Avec la demande croissante d'espace urbain, de plus en plus de parkings à plusieurs étages sont nécessaires. Bien que ces parkings contribuent à une utilisation plus efficace de l'espace urbain, ils introduisent également un nouveau problème. Les rapports suggèrent environ 70 millions d'heures de recherche d'emplacements de stationnement chaque année, soit une perte équivalente de 700 millions d'euros pour la seule France. En outre, les utilisations des parkings vont au-delà de leurs objectifs initiaux. Des fonctionnalités exigeantes telles que le chargeur électrique, la réservation en ligne de places de stationnement, le guidage dynamique ou le paiement mobile, etc. transforment un parking en un environnement intelligent et compétitif. Une solution à ce problème consiste à développer un système de navigation autonome pour les véhicules intelligents en situation de parking. La thèse identifiera une de ces sous-tâches, à savoir la localisation dans des environnements non autorisés par GPS. Cette thèse présentera une nouvelle méthode pour résoudre le problème indiqué tout en maintenant le système en respectant quatre critères: disponibilité, évolutivité, universalité et précision. Il y a deux étapes principales: (1) une solution permettant de reproduire le comportement du GPS pour un environnement refusé par GPS, et (2) un cadre permettant la fusion de systèmes de type GPS avec d'autres méthodes de localisation pour obtenir une précision de localisation élevée. Tout d'abord, un système de localisation Wi-Fi Fingerprinting est utilisé. Une approche utilisant un réseau de neurones d'ensemble sur une base de données d'empreintes hybrides Wi-Fi est proposée dans cette thèse. Des expériences menées sur une durée d'un an montrent que ce système est capable de localiser des véhicules présentant une erreur moyenne de 2,25 m dans le repère global (WGS84). Deuxièmement, une solution de localisation complète doit être une fusion de plusieurs techniques. Cela permet aux niveaux de localisation global et local de fonctionner ensemble. Parallèlement, la redondance dans le système améliore la précision et la fiabilité. Dans cette thèse, un cadre de fusion flexible pour plusieurs capteurs de localisation est proposé. Ce cadre de fusion traitera non seulement de l'environnement refusé par le GPS, mais pourrait également être utilisé dans l'environnement assisté par GPS et assurer une transition en douceur entre les deux zones. Pour accomplir cette tâche exigeante, un filtre à particules modèle de mélange gaussien est développé. Alors que le modèle de mouvement de ce filtre à particules intègre des données provenant de l'IMU (unité de mesure inertielle) ou du laser-SLAM, le modèle de correction est un modèle de mélange gaussien de plusieurs observations obtenues à partir du système de localisation d'empreintes digitales Wi-Fi. Avec deux véhicules intelligents (une Cybercar et une Citroen C1), 64 expériences ont été réalisées pour valider le cadre. Une erreur de localisation moyenne de 0,5 m est obtenue dans un cadre de coordonnées global. Comparez avec d'autres solutions avec une erreur de localisation moyenne de 0,2 m dans les cadres de coordonnées locales; Cette solution proposée présente également des avantages en termes d'évolutivité, de disponibilité et d'universalité. / With the increasing demand for urban space, more and more multistory carparks are needed. Although these carparks help to utilize urban space more efficient, they also introduce a new problem. Reports suggest approximately 70 million hours of parking slot searching each year, equivalently 700 million euros loss for France alone. In addition, carparks uses are exceeding their original purposes. Demanding features such as electric charger, online booking of parking spaces, dynamic guidance or mobile payment etc. turn a carpark into a competitive smart environment. One solution to this problem is to develop an autonomous navigation system for intelligent vehicles in the carpark situation. The thesis will identify one of these sub-tasks namely localization in GPS-denied environments. This thesis will present a novel method to solve the indicated problem while keeping the system follows four criteria: availability, scalability, universality and accuracy. There are two main steps: (1) a solution to replicate the GPS behaviour for the GPS-denied environment, and (2) a framework that allows the fusion of GPS-like systems with other localization methods to achieve a high localization accuracy. First, a Wi-Fi Fingerprinting localization system is employed. An approach using an ensemble neural network on a hybrid Wi-Fi fingerprinting database is proposed in this thesis. Experiments in a year-long duration show that this system is capable of localizing vehicles with 2.25m of mean error in the global coordinate frame (WGS84). Second, a complete localization solution must be a fusion of multiple techniques. This allows global as well as local levels of localization to function together. At the same time, having redundancy in the system boosts accuracy and reliability. In this thesis, a flexible fusion framework for multiple localization sensors is proposed. This fusion framework will not only deal with the GPS-denied environment but could be potentially used in the GPS-aided environment and provide a smooth transition between the two areas. To accomplish this demanding task, a Gaussian Mixture Model Particle Filter is developed. While the motion model of this particle filter incorporates data from the IMU (Inertial Measurement Unit) or laser-SLAM, the correction model is a Gaussian mixture model of multiple observations obtained from the Wi-Fi fingerprinting localization system. With two intelligent vehicles (a Cybercar and a Citroen C1 car), 64 experiments were carried out to validate the framework. A mean localization error of 0.5m is achieved in a global coordinate frame. Compare to other solutions with 0.2m of mean localization error in local coordinate frames; this proposed solution has advantages in terms of scalability, availability and universality as well.

