Le trafic routier entraine de nombreux effets néfastes, dont la pollution, l'insécurité et la congestion. La plupart de méthodes développées, pour la régulation du trafic urbain au niveau des carrefours, cherche à réduire les temps d’attente et les longueurs des files d'attente. Ces méthodes se fixent principalement comme objectif l’optimisation des cycles de feu sur un horizon fini.Pour la description du trafic, nous adoptons une modélisation par les réseaux de Pétri Hybrides (RdPH), qui représente, simultanément, deux niveaux de représentation complémentaires : l'évolution continue des files d'attente et l'évolution discrète des feux tricolores. Ces deux niveaux sont, respectivement, articulés autour des réseaux de Pétri à vitesses variables et des réseaux de Pétri discrets temporisés.Nous élaborons en plus, une nouvelle stratégie pour résoudre le problème de la régulation du trafic urbain intervenant d'une manière adaptée au niveau des feux de signalisation. Nous cherchons à éviter, en premier lieu,la congestion et la sursaturation des files d'attente, qui ne doivent pas dépasser l'optimum des capacités des voies de l'intersection et, en second lieu, à réduire le temps d'évacuation des véhicules au niveau du carrefour et surtout les temps d'attente des conducteurs.Dans ce sens, un premier algorithme est élaboré pour calculer les longueurs des files d'attente, utilisant une approche qui se base sur la simplification de la modélisation d'un carrefour. Pour optimiser le temps moyen d’attente et le temps total d'évacuation sont, considérés et appliqués, avec succès, une heuristique de contrôle et une stratégie de régulation à feux fixe et à feux variables, suite à la détermination de la durée de feu vert correspondante à la situation de l'intersection en temps réel.Nous envisageons, de généraliser les résultats de nos travaux exploitant le modèle RdPH aux intersections plus complexes pour des situations réelles d'un réseau de carrefour. / Road traffic causes many adverse effects, including pollution, insecurity and congestion. Most of the developedmethods for regulation of urban traffic at crossroads, seeking to reduce wait times and lengths of queues. Thesemethods are mainly set objective optimization fire cycles over a finite horizon.To describe the composition of traffic, we opted for a traffic modeling by hybrid Petri nets, representingsimultaneously two complementary levels of representation: the continuing evolution of queues and discreetchanging traffic lights. These two levels are respectively articulated about Petri nets variable speed and discretetimed Petri nets.We chose, as well, for a new strategy to solve the problem of urban traffic control intervening in an appropriatemanner to the level of the signal lights. We sought to avoid first, congestion and the super saturation of queues,which must not exceed the optimum capacity of the intersection of routes studied and, second, to reduce theevacuation time of vehicles at the crossroads and especially waiting times for drivers.In this sense, a first algorithm is developed to calculate the lengths of queues, using a modeling simplificationapproach to a junction. To optimize the average waiting time and the total evacuation time are considered andapplied successfully by a heuristic control lights and a fixed control strategy and floating lights, following thedetermination of the duration of corresponding green light to the situation in real time intersectionWe plan to generalize the results of our work exploiting RDPH model to complex intersections for real situations of acrossroads network.

Le problème de la gestion éco-responsable du trafic urbain est adressé. Ce type de gestion du trafic vise à réduire les arrêts des véhicules, les accélérations, la consommation énergétique, ainsi que la congestion. L'éco-management du trafic dans les réseaux urbains peut être catégorisé dans deux classes principales : contrôle du véhicule et contrôle de l'infrastructure. Les deux domaines de contrôle peuvent présenter caractéristiques soit isolées soit coordonnées, en dépendant du type d'information utilisée dans l'optimisation.La gestion du trafic côté véhicule influe sur chaque véhicule en fonction de ses propres caractéristiques et position. Le contrôle isolé du véhicule vise principalement à optimiser la transmission et/ou le profil de conduite des véhicules, en utilisant éventuellement des informations sur les caractéristiques de la route, mais sans communiquer avec les autres agents du réseau. Le contrôle coordonné du véhicule, d'autre part, fait usage de la communication entre les véhicules et avec l'infrastructure pour obtenir des bénéfices plus importants en termes de consommation d'énergie et de fluidité de la circulation.En revanche, la gestion du côté infrastructure influe sur les feux et les panneaux de signalisation, afin d'améliorer les performances de l'ensemble du trafic. Le contrôle isolé de l'infrastructure régule essentiellement les feux de signalisation pour une seule intersection, ou bien les limites de vitesse dans un seul tronçon de route, sans prendre en compte les interactions avec les jonctions et/ou les sections voisines. Le contrôle coordonné de l'infrastructure surmonte cette limitation en utilisant des informations sur les conditions de circulation dans d'autres sections de la route, afin de réduire la congestion.Les contributions de ce travail peuvent être résumées comme suit.Tout d'abord, une solution pour le contrôle coordonné du véhicule a été proposée, dans laquelle la communication avec l'infrastructure est exploitée pour réduire la consommation d'énergie. En particulier, les plans des feux de signalisation sont supposés être