Spatio-temporal modeling of urban road traffic

Le domaine de la modélisation du trafic routier vise à comprendre son évolution. Dans les dernières années, plusieurs modèles du trafic ont été proposés dans l’objectif de géolocaliser les embouteillages au sein du trafic, détecter des motifs dans le trafic routier, estimer l’état du trafic etc. La plupart des modèles proposés considèrent le trafic routier en termes de ses constituants ou comme une entité agrégée en fonction de l’échelle choisie et expliquent l’évolution du trafic quantitativement en tenant compte des relations entre les variables de trafic comme le flot, la densité et la vitesse. Ces modèles décrivent le trafic en utilisant des données très précises acquises par différents capteurs. La précision des données rend son calcul coûteux en termes de ressources requises. Une des solutions à ce problème est la représentation qualitative du trafic routier qui réduit le nombre de ressources de traitement nécessaires. Puisque le trafic routier est un phénomène spatio-temporel, les modèles proposés pour représenter ce type de phénomène pourraient être appliqués dans le cas du trafic routier. Les modèles spatio-temporels, proposés par la communauté de l’Analyse Spatio-Temporelle, ont comme objectif la représentation d’un phénomène tant du point de vue qualitatif que quantitatif. Certains de ces modèles proposent une discrétisation des phénomènes modélisés en considérant un phénomène comme constitué d’entités. Appliquée au trafic routier, cette notion permet d’identifier différentes entités, comme les véhicules, les piétons, les bâtiments etc., qui le constituent. Ces entités influent sur l’évolution du trafic. Les modèles spatio-temporels qualitatifs définissent l’effet des différentes entités les unes sur les autres en terme de relations spatiales. L’évolution spatio-temporelle du phénomène modélisé est représenté par la variation temporelle de ces relations. La prise en compte des entités du trafic et des relations spatiales formalise une structure qui peut être représentée en utilisant un graphe, où les nœuds modélisent des entités et les arcs des relations spatiales. Par conséquent, l’évolution du trafic, modélisée via ce graphe, devient l’évolution du graphe et peut être représenté en terme de la variation de la structure du graphe ainsi que celle des attributs de ses nœuds et de ses arcs. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation du trafic routier de ce type basée sur la théorie des graphes. Une des applications à la modélisation du trafic routier est la détection des motifs pertinents au sein du trafic. Dans les modèles du trafic existants, les motifs détectés sont statistiques et sont représentés en utilisant des caractéristiques numériques. Le modèle que nous pro posons dans cette thèse met en avant la structure représentant le trafic routier et peut donc être utilisé pour définir des motifs structurels du trafic qui prennent en compte des différentes entités du trafic et leurs relations. Ces motifs structurels sont sous-jacents à une modélisation sous forme de graphe dynamique. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour détecter ces motifs structurels du trafic dans le graphe spatio-temporel représentant le trafic routier. Ce problème est formalisé comme celui de l’isomorphisme de sous-graphe pour des graphes dynamiques. L’algorithme proposé est évalué en fonction desdifférents paramètres de graphes.For past several decades, researchers have been interested in understanding traffic evolution, hence, have proposed various traffic models to identify bottleneck locations where traffic congestion occurs, to detect traffic patterns, to predict traffic states etc. Most of the existing models consider traffic as many-particle system, describe it using different scales of representation and explain its evolution quantitatively by deducing relations between traffic variables like flow, density and speed. Such models are mainly focused on computing precise information about traffic using acquired traffic data. However, computation of such precise information requires more processing resources. A way to remedy this problem is to consider traffic evolution in qualitative terms which reduces the required number of processing resources. Since traffic is spatio-temporal in nature, the models which deal with spatio-temporal phenomenon can be applied in case of traffic. Such models represent spatio-temporal phenomenon from qualitative as well as quantitative standpoints. Depending on the intended application, some models are able to differentiate between various entities taking part in the phenomenon, which proves useful in case of traffic since different objects like vehicles, buildings, pedestrians, bicycles etc., directly affecting traffic evolution, can be included in traffic models. Qualitative spatio-temporal models consider the effects of different entities on each other in terms of spatial relations between them and spatio-temporal evolution of the modeled phenomenon is described in terms of variation in such relations over time. Considering different traffic constituents and spatial relations between them leads to the formation of a structure which can be abstracted using graph, whose nodes represent individual constituents and edges represent the corresponding spatial relations. As a result, the evolution of traffic, represented using graph, is described in terms of evolution of the graph itself, i. e. change in graph structure and attributes of nodes and edges, with time. In this thesis, we propose such a graph model to represent traffic. As mentioned above, one of the applications of existing traffic models is in detecting traffic patterns. However, since such models consider traffic quantitatively, in terms of acquired traffic data, the patterns detected using such models are statistical (a term employed by Pattern Recognition researchers) in the sense that they are represented using numerical description. Since graph-based traffic model proposed in this thesis represents the structure of traffic, it can be employed to redefine the meaning of traffic patterns from statistical to structural (also a term from Pattern Recognition community). Structural traffic patterns include different traffic constituents and their inter-links and are represented using time-varying graphs. An algorithm to detect a given structural traffic pattern in the spatio-temporal graph representing traffic is proposed in this thesis. It formalizes this problem as subgraph isomorphism for time-varying graphs. In the end, the performance of the algorithm is tested using various graph parameters