Les transports terrestres occupent une place majeure dans notre société, notamment en ville où les ralentissements aux heures de pointe peuvent avoir un impact notable sur l'organisation des activités, l'économie ou encore l'écologie. Les infrastructures routières sont généralement coordonnées par un centre de contrôle, responsable du maintien des équipements, de leurs réglages initiaux et de la gestion des incidents (matériels ou humains). Les nouvelles technologies de l'information et de la communication ont permis, en l'espace de quelques années, de mettre en œuvre des systèmes de transport intelligents. À l'aide de multiples points de mesures répartis sur le territoire, un opérateur peut dénombrer les usagers et en déduire la charge du réseau. Toutefois, centraliser les informations présente de nombreuses limites. Cette thèse vise à étudier l'emploi de systèmes distribués afin de mettre en œuvre des systèmes de transport intelligents grâce à un réseau de capteurs sans fil. Couplés à une unité de détection (p. ex., un magnétomètre), les capteurs communicants peuvent réagir au passage d'un véhicule en étant déployés, par exemple, sur les voies. Ils sont également capables de coopérer et de s'affranchir d'une entité centrale, rendant tout ou partie d'une zone urbaine totalement indépendante. D'autre part, ces réseaux peuvent fonctionner de manière autonome et tolèrent mieux les pannes, car aucun élément n'est indispensable au fonctionnement global du système. Enfin, les éléments de ces réseaux sont petits, peu coûteux, et communiquent en sans fil, ce qui leur permet d'être déployés et redéployés rapidement et de manière dense. / Road traffic has a significant effect on metropolitan activities, especially during peak hours when it impacts on areas such as the economy and the environment. Road infrastructure is typically coordinated from a control centre that is responsible for maintaining not only its equipment but also their initial settings and incident management (both material and human). During the past few years, new technologies in the fields of information and communication have led to the introduction of intelligent transportation systems. Using multiple measurement points distributed across a country, an operator can count road users and calculate the network load. However, the centralization of information has a number of drawbacks. The aim of this thesis is to study the use of distributed systems in order to implement intelligent transportation systems via a wireless sensor network. Coupled to a detection unit (e.g., a magnetometer), the interconnected sensors can respond to the passage of a vehicle when deployed, for example, along the road. They can also work together without recourse to a central entity - rendering all or part of an urban area totally independent. Furthermore, these networks can operate autonomously and are less susceptible to breadown, because the overall running of the system is not affected by the failure of individual components. Finally, components are small and cheap, and they operate wirelessly, which means they can be deployed and redeployed both rapidly and densely.