communiqués au véhicule et connus, et une vitesse optimale est suggérée au véhicule afin de traverser une séquence de carrefours à feux sans s'arrêter, tout en suivant une trajectoire d'énergie minimale. La stratégie proposée, appliquée indépendamment à chaque véhicule, a été testée dans un simulateur de trafic microscopique afin d'évaluer l'impact sur les performances du trafic. L'analyse a montré que la consommation d'énergie et le nombre d'arrêts peuvent être considérablement réduits sans affecter le temps de parcours.Ensuite, une solution pour le contrôle isolé de l'infrastructure a été proposée. Un modèle macroscopique du trafic urbain a été introduit, et les limites de vitesse variables ont été utilisées pour améliorer les performances de la circulation. L'optimisation vise à trouver un compromis entre la réduction de consommation énergétique et le temps de parcours moyen des véhicules dans le tronçon de route considéré. Des expériences ont démontré qu'il existe une limite de vitesse optimale qui améliore les performances du trafic, et qui réduit la longueur de la file d'attente au feu de signalisation.Enfin, une solution pour le contrôle coordonné de l'infrastructure a été proposée. La synchronisation des feux de signalisation sur les grands axes de circulation a été prouvée efficace pour réduire le temps de parcours. Notre analyse a démontré qu'un problème d'optimisation peut être formalisé pour prendre en compte également les aspects énergétiques. Des expériences approfondies dans un simulateur de trafic microscopique ont montré qu'il existe une corrélation entre la progression du trafic et ses performances. La stratégie de contrôle proposée a montré qu'une réduction significative de la consommation d'énergie peut être atteinte, en éliminant presque complètement les arrêts et le temps d'arrêt, sans affecter le temps de parcours. / The problem of energy-aware traffic management in urban environment is addressed. Such traffic management aims at reducing vehicle stops, accelerations, energy consumption, and ultimately congestion. The eco-management in urban traffic networks may be divided in two broad categories: vehicle-side control and infrastructure-side control. Both control domains can feature isolated or coordinated characteristics, depending on the type of information used in the optimization.The vehicle-side traffic management influences each single vehicle according to its own characteristics and position. Isolated vehicle control aims primarily at optimizing the powertrain and/or the driving profile of the vehicles, possibly using information about the road characteristics, but without communicating with the other agents of the traffic network. Coordinated vehicle control makes use of communication among vehicles and with the infrastructure in order to achieve larger benefits in terms of energy consumption and traffic fluidity.The infrastructure-side management, on the other hand, influences traffic lights and road side panels in order to improve the performance of the traffic as a whole. Isolated infrastructure control regulates essentially the traffic lights at a single signalized intersection, or the speed limits in a single stretch of road, without taking into account the interactions with the neighboring junctions and/or road sections. Coordinated infrastructure control overcomes this limitation by using information about traffic conditions in other road sections to alleviate congestion.The contributions of this work to the energy-aware traffic management may be summarized as follows.Firstly, a solution for the coordinated vehicle control has been proposed, in which communication with the infrastructure is exploited to reduce energy consumption. In particular, the traffic lights timings are assumed to be communicated to the vehicle and known, and the vehicle is suggested an optimal speed to drive through a sequence of signalized intersections without stopping, while following a minimum-energy trajectory. The proposed strategy, independently applied to each vehicle, has been tested in a microscopic traffic simulator in order to assess the impact on the traffic performance. The analysis has demonstrated that the energy consumption and the number of stops can be drastically reduced without affecting the travel time.Then, a solution for the isolated infrastructure control has been proposed. A macroscopic urban traffic model has been introduced, and the variable speed limits have been used as actuation to improve traffic performance. In particular, the analysis has been carried out at saturated traffic conditions, with given and fixed traffic lights scheduling. The optimization aims at reducing the energy consumption in trade-off with the average travel time of the vehicles in the considered road section. Experiments have demonstrated that there exists an optimal speed limit that improves traffic performance and reduces the length of the queue at the traffic light.Lastly, a solution for the coordinated infrastructure control has been proposed. Traffic lights coordination on arterials has been proved to be effective in terms of traffic delay reduction. Our analysis has demonstrated that an optimization problem can be cast to take into account also energetic aspects. Extensive experiments in a microscopic traffic simulator have showed that a correlation exists between traffic progression and traffic performance indexes, such as energy consumption, travel time, idling time, and number of stops. The proposed control strategy has showed that a significant reduction of energy consumption can be achieved, almost completely eliminating number of stops and idling time, without affecting the travel time.