La ré-identification de véhicules permet d’estimer deux paramètres clés en gestion dynamique de trafic : les temps de parcours et les matrices origine-destination. Dans cette thèse, nous avons choisi d'effectuer cette ré-identification par analyse des signatures magnétiques mesurées par des capteurs tri-axiaux placés sur la chaussée. La signature magnétique est générée par l'aimantation du véhicule : elle est alors susceptible de varier en fonction de l'orientation du véhicule par rapport au champ magnétique terrestre (à cause de l'aimantation induite dans le plan horizontal), et en fonction de sa position latérale relative par rapport aux capteurs. Les expérimentations que nous avons menées nous ont permis d'obtenir une base de données de signatures magnétiques, et ainsi d'évaluer les performances des deux méthodes de ré-identification que nous avons élaborées.La première méthode consiste à comparer directement des paires de signatures magnétiques mesurées par les capteurs. Les calculs de distances entre les paires sont effectués avec des algorithmes classiques comme la distance euclidienne. Les résultats obtenus sont très bons, et baissent peu lorsque le véhicule change d'orientation. Toutefois, ils sont très sensibles à la déformation des signaux due au décalage latéral du véhicule, et nécessitent donc de positionner un capteur tous les 0.20m sur toute la largeur de la voie.Dans un second temps, nous proposons une méthode de ré-identification qui compare des paires de modèles magnétiques de véhicules. Ces modèles sont composés de plusieurs dipôles, et sont calculés à partir des signatures mesurées. La modélisation a pour but de s’affranchir du décalage latéral du véhicule, en remontant à la position relative du véhicule par rapport aux capteurs. Avec deux fois moins de capteurs que la méthode précédente, les résultats obtenus sur signaux réels sont également très bons, même s'ils sont un peu plus sensibles au changement d'orientation du véhicule. De plus, une simulation nous permet d'extrapoler qu'il est effectivement possible de s'affranchir du décalage latéral avec cette méthode. / Vehicle re-identification gives access to two essential data for dynamic traffic management: travel times and origin-destination matrices. In this thesis, we chose to re-identify vehicles by analysing their magnetic signatures measured with several 3-axis magnetic sensors located on the road. A magnetic signature is created by the vehicle magnetization. Therefore, the vehicle orientation to the Earth’s magnetic field (which determines the induced magnetization) and the variation of the lateral position of the vehicle relative to the sensors’ one might both have an impact on the magnetic signature. We gathered our experiments’ results into a database of magnetic signatures that we used to evaluate the performances of the two vehicle re-identification methods we developed.The first method is a direct comparison of pairs of magnetic signatures measured by the sensors. Distances between pairs of signatures are computed using classic algorithms such as the Euclidean distance. This method’s results are very positive and the vehicle change of orientation has only a slight impact on them. However, the distortion of signals due to a lateral offset in the vehicle position has a strong impact on the results. As a consequence, sensors have to be placed every 0.20m over the road’s entire width.The second proposed method compares pairs of vehicles’ magnetic models. Those models are composed of several magnetic dipoles and are determined from the measured signatures. Magnetic modelling aims to suppress the influence of the vehicle lateral position on the results by assessing the relative position of the vehicle above the sensors. Although the vehicle orientation has slightly more impact on the performances than with the first method, the overall results are more promising. This method also allows us to divide by two the number of sensors used.

Les activités de transport de passagers et de marchandises augmentent sans cesse dans le monde et en particulier dans l'Union Européenne, entre autres au bord des péages. Afin d'améliorer la fluidité et réduire les risques d'encombrements, une des solutions consiste à rendre les péages plus performants. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la performance des systèmes d'identification de véhicules et de contribuer à la conception d'un système de classification des types de véhicules par ondes électromagnétiques pour application au télépéage. Ce système permet un paiement automatique sans arrêt des véhicules. La première partie de la thèse est consacrée à l'étude de deux systèmes d'identification de véhicules : RFID UHF et DSRC. Notre recherche s'est focalisée sur l'augmentation de la distance de communication ainsi que sur la réduction de la taille et du prix du système grâce à 5 nouvelles antennes à bas coûts, très directives et faciles à industrialiser. La deuxième partie est consacrée à l'étude d'un système de classification à distance des différents types de véhicules, basé sur les ondes diffusées par les véhicules. Il détecte la présence d'un véhicule et mesure la distance entre ce véhicule et le système avec une bonne précision. Ce système est basé sur la technique de radar Ultra-Large-Bande. Le signal émis est une impulsion monocyle de très courte durée. Dans cette partie, nous proposons et testons trois méthodes de classification de véhicules dans un environnement proche du milieu routier.