Les problèmes de prise de décisions séquentielles multiagents sont difficiles à résoudre surtout lorsque les agents n'observent pas parfaitement l'état de Y environnement. Les approches existantes pour résoudre ces problèmes utilisent souvent des approximations de la fonction de valeur ou se basent sur la structure pour simplifier la résolution. Dans cette thèse, nous proposons d'approximer un problème de décisions séquentielles multiagent à observation limitée, modélisé par un processus décisionnel markovien décentralisé (DEC-MDP) en utilisant deux hypothèses sur la structure du problème. La première hypothèse porte sur la structure de comportement optimal et suppose qu'il est possible d'approximer la politique optimale d'un agent en connaissant seulement les actions optimales au niveau d'un petit nombre de situations auxquelles l'agent peut faire face dans son environnement. La seconde hypothèse porte, quant à elle, sur la structure organisationnelle des agents et suppose que plus les agents sont éloignés les uns des autres, moins ils ont besoin de se coordonner. Ces deux hypothèses nous amènent à proposer deux approches d'approximation. La première approche, nommée Supervised Policy Reinforcement Learning, combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage supervisé pour généraliser la politique optimale d'un agent. La second approche se base, quant à elle, sur la structure organisationnelle des agents pour apprendre une politique multiagent dans des problèmes où l'observation est limitée. Pour cela, nous présentons un modèle, le D O F - D E C - M DP (Distance-Observable Factored Decentralized Markov Décision Process) qui définit une distance d'observation pour les agents. A partir de ce modèle, nous proposons des bornes sur le gain de récompense que permet l'augmentation de la distance d'observation. Les résultats empiriques obtenus sur des problèmes classiques d'apprentissage par renforcement monoagents et multiagents montrent que nos approches d'approximation sont capables d'apprendre des politiques proches de l'optimale. Enfin, nous avons testé nos approches sur un problème de coordination de véhicules en proposant une méthode de synchronisation d'agents via la communication dans un cadre à observation limitée.

Améliorer la sécurité routière passe par une meilleure compréhension des causes d'accidents. Il est nécessaire de développer des observatoires discrets pour étudier la manière de conduire de tous les automobilistes. Une partie de cette analyse implique l'utilisation de capteurs mesurant les trajectoires des véhicules sur une portion de route. Deux capteurs innovants ont été crées pour pallier au manque de capteurs suffisamment précis : le premier est un capteur à fibres optiques présentant une succession de réseaux de Bragg et le second, protégé par un brevet, est fondé sur une technologie résistive. Ils ont été soumis à une expérimentation sur une route départementale. Le capteur optique s'avère performant mais coûteux. Le deuxième n'est pas assez robuste mais présente des perspectives intéressantes.

Les intersections sont les zones les plus dangereuses du réseau routier. Les statistiques montrent que la plupart des accidents aux intersections sont causés par des erreurs des conducteurs, et que la plupart pourraient être évités à l'aide de systèmes d'aide à la conduite. En particulier, les communications inter-véhiculaires ouvrent de nouvelles opportunités pour les applications sécuritaires aux intersections. Le partage d'informations entre les véhicules via des liens sans fil permet aux véhicules de percevoir leur environnement au-delà des limites du champ de vision des capteurs embarqués. Grâce à cette représentation élargie de l'environnement dans l'espace et dans le temps, la compréhension de situation est améliorée et les situations dangereuses peuvent être détectées plus tôt. Cette thèse aborde le problème de l'estimation du risque aux intersections d'un nouveau point de vue : une structure de raisonnement est proposée pour analyser les situations routières et le risque de collision à un niveau sémantique plutôt qu'au niveau des trajectoires. Le risque est déterminé en estimant les intentions des conducteurs et en identifiant les potentiels conflits, sans avoir à prédire les futures trajectoires des véhicules. L'approche proposée a été validée par des expérimentations en environnement réel à l'aide de véhicules équipés de modems de communication véhicule-véhicule, ainsi qu'en simulation. Les résultats montrent que l'algorithme permet de détecter les situations dangereuses à l'avance et qu'il respecte les contraintes temps-réel des applications sécuritaires. Il y a deux différences principales entre l'approche proposée et les travaux existants. Premièrement, l'étape de prédiction de trajectoire est évitée. Les situations dangereuses sont identifiées en comparant ce que les conducteurs ont l'intention de faire avec ce qui est attendu d'eux d'après les règles de la circulation et le contexte. Le raisonnement sur les intentions et les attentes est réalisé de manière probabiliste afin de prendre en compte les incertitudes des mesures capteur et les ambiguïtés sur l'interprétation. Deuxièmement, le modèle proposé prend en compte les informations sur le contexte situationnel, c'est-à-dire que l'influence de la géométrie de l'intersection et des actions des autres véhicules est prise en compte lors de l'analyse du comportement d'un véhicule.

