L'évolution des intersections : des boucles à induction à l'intelligence artificielle

La nature dynamique des intersections en fait un des projets les plus difficiles pour les urbanistes. La spécificité de chaque intersection dépend de plusieurs facteurs. Combien de voies de circulation ? Le trafic piéton et cycliste est-il important ? L'intersection borde-t-elle des lignes de transport en commun importantes ? Dans quelle mesure l'utilisation fluctue pendant la journée ? Des recherches et une compréhension poussées de la zone sont nécessaires pour créer une intersection efficace et sécurisée. Au-delà de ça, les urbanistes doivent surveiller les changements de conditions et apporter des améliorations en fonction de l'évolution du trafic.

La façon dont nous surveillons et traitons ces variations de trafic a changé au fil des années. De la simple temporisation des feux tricolores à la détection avancée des véhicules, les améliorations de la technologie des transports ont permis de rendre les intersections plus sûres et plus efficaces. Les performances de ces capteurs s'améliorent, tout comme notre compréhension des environnements urbains complexes.

Où en sommes-nous ?

Un des premiers exemples d'amélioration importante des intersections est la transition des feux tricolores temporisés aux capteurs de présence, généralement sous la forme de boucles à induction. Les boucles à induction sont installées sur les voies de circulation pour détecter la présence de véhicules et donner l'ordre aux feux tricolores de laisser assez de temps aux véhicules en attente pour traverser. Adopter des capteurs de présence de véhicules réduit fortement les goulets d'étranglement pendant les heures de pointe.

Les boucles à induction détectent efficacement les véhicules depuis la surface des voies de circulation, mais sont chères et difficiles à installer ou à entretenir.

Si les boucles à induction se sont avérées un outil utile et largement adopté pour le contrôle des intersections, leurs défauts laissent beaucoup de place à l'amélioration. Du point de vue des performances, les boucles à induction collectent uniquement des données sur la présence des véhicules dans leur zone alentour. Détecter des véhicules en approche sur plusieurs voies nécessite d'utiliser plusieurs boucles à induction. Du point de vue de la maintenance, l'installation et l'entretien des boucles nécessitent des réparations routières coûteuses et des fermetures de voies gênantes. Elles deviennent rapidement inutilisables en raison de leur durée de vie moyenne qui va de 3 à 7 ans.

Plusieurs nouvelles technologies sont apparues pour pallier les défauts des boucles à induction. Les capteurs en surface, notamment les caméras à lumière visible, l'imagerie thermique et les radars ont apporté plusieurs améliorations. En matière de contrôle des feux tricolores, de nombreux capteurs en surface permettent de mettre en place des zones de détection configurables. Les opérateurs en charge de la surveillance du trafic peuvent ainsi surveiller les véhicules approchant et à l'arrêt sur plusieurs voies. Ce qui nécessitait auparavant plusieurs installations de boucles à induction ne nécessite aujourd'hui qu'un seul capteur en surface. Côté maintenance, utiliser la technologie en surface fait une énorme différence. Les installations, les réparations ou les étalonnages sont rapidement gérés sur un seul capteur, souvent sans avoir besoin de gêner la circulation.

Les capteurs en surface détectent les véhicules, les cyclistes et les piétons dans des zones configurées par les utilisateurs. 

Parmi les technologies de contrôle des feux tricolores, l'imagerie thermique est l'une des préférées du secteur. Détecter les véhicules, les piétons et les vélos dans l'obscurité totale, par mauvais temps et grand soleil confère à l'imagerie thermique un net avantage en termes de performances sur la route. En fait, une récente étude du BASt (l'institut de recherche du gouvernement allemand dans le domaine de l'ingénierie routière) a reconnu l'imagerie thermique comme l'alternative de détection la plus fiable aux boucles à induction : « Aucune autre technologie de détection n'a pu faire état d'un taux de fausse alerte aussi bas que la détection par image thermique au cours des tests sur le terrain. Dans la plupart des cas, il n'y a eu aucun faux positif. »

Et ensuite ?

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Les performances accrues et le faible taux de fausses alertes qu'offre la détection actuelle des véhicules ouvrent la voie à une avancée significative des dispositifs intelligents en termes de capacités. L'introduction des capteurs routiers basés sur l'IA offre un nouveau niveau d'informations sur les intersections et sur leur environnement. Les analyses intégrées aux caméras capables de surveiller la position, le sens de circulation et la vitesse des véhicules contrôlent non seulement les intersections de manière efficace, mais collectent également des données solides sur les déplacements des véhicules et des piétons ce qui permet d'améliorer les systèmes prédictifs de gestion du trafic.

Au-delà de l'identification de l'emplacement et du déplacement des véhicules, les capteurs équipés de l'IA utilisent également des algorithmes de classification avancés pour faire la différence entre les types de véhicules. Faire la différence entre un camion et un bus, ou entre un cycliste et un véhicule, permet aux systèmes de transport intelligents de donner automatiquement la priorité aux véhicules d'urgence, aux transports en commun et aux usagers de la route les plus vulnérables.

Les capteurs basés sur l'IA rassemblent des données sur la vitesse, le sens de circulation et la position d'une grande variété d'usagers de la route.

Cette meilleure compréhension de la façon dont les véhicules, les piétons et les vélos se déplacent dans les environnements urbains à différents moments de la journée permet aux agents en charge de la surveillance du trafic de repérer les zones dangereuses et de résoudre les goulets d'étranglement de façon bien plus performante que les boucles à induction.

Alors que les méthodes de transport et les véhicules eux-mêmes continuent à évoluer, notre infrastructure doit faire de même. L'intelligence artificielle offrira aux urbanistes des données précieuses pour les aider à façonner l'avenir de nos intersections et de nos routes.

Plus d'informations sur la technologie des transports à l'adresse FLIR.com/traffic