La ré-identification de véhicules permet d’estimer deux paramètres clés en gestion dynamique de trafic : les temps de parcours et les matrices origine-destination. Dans cette thèse, nous avons choisi d'effectuer cette ré-identification par analyse des signatures magnétiques mesurées par des capteurs tri-axiaux placés sur la chaussée. La signature magnétique est générée par l'aimantation du véhicule : elle est alors susceptible de varier en fonction de l'orientation du véhicule par rapport au champ magnétique terrestre (à cause de l'aimantation induite dans le plan horizontal), et en fonction de sa position latérale relative par rapport aux capteurs. Les expérimentations que nous avons menées nous ont permis d'obtenir une base de données de signatures magnétiques, et ainsi d'évaluer les performances des deux méthodes de ré-identification que nous avons élaborées.La première méthode consiste à comparer directement des paires de signatures magnétiques mesurées par les capteurs. Les calculs de distances entre les paires sont effectués avec des algorithmes classiques comme la distance euclidienne. Les résultats obtenus sont très bons, et baissent peu lorsque le véhicule change d'orientation. Toutefois, ils sont très sensibles à la déformation des signaux due au décalage latéral du véhicule, et nécessitent donc de positionner un capteur tous les 0.20m sur toute la largeur de la voie.Dans un second temps, nous proposons une méthode de ré-identification qui compare des paires de modèles magnétiques de véhicules. Ces modèles sont composés de plusieurs dipôles, et sont calculés à partir des signatures mesurées. La modélisation a pour but de s’affranchir du décalage latéral du véhicule, en remontant à la position relative du véhicule par rapport aux capteurs. Avec deux fois moins de capteurs que la méthode précédente, les résultats obtenus sur signaux réels sont également très bons, même s'ils sont un peu plus sensibles au changement d'orientation du véhicule. De plus, une simulation nous permet d'extrapoler qu'il est effectivement possible de s'affranchir du décalage latéral avec cette méthode. / Vehicle re-identification gives access to two essential data for dynamic traffic management: travel times and origin-destination matrices. In this thesis, we chose to re-identify vehicles by analysing their magnetic signatures measured with several 3-axis magnetic sensors located on the road. A magnetic signature is created by the vehicle magnetization. Therefore, the vehicle orientation to the Earth’s magnetic field (which determines the induced magnetization) and the variation of the lateral position of the vehicle relative to the sensors’ one might both have an impact on the magnetic signature. We gathered our experiments’ results into a database of magnetic signatures that we used to evaluate the performances of the two vehicle re-identification methods we developed.The first method is a direct comparison of pairs of magnetic signatures measured by the sensors. Distances between pairs of signatures are computed using classic algorithms such as the Euclidean distance. This method’s results are very positive and the vehicle change of orientation has only a slight impact on them. However, the distortion of signals due to a lateral offset in the vehicle position has a strong impact on the results. As a consequence, sensors have to be placed every 0.20m over the road’s entire width.The second proposed method compares pairs of vehicles’ magnetic models. Those models are composed of several magnetic dipoles and are determined from the measured signatures. Magnetic modelling aims to suppress the influence of the vehicle lateral position on the results by assessing the relative position of the vehicle above the sensors. Although the vehicle orientation has slightly more impact on the performances than with the first method, the overall results are more promising. This method also allows us to divide by two the number of sensors used.

Les activités de transport de passagers et de marchandises augmentent sans cesse dans le monde et en particulier dans l'Union Européenne, entre autres au bord des péages. Afin d'améliorer la fluidité et réduire les risques d‘encombrements, une des solutions consiste à rendre les péages plus performants. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la performance des systèmes d'identification de véhicules et de contribuer à la conception d'un système de classification des types de véhicules par ondes électromagnétiques pour application au télépéage. Ce système permet un paiement automatique sans arrêt des véhicules. La première partie de la thèse est consacrée à l'étude de deux systèmes d'identification de véhicules : RFID UHF et DSRC. Notre recherche s'est focalisée sur l'augmentation de la distance de communication ainsi que sur la réduction de la taille et du prix du système grâce à 5 nouvelles antennes à bas coûts, très directives et faciles à industrialiser. La deuxième partie est consacrée à l'étude d'un système de classification à distance des différents types de véhicules, basé sur les ondes diffusées par les véhicules. Il détecte la présence d'un véhicule et mesure la distance entre ce véhicule et le système avec une bonne précision. Ce système est basé sur la technique de radar Ultra-Large-Bande. Le signal émis est une impulsion monocyle de très courte durée. Dans cette partie, nous proposons et testons trois méthodes de classification de véhicules dans un environnement proche du milieu routier. / The activities of passenger and goods transport are constantly increasing worldwide and especially in the European Union, including the edge of tolls. To improve the fluidity and reduce the risk of congestion, one of the solutions is automatic toll payments. The objective of this thesis is to enhance the performance of vehicle identification systems and to contribute to develop a design of a classification vehicles system by using electromagnetic waves for free-flow electronic toll collection system application. This system allows an automatic payment without stopping vehicles. The first part of this thesis deals with the study of two vehicle identification systems: UHF RFID and DSRC. Five new antennas were realized with the purpose to increase the communication range as well as to reduce the size and cost of the system. They are high gain and easy to be industrialized. The second part of this thesis is devoted to the study of a classification of different types of vehicles from the scattered waves captured by the system. Three methods of vehicle classification are proposed and tested in the road environment. Such system detects the presence of vehicle and measures the distance between vehicle and itself with a good accuracy. The principle of the system is based on Ultra-Wideband radar technology in which transmitting signal with a very short duration pulse is used.