Les véhicules modernes sont équipés de périphériques permettant d'automatiser des tâches (changement de vitesse de transmission, régulation de vitesse, etc.) ou de fournir des services à l'utilisateur (aide à la conduite, détection d'obstacles, etc.). Les communications entre les véhicules permettent d'élargir ces services grâce à la collaboration de plusieurs véhicules (prévention des accidents, gestion du trafic routier, etc.). La multiplication de ces périphériques, de leurs interfaces et protocoles rend l'échange de données plus complexe. Par ailleurs, la communication inter- véhicules est plus contraignante à cause de la haute mobilité des véhicules. Dans cette thèse, nous proposons la conception d'un canal de communication Connect to All (C2A) qui permet d'assurer l'interopérabilité entre les périphériques embarqués dans un véhicule. En effet, il détecte la connexion à chaud d'un équipement, le reconnaît et lui permet d'échanger des données avec les autres périphériques connectés. La conception du canal commence par la modélisation de ce canal en utilisant deux techniques différentes (l'outil de modélisation et de vérification UPPAAL et le Langage de Description et de Spécification (LDS)). La vérification des modèles proposés a pour but de valider le fonctionnement. Ensuite, nous détaillons une implémentation réelle du canal sur une carte embarquée qui vise à démontrer la faisabilité du concept d'interopérabilité de C2A.Nous avons aussi étudié les effets de la mobilité dans la communication inter-véhiculaires grâce à une approche hybride mixant le routage et un service de localisation. Cette approche offre un mécanisme qui permet de réduire les coûts de la localisation des véhicules tout en augmentant les performances de routage. En plus, nous comparons deux applications de cette approche : Hybrid Routing and Grid Location Service (HRGLS) et Hybrid Routing and Hierarchical Location Service (HRHLS) avec des approches originelles pour démontrer la valeur ajoutée. Cette approche est enrichie avec un algorithme de prédiction de mobilité. Ce dernier permet de mieux cerner le déplacement des véhicules en les estimant. De même, l'approche hybride avec prédiction de mobilité Predictive Hybrid Routing and Hierarchical Location Service (PHRHLS) est comparée à HRHLS et l'approche originelle afin de révéler les bénéfices de la prédiction de mobilité. / Modern vehicles are equipped with various devices that aim to automate tasks (shift transmission, cruise control, etc.) or to provide services to the user (driver assistance, obstacle detection, etc.). Communications between vehicles help to expand these services through the collaboration of several vehicles (accident prevention, traffic management, etc.). The proliferation of these devices, their interfaces and protocols makes the data exchange more complex. In addition, inter-vehicle communication is more restrictive because of the vehicles' high mobility.In this work, we propose the design of a communication channel Connect to All (C2A) that ensures the interoperability between embedded devices in a vehicle. In fact, it detects the equipment connection, recognizes it and allows it to exchange data with other devices. The channel design starts by the modelling step using two different techniques (the model checker tool UPPAAL and the Specification and Description Language (SDL). Then, we validate the designed models. We also detail a concrete implementation of the channel on an embedded chip that aims to show the C2A interoperability concept feasibility.We also studied the mobility effects in the inter-vehicular communication through a hybrid approach mixing routing and location-based service. This approach provides a mechanism to reduce vehicle-tracking costs while increasing routing performances. Moreover, we compare two applications of this approach: Hybrid Routing and Grid Location Service (HRGLS) and Hybrid Routing and Hierarchical Location Service (HRHLS) with classical approaches to prove the added value. Then, this approach is improved with a mobility prediction algorithm. The latter allows a better understanding of the vehicle movements by estimating them. Similarly, the hybrid approach with mobility prediction Predictive Hybrid Routing and Hierarchical Location Service (PHRHLS) is compared with the basic approach and HRHLS in order to show the mobility prediction advantages.

