simulations. Il pourrait donc être efficace dans de nombreux contextes du monde réel.

Un agent DRL entièrement autonome, basé sur la vision, qui réalise un contrôle adaptatif des signaux dans des environnements de trafic complexes, imprécis et dynamiques a été développé. L’agent utilise des données visuelles en direct (c'est-à-dire un flux de séquences RVB en temps réel) provenant d'une intersection pour percevoir de manière extensive l'environnement du trafic et agir ensuite sur celui-ci.

En utilisant la randomisation du domaine, les chercheurs examinent les capacités de généralisation de l’agent dans des conditions de circulation variables, à la fois dans la simulation et dans le monde réel. Dans un ensemble de validation diversifié, indépendant des données d'entraînement, l’agent de contrôle du trafic s'est adapté de manière fiable aux nouvelles situations de trafic et a démontré un transfert positif vers des intersections réelles jamais vues auparavant, bien qu'il ait été entraîné entièrement en simulation.

Le Dr Maria Chli, lectrice en informatique à l'université d'Aston, explique : « nous l'avons configuré comme un jeu de contrôle du trafic. Le programme reçoit une "récompense" lorsqu'il fait passer une voiture à un carrefour. Chaque fois qu'une voiture doit attendre ou qu'il y a un embouteillage, il y a une récompense négative. En fait, nous n'intervenons pas ; nous contrôlons simplement le système de récompense ».

À l'heure actuelle, la principale forme d'automatisation des feux de signalisation utilisés aux carrefours repose sur des boucles d'induction magnétique ; un fil est placé sur la route et enregistre les voitures qui passent dessus. Le programme les compte et réagit ensuite à ces données. Comme l'IA créée par l'équipe de l'université d'Aston « voit » un fort volume de trafic avant que les voitures n'aient franchi les feux et prend sa décision à ce moment-là, elle est plus réactive et peut réagir plus rapidement.

Le Dr George Vogiatzis, maître de conférences en informatique à l'université d'Aston, a déclaré : « la raison pour laquelle nous avons basé ce programme sur des comportements appris est qu'il peut comprendre des situations qu'il n'a pas explicitement vécues auparavant. Nous l'avons testé avec un obstacle physique à l'origine de la congestion, plutôt qu'avec le phasage des feux de signalisation, et le système s'est toujours bien comporté. Tant qu'il existe un lien de causalité, l'ordinateur finira par le découvrir. C'est un système extrêmement puissant ».

Un internaute qui se fait appéler AKLmfreak déclare : « les humains peuvent littéralement provoquer un embouteillage sur 6 voies d'une autoroute parfaitement droite, sans intersection ni rampe. J'apprécie que l'apprentissage machine profond essaie d'aider, mais nous avons besoin d'un apprentissage crânien profond là où je vis ». « C'est ce que je pensais. Les transports publics et les infrastructures construites en tenant compte du transport non motorisé sont les véritables réponses aux problèmes de circulation. Et nous avons la capacité de mettre en œuvre ces solutions dès maintenant. »

L'internaute déclare que la technologie ne fera pas ce que disent les titres des médias : « Je ne dis pas que cette technologie de feux de circulation intelligents est mauvaise (bien qu'il y ait des arguments à faire valoir pour cela), mais elle ne fera pas du tout ce que les gros titres veulent nous faire croire et elle n'est pas le bon outil pour ce travail en premier lieu. »

Le programme peut être configuré pour visualiser n'importe quel carrefour, réel ou simulé, et commencera à apprendre de manière autonome. Le système de récompense peut être manipulé, par exemple pour encourager le programme à laisser passer rapidement les véhicules d'urgence. Mais le programme apprend toujours par lui-même, plutôt que d'être programmé avec des instructions spécifiques. Les chercheurs espèrent commencer à tester leur système sur des routes réelles cette année.

Source : Université d'Aston

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Avatar de smarties
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 13/05/2022 à 14:48
Il y a du temps avant que ça arrive réellement "Les chercheurs espèrent commencer à tester leur système sur des routes réelles cette année."

L'innovation c'est bien mais s'il y a toujours de l'engorgement dans les grandes villes, ça améliorera peut être un peu les choses un temps mais ça ne sera pas la solution.
Pour moi, il faut diminuer le nombre de véhicules sur les routes :
- favoriser le télétravail et le mode hybride
- favoriser l'implantation des entreprises dans les campagnes des grandes villes
- relier les communes des campagnes et la ville avec des pistes cyclables dédiées et suffisamment large (pour accueillir des vélos cargo) et penser à mettre quelques infrastructures (poubelles, picnic, toilettes)
- relier la campagne avec les villes avec des transports en commun rapide (téléphérique, monorail au dessus des routes) et pas qu'avec des bus qui mettent plus d'une heure à faire 10-15 km
- favoriser le ferroviaire au profil des camions
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Avatar de Jeff_67
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 13/05/2022 à 16:58
Il y a une bonne part d'égoïsme dans les embouteillages : changer de file au dernier moment, s'engager dans une intersection sans pouvoir la dégager immédiatement, refuser les itinéraires bis (le fameux paradoxe de Braes), prendre la voiture pour un trajet qui pourrait être fait à pied ou en vélo, etc...