Modélisation Spatio-Temporelle du Trafic Routier en Milieu Urbain

For past several decades, researchers have been interested in understanding traffic evolution, hence, have proposed various traffic models to identify bottleneck locations where traffic congestion occurs, to detect traffic patterns, to predict traffic states etc. Most of the existing models consider traffic as many-particle system, describe it using different scales of representation and explain its evolution quantitatively by deducing relations between traffic variables like flow, density and speed. Such models are mainly focused on computing precise information about traffic using acquired traffic data. However, computation of such precise information requires more processing resources. A way to remedy this problem is to consider traffic evolution in qualitative terms which reduces the required number of processing resources. Since traffic is spatio-temporal in nature, the models which deal with spatio-temporal phenomenon can be applied in case of traffic. Such models represent spatio-temporal phenomenon from qualitative as well as quantitative standpoints. Depending on the intended application, some models are able to differentiate between variousentities taking part in the phenomenon, which proves useful in case of traffic since different objects like vehicles, buildings, pedestrians, bicycles etc., directly affecting traffic evolution, can be included in traffic models. Qualitative spatio-temporal models consider the effects of different entities on each other in terms of spatial relations between them and spatio-temporal evolution of the modeled phenomenon is described in terms of variation in such relations over time. Considering different traffic constituents and spatial relations between them leads to the formation of a structure which can be abstracted using graph, whose nodes represent individual constituents and edges represent the corresponding spatial relations. As a result, the evolution of traffic, represented using graph, is described in terms of evolution of the graph itself, i. e. change in graph structure and attributes of nodes and edges, with time. In this thesis, we propose such a graph model to represent traffic. As mentioned above, one of the applications of existing traffic models is in detecting traffic patterns. However, since such models consider traffic quantitatively, in terms of acquired traffic data, the patterns detected using such models are statistical (a term employed by Pattern Recognition researchers) in the sense that they are represented using numerical description. Since graph-based traffic model proposed in this thesis represents the structure of traffic, it can be employed to redefine the meaning of traffic patterns from statistical to structural (also a term from Pattern Recognition community). Structural traffic patterns include different traffic constituents and their inter-links and are represented using time-varying graphs. An algorithm to detect a given structural traffic pattern in the spatio-temporal graph representing traffic is proposed in this thesis. It formalizes this problem as subgraph isomorphism for time-varying graphs. In the end, the performance of the algorithm is tested using various graph parameters.Le domaine de la modélisation du trafic routier vise à comprendre son évolution. Dans les dernières années, plusieurs modèles du trafic ont été proposés dans l’objectif de géolocaliser embouteillages au sein du trafic, détecter des motifs dans le trafic routier, estimer l’état du traficetc. La plupart des modèles proposés considèrent le trafic routier en terme de ses constituants ou comme une entité agrégée en fonction del’échelle choisie et expliquent l’évolution du trafic quantitativement en tenant compte des relations entre les variables de trafic comme le flot, la densité et la vitesse. Ces modèles décrivent le trafic en utilisant des données très précises acquises par différents capteurs. La précision des données rend son calcul coûteux en termes de ressources requises. Une des solutions à ce problème est la représentation qualitative du trafic routier qui réduit le nombre de ressources de traitement nécessaires. Puisque le trafic routier est un phénomène spatio-temporel, les modèles proposés pour représenter ce type de phénomène pourraient être appliqués dans le cas du trafic routier. Les modèles spatio-temporels, proposés par la communauté de l’Analyse Spatio-Temporelle, ont comme objectif la représentation d’un phénomène tant du point de vue qualitatif que quantitatif. Certains de ces modèles proposent une discrétisation des phénomènes modélisés en considérant un phénomène comme constitué d’entités. Appliquée au trafic routier, cette notion permet d’identifier différents entités, comme les véhicules, les piétons, les bâtiments etc., qui le constituent. Ces entités influent sur l’évolution du trafic. Les modèles spatio-temporels qualitatifs définissent l’effet des différentes entités les unes sur les autres en terme de relations spatiales. L’evolution spatio-temporelle du phénomène modélisé est représenté par la variation temporelle de ces relations. La prise en compte des entités du trafic et des relations spatiales formalise une structure qui peut être représentée en utilisant un graphe, où les noeuds modélisent des entités et les arcs des relations spatiales. Par conséquent, l’evolution du trafic, modélisée via ce graphe, devient l’évolution du graphe et peut être représenté en terme de la variation de la structure du graphe ainsi que celle des attributs de ses noeuds et de ses arcs. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation du trafic routier de ce type basée sur la théorie des graphes. Une des applications à la modélisation du trafic routier est la détection des motifs pertinents au sein du trafic. Dans les modèles du trafic existants, les motifs détectés sont statistique et sont représentés en utilisant des caractéristiques numériques. Le modèle que nous proposons dans cette thèse met en avant la structure représentant le trafic routier et peut donc être utilisé pour définir des motifs structurels du trafic qui prennent en compte des différentes entités du trafic et leurs relations. Ces motifs structurels sont sous-jacent à une modélisation sous forme de graphe dynamique. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour détecter ces motifs structurels du trafic dans le graphe spatio-temporel représentant le trafic routier. Ce problème est formalisé comme celui de l’isomorphisme de sous-graphe pour des graphes dynamiques. L’algorithme proposé est evalué en fonction des différents paramètres de graphes

