Conception d'un système de gestion de la circulation basé sur l'internet des objets pour les intersections intelligentes

RASOLOFONDRAIBE Victor Thiery Laurent, RAMANATSIHOARANA Harisoa Nathalie, , RASTEFANO Elisée

Résumé

Les systèmes de gestion du trafic intelligents (ITS), basés sur l'Internet des objets (IoT), émergent comme une solution prometteuse pour optimiser la fluidité du trafic et améliorer la sécurité routière. Cet article propose la conception d'un système intelligent de gestion du trafic, spécifiquement destiné aux intersections, intégrant des capteurs IoT pour collecter des données en temps réel sur le trafic. Ces données sont analysées par un serveur central afin de prévoir l'état futur du trafic, déclencher des alertes pour les conducteurs et les piétons, et activer un système de freinage automatique en cas de risque de collision. Le système repose sur le concept de Temps jusqu'à Collision (TTC) pour évaluer les risques de collision aux intersections. Trois niveaux de risque sont définis : un risque élevé (TTC < 3 secondes), un risque moyen (3 ≤ TTC ≤ 5 secondes) et un faible risque (TTC > 5 secondes). En cas de risque élevé, le système déclenche des alertes et, si nécessaire, active un freinage automatique pour éviter une collision, même si le conducteur tente d'accélérer. Les résultats montrent que ce système peut significativement réduire les accidents aux intersections, améliorer la fluidité du trafic et protéger les usagers de la route. L'article conclut que l'intégration de l'IoT dans les systèmes de transport intelligents offre des perspectives prometteuses pour transformer la gestion du trafic et renforcer la sécurité routière, tout en soulignant la nécessité de poursuivre les recherches pour optimiser ces systèmes dans divers contextes urbains.

interconnexion entre le véhicule et le véhicule, , Internet des objets, intersection intelligente, systèmes de transport Intelligent, Temps jusqu'à Collision, zone de conflit

Texte intégral

PDF

References

[1] Zhang, Y., & Wang, X. (2020). "Traffic Congestion and Air Pollution: A Global Perspective." *Journal of Environmental Management*, 260, 110065. [2] Ghazal, T. M., et al. (2021). "IoT-Based Intelligent Transportation Systems: A Comprehensive Review." *Sensors*, 21(12), 4145. [3] Papageorgiou, M., et al. (2003). "Review of Road Traffic Control Strategies." *Proceedings of the IEEE*, 91(12), 2043–2067. [4] Al-Sakran, H. O. (2015). "Intelligent Traffic Information System Based on Integration of Internet of Things and Agent Technology." *International Journal of Advanced Computer Science and Applications*, 6(2), 37–44. [5] Elhenawy, M., et al. (2020). "Intersection Safety: A Review of Recent Advances and Future Directions." *IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems*, 21(9), 3656–3670. [6] Zanella, A., et al. (2014). "Internet of Things for Smart Cities." *IEEE Internet of Things Journal*, 1(1), 22–32. [7] Li, F., et al. (2019). "IoT-Based Collision Detection System for Intelligent Transportation." *IEEE Sensors Journal*, 19(17), 7602–7610. [8] Priyadarshini, R., & Barik, R. K. (2020). "IoT-Enabled Smart Traffic Light Control System for Congestion Management." *Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing*, 11(11), 4567–4576. [9] Al-Turjman, F. (2020). "IoT in Smart Cities: Challenges and Future Directions." *Sustainable Cities and Society*, 59, 102231. [10] B. Christophe, M. Boussard, M. Lu, A. Pastor, and V. Toubiana, "The web of things vision: Things as a service and interaction patterns," Bell Labs Technical Journal (John Wiley & Sons, Inc.), vol. 16, 2011. [11] B. Fabian, "Secure name services for the Internet of Things," Thèse, HumboldtUniversität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, 2008. [12] A. Nawaf, S. A. Anthony, and A. Akbar Sheikh, "Application of ZigBee and RFID Technologies in Healthcare in Conjunction with the Internet of Things," Proceedings of International Conference on Advances in Mobile Computing; Multimedia, Vienna, Austria, 2013. [13] Horst, R. Time-to-collision as a cue for decision-making in braking. Vis. Veh. 1991, [14] S Gopalakrishnan. A survey of wireless network security. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 2014. [15] Tim Dierks. The transport layer security (TLS) protocol version 1.2. 2008. [16] Union international des télécommunications, “Système de transport intelligents : Manuel sur les communications mobiles terrestres (y compris l’accès hertzien)”, vol.4, 2021. [17] Nadeen Salameh, Conception d’un système d’alerte embarqué base sur les communications entre véhicules. Thèse de doctorat. INSA de Rouen, 2011 [18] Adrien Hemmer. Méthodes de détection pour la sécurité des systèmes IOT Hétérogènes. Thèse de doctorat. INSA de Rouen, 2023 [19] Bourekba Iman, Lakhial Soraya. La gestion intelligente des intersections urbaine, Mémoire de Master en Informatique, Spécialité : Génie des systèmes Informatique, Université AMO de Bouira, 2021 [20] Bentadjine Amel, Conception d’un modèle de contrôle adaptif du trafic, Mémoire de Master en Informatique, université 8 Mai 1945 Guelma, Juin 2022 [21] W. Gender. Reinforcement Learning Traffic Signal Control. Thèse de doctorat. McMaster University. Hamilton, Ontario (Civil Engineering). 2018 [22] R.B. Langley. The Evolution of the GPS Receiver. GPS WORLD, 2000. [23] MohammedMisbahuddin, Machine-to-Machine Collaboration Utilizing Internet of Things and Machine Learning, Octobre 2023 [24] Han, I.C.; Luan, B.C.; Hsieh, F.C. Development of Autonomous Emergency Braking Control System Based on Road Friction; Hua-Chung