Et ça, je doute qu'une quelconque IA n'en vienne à bout.
7  0 
Avatar de BakaOnigiri
Membre averti https://www.developpez.com
Le 13/05/2022 à 15:33
Alors pour travailler sur une solution de régulation de trafic urbain française, je peux vous dire que c'est de la grande rigolade.

Il existe pour les traficiens, les ondes vertes, qui font que si vous respectez la limitation de vitesse, vous avez, normalement, la certitudes que tous les feux seront au vert pour vous sur un tronçon.
La solution sur laquelle je travaille à un système "expert" depuis plus de 20 ans (et plus) pour adapter les temps de rouge ou vert en fonction du trafic, c'est "presque" de l'IA.

Mais au final, il faut retenir çà : ces 2 fonctions ne sont tout simplement pas utilisées, au grand regrets des exploitants. Tout simplement car les élus à la mairie ne veulent pas de cela, ils veulent "emmerder" les usager avec leur voiture personnelle, pour faire en sorte que les gens ne viennent plus qu'en transport en commun. Vraiment, c'est limite si ils demandent pas de programmer des ondes rouges, histoire que vous ayez des feux rouges les uns après les autres, c'est fait exprès, et les solutions de régulation de trafic sont de moins en moins utilisés, les contrôleurs de feu sont mis en mode autonome et c'est le foutoir complet. Seul les fonctions comme priorité bus ou priorité tram sont les plus importantes pour les villes.

Pour info, nous avons même utilise Eclipse SUMO (https://www.eclipse.org/sumo/) pour intégrer des algorithmes génétique qui calculent des modifications de plans de feu plusieurs centaines fois par seconde, c'était très intéressant, mais au final cela n’intéresse pas grand monde (enfin surtout parmi ceux qui payent).
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Avatar de kain_tn
Expert confirmé https://www.developpez.com
Le 13/05/2022 à 19:40
Citation Envoyé par Jeff_67 Voir le message
Il y a une bonne part d'égoïsme dans les embouteillages : changer de file au dernier moment, s'engager dans une intersection sans pouvoir la dégager immédiatement, refuser les itinéraires bis (le fameux paradoxe de Braes), prendre la voiture pour un trajet qui pourrait être fait à pied ou en vélo, etc...

Et ça, je doute qu'une quelconque IA n'en vienne à bout.
Tu as oublié "consulter son téléphone au volant"
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Avatar de Fagus
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 14/05/2022 à 16:18
Mais au final, il faut retenir çà : ces 2 fonctions ne sont tout simplement pas utilisées, au grand regrets des exploitants. Tout simplement car les élus à la mairie ne veulent pas de cela, ils veulent "emmerder" les usager avec leur voiture personnelle, pour faire en sorte que les gens ne viennent plus qu'en transport en commun
Personnellement, je regrette que ces solutions intelligentes ne soient pas utilisées, et pourtant que je suis farouchement anti-voitures.

Seulement, les embouteillages n'empêchent pas les gens de prendre la voiture, ils découragent seulement ceux qui voudraient avoir des trajets boulots-travail plus longs à la limite.
J'habite dans un endroit où les transports en communs sont très développés, mais découragent pas mal de monde parce que la population a beaucoup changé (doux euphémisme politique) ce qui fait que beaucoup de gens prennent la voiture pour se sentir à l'aise..., et tous les jours, je constate le même embouteillage éternel sur 20km : c'est le constat d'une impasse stratégique...

De plus, en dehors des métropoles qui ont des couloirs, les embouteillages bloquent aussi les bus et sont très pénalisants pour les vélos...
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Avatar de totozor
Membre confirmé https://www.developpez.com
Le 16/05/2022 à 7:56
J'ai deux trajets possibles entre mon travail et chez moi:
Le premier est plus court mais a de gros risques d'embouteillages
Le seconde est un peu plus longue mais est plutôt fluide à l'exception de deux feux qui ne sont pas très bien réglés.

Ca fait 3-4 ans que régulièrement la ville désactive les feux.
Le premier trajet devient encore pire. Les carrefours deviennent une jungle où parfois tout le monde est bloqué.
Le second trajet devient super fluide.

Et le plus intéressant est que les grand gagnants dans l'opération sont les cyclistes, dans le premier cas ils se faufilent assez facilement entre les voitures bloquées, sur le deuxième trajets les voitures ralentissent parce qu'elles ont peu de visibilité donc les cyclistes savent traverser sans poser le pied à terre (soit la voiture le laisse passer soit il sait passer entre deux voitures sans perturber le flux).

Je ne suis pas sur que les conclusions seraient les même dans le Toulouse que j'ai connu où faire du vélo était une guerre de territoire et de survie quasi constante.
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