Les avancées technologiques, dues à l’avènement des nouvelles technologies d’information etde communication, ont donné naissance au concept des Systèmes de Transport Intelligents (STI).Les objectifs de telles applications consistent à apporter des solutions efficaces pour faire face auxproblèmes quotidiens des phénomènes de congestion. L’importance ainsi que les enjeux socioéconomiquesposés par les congestions imposent d’introduire des solutions innovantes utilisantles avancées récentes dans le domaine de la commande. Les travaux présentés dans cette thèse sesituent dans le cadre des STI et traitent des problèmes de la commande du trafic autoroutier et surles Voies Rapides Urbaines (VRU). Parmi les techniques de commande utilisée, nos travaux se focalisentprincipalement sur le contrôle d’accès isolé. L’objectif d’une telle action de régulation estd’agir sur le débit des rampes d’entrée, via des feux de signalisation, afin de maintenir la densitésur la voie principale aux alentours d’un seuil critique permettant ainsi, une utilisation optimale del’infrastructure autoroutière ou des VRU. L’algorithme proposé repose sur l’utilisation conjointede la platitude différentielle et le concept de la commande par mode glissant d’ordre supérieur. Laprincipale caractéristique de la platitude réside dans sa capacité à assurer une génération de trajectoiressans intégration d’aucune équation différentielle du modèle étudié. L’intérêt de la commandepar mode glissant d’ordre supérieur est de permettre le suivi de trajectoires d’une manière robustemême en présence d’incertitudes et de perturbations typiques aux systèmes de trafic. La pertinencede l’approche proposée est validée via un ensemble de simulations avec des données réelles d’uneportion de l’autoroute A6 du périphérique de Paris. De plus, la validation a été enrichie par l’évaluationde performances basée sur des critères couramment utilisés par les exploitants. L’ensembledes résultats ouvre la voie à plusieurs perspectives d’amélioration et de généralisation de cettecommande à des réseaux routiers plus complexes. / The technological advances, due to the advent of the new information and communication technologieshave given rise to the Intelligent Transportation Systems (ITS) concept. The objectivesof such applications are to provide effective solutions to deal with the daily problems of congestion.The importance as well as the socio-economic challenges raised by congestion requires theintroduction of innovative solutions based on the latest advances in the automatic control field. Theworks presented in this thesis lie in the frame of ITS and treat the problems of the freeway andUrban Express Routes (UER) control. Among the used control techniques, our works focus mainlyon the isolated ramp metering. The objective of this control measurement is to act on the on-rampflow, through traffic lights, in order to keep the traffic density on the mainstream section around acritical threshold allowing then an optimal use of the freeway or UER infrastructures. The proposedalgorithm rests on the jointly use of differential flatness and high order sliding mode control(HOSMC) concept. The main characteristic of the differential flatness lies in its ability to providea trajectory generation, without integration of any differential equation of the studied model. Onthe other hand, the advantage of HOSMC is to allow a robust trajectory tracking even in the case ofthe presence of uncertainties and disturbances which are typical to traffic systems. The relevanceof the proposed approach is validated through a set of numerical simulations using real-data froma part of the A6 freeway from Paris ring. In addition, the validation step has been enriched by theperformance evaluation based on a set of criteria commonly used by the freeway practitioners. Theobtained results paves the way to several perspectives in order to improve the proposed controlapproach and its generalization for more complex freeway networks.

Améliorer la sécurité routière passe par une meilleure compréhension des causes d'accidents. Il est donc nécessaire de développer des observatoires discrets pour étudier la manière de conduire de tous les automobilistes. Une partie de cette analyse implique l'utilisation de capteurs mesurant les trajectoires des véhicules sur une portion de route. Deux capteurs innovants ont été crées pour pallier au manque de capteurs suffisamment précis pour ces travaux de recherche : le premier est un capteur à fibres optiques présentant une succession de réseaux de Bragg et le second, protégé par un brevet, est fondé sur une technologie résistive. Le premier repère la déformation locale de fibres optiques noyées à moins d'un centimètre sous la surface de la chaussée. Il utilise la variation de longueurs d'onde engendré par l'extension de la fibre à la zone de contact roue - sol. En utilisant un algorithme adéquat, il est insensible à la température. Le second est constitué de deux conducteurs dont un est résistif. Le poids du véhicule engendre un contact électrique entre les deux conducteurs, transformant la résistance électrique de l'ensemble. Les modèles développés, électrique ainsi que de variation thermique, permettent sa meilleure utilisation. Ils ont été soumis à une expérimentation sur une route départementale. Le capteur optique s'avère plus performant mais coûteux. Le deuxième n'est pas assez robuste mais présente des perspectives intéressantes. / This action stake is not technology for itself. It is a great help the development of new safety functions, e.g. the estimation of driver’s behaviour based uponthe vehicle’s trajectory. This trajectory is determined via two sensors we developed. This system must not disturb the driver and should therefore remain invisible to him. The first one is a fiber Bragg grating (FBG) sensor. It detects local strain due to the vehicle weight. The fiber is embedded in the road thanks to resin used in other traffic sensors. The vehicle location is spotted according to the variations of Bragg wavelengths. The fiber extension located under the ground - wheel contact zone changes the step of the Bragg grating. The second one is based upon two conductors. One of them has a grater electrical resistance. The vehicle’s weight creates a link between the two conductors. The resulting electrical resistance provides a lateral position estimation of the vehicle. Electrical and thermic models and simulation even increase the sensor reliability. A caveat is lodged. Both of them were tested on a secondary road. To put in a nutshell, the FBG sensor gives better results but is very expensive (sensors and interrogator too). The resistance sensor is not much raw nevertheless it has interesting perspectives.

