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Communication inter-véhicules et route-à-véhicule : apprentissage de la communication inter-véhicules

L'industrie des transports est un acteur important de l'économie mondiale. Des millions d'emplois sont touchés de près ou de loin par cette industrie. De plus, le nombre de véhicules sur terre ne cesse d'augmenter et il est rendu courant dans plusieurs pays industrialisés d'avoir plus d'une voiture par famille. Tout cela entraîne également son lot de problèmes, notamment au niveau de la sécurité routière et de la pollution. Depuis des décennies, des compagnies privées et des organisations publiques se penchent sur ces problèmes. Ils innovent constamment en améliorant les véhicules et les infrastructures du réseau routier. Les voitures ne sont pas seulement de plus en plus sécuritaires mais aussi de plus en plus confortables et conviviales. Cependant, la plupart des systèmes intelligents présents dans les voitures acquièrent de l'information grâce aux capteurs. Ceux-ci sont limités et certaines données ne peuvent être accessibles aux capteurs. La solution repose donc sur l'utilisation de la communication sans fil pour échanger des informations entre les véhicules et entre les infrastructures et les véhicules. Le sujet de cette maîtrise porte sur la communication inter-véhicules et route-à-véhicule. Elle se divise en deux parties. Tout d'abord, dans le cadre du projet AUTO21 au laboratoire DAMAS, un protocole de communication inter-véhicules doit être développé pour implanter un système de régulateur de vitesse collaboratif et adaptatif (" Collaborative Adaptative Cruise Control ", CACC). La théorie multi-agents et l'apprentissage par renforcement sont utilisés pour apprendre une politique de communication optimale. La deuxième partie porte sur la communication route-à-véhicule appliquée au problème d'optimisation des feux de signalisation. Deux approches multiagents sont utilisées pour optimiser la gestion des feux. Les agents placés aux intersections reçoivent de l'information relative au trafic grâce à la communication route-à-véhicule et tentent d'adopter une politique de contrôle optimale.

Identiferoai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/20541
Date13 April 2018
CreatorsGrégoire-Girard, Pierre-Luc
ContributorsChaib-Draa, Brahim
Source SetsUniversité Laval
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
Typemémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise
Format126 p., application/pdf
Rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2

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