Parmi les nouvelles technologies envisagées pour le développement d'aides à la conduite innovantes, la détection d'obstacles tient une place importante. Elle permet en effet d'anticiper d'éventuelles collisions, pour un gain réel en sécurité. Cette thèse propose d'aborder le thème de la détection d'obstacles par une approche multi-capteurs qui se veut robuste et générique, grâce au rôle central conféré à la stéréovision. Dans la méthodologie proposée, les différents capteurs (capteur stéréoscopique, télémètre laser, capteur d'identification optique) fournissent des hypothèses de détection sous la forme de volumes d'intérêt dans l'espace de disparité lié aux images stéréoscopiques. Un traitement localisé dans chacune de ces régions permet ensuite de valider et de caractériser ces hypothèses. Nous proposons dans cette thèse la description de cette méthodologie, trois méthodes de création d'hypothèses de détection et des critères pour la validation de celles-ci. Par ailleurs, des aspects pragmatiques liés à la mise en oeuvre de cette approche sont abordés, comme les choix algorithmiques permettant l'obtention en temps réel de données exploitables pour la stéréovision et l'évaluation des méthodes proposées. Enfin, nous présentons trois applications fonctionnant dans des véhicules expérimentaux et anticipant sur de futures aides à la conduite.

Cette thèse est consacrée au domaine interdisciplinaire des Systèmes de Transport Intelligents et des technologies de Réalité Virtuelle. Elle se concentre sur l’amélioration des stratégies de commande des véhicules intelligents en tenant compte des impacts de l’environnement naturel ainsi que sur l’analyse de performance, la visualisation et la vérification de la validité des algorithmes de commande sur la plateforme de véhicules intelligents réalité virtuelle (IVVR).La plateforme IVVR comprend trois sous-systèmes : un sous-système de commande de véhicules intelligents, un sous-système de visualisation et un sous-système virtuel sans fil. Le synthétique environnement naturel a été modélisé et simulé pour la simulation et l’analyse de performance des stratégies de commande sous conditions environnementales complexes. Ensuite, les expérimentations concernant le trafic équipé du régulateur de vitesses adaptatives (ou coopérative) sont exécutés et ils montrent que les systèmes existants ont échoué à maintenir une espace inter-véhiculaire de sécurité lorsque les conditions d’environnement naturel sont défavorables. Dans ce cas, nous proposons un nouvel algorithme de commande appelé NECACC pour le contrôle longitudinal du véhicule en maintenant une espace inter-véhiculaire de sécurité et garantissant une capacité de circulation optimisée même dans des conditions environnementales complexes. Cet algorithme est ensuite simulé, vérifié et validé sur la plateforme IVVR. Enfin, les démonstrations de trafic virtuel effectuant des manœuvres communes de circulation contrôlés par les systèmes de commande intégrés proposées sont présentées sous diverse conditions environnementales / This thesis is dedicated to the interdisciplinary area of Intelligent Transportation Systems and Virtual Reality technologies. It focuses on the improvement of intelligent vehicles control strategies by considering the natural environment impacts as well as the visualization, the verification and performance analysis of proposed control algorithms on the proposed Intelligent Vehicles Virtual Reality (IVVR) platform.The IVVR platform includes three subsystems: Vehicle Intelligent Control Subsystem, Visualization Subsystem and Virtual Wireless Subsystem. For realizing the control strategy simulation and performance analysis under complex natural environment conditions, Synthetic Natural Environment has been modeled and simulated in this IVVR platform. Therefore, experiments of Adaptive Cruise Control (ACC) or Cooperative ACC system equipped traffic are executed and show that normal ACC/CACC system fails to keep a safe inter-vehicle space when the natural environment condition is variable or adverse especially in stiff conditions. For solving this problem, we propose a new control algorithm called NECACC (Natural Environment based CACC) for longitudinal vehicle control in maintaining a safe inter-vehicle distance as well as guaranteeing an appropriate traffic capacity even under complex environmental conditions. This algorithm is then simulated and verified in IVVR platform as a “proof of concept”. Finally, some virtual traffic demonstrations performing common traffic maneuvers are presented in IVVR platform under various environmental conditions. The vehicle platoon is controlled by proposed integrated control system and the safety can be ensured all the time