Graph-based Pattern Detection in Spatio-Temporal Phenomena

International audienceSpatio-temporal (ST) models are often used for analyzing ST phenomena. One such analysis technique is to detect patterns in the phenomenon to understand its evolution and model the behaviour of its entities over space-time. In this paper, we focus on using a dynamic graph-based representation for modeling ST phenomena, within which structural patterns, also modeled using dynamic graphs, can be detected. We illustrate the concept of pattern using two applications - road traffic and invasive team sports. For both these applications, we present the graph model as well as the corresponding patterns. Then we formalize the problem of pattern detection as that of subgraph isomorphism for dynamic graphs. Finally, we present the results of our algorithm to solve this problem. The initial results described in this paper, obtained using random graphs, present a baseline for the future tests of the algorithm.Les modèles spatio-temporels (ST) sont souvent utilisés pour analyser les phénomènes ST. Une de ces techniques d'analyse consiste à détecter des motifs dans le phénomène pour comprendre son évolution et modéliser le comportement de ses entités dans l'espace et le temps. Dans cet article, nous nous concentrons sur l'utilisation d'une représentation fondée sur les graphes dynamiques pour la modélisation des phénomènes ST, au sein duquel des motifs structurels, également modélisés sous forme de graphes dynamiques, peuvent être détectés. Nous illustrons le concept de motif par deux exemples applicatifs - le trafic routier et les sports collectifs. Pour chacun d'eux, nous présentons une modélisation du graphe ainsi que des motifs associés. Ensuite, nous formalisons le problème de la détection de motifs comme celui de l'isomorphisme de sous-graphe pour les graphes dynamiques. Enfin, nous présentons les résultats de notre algorithme pour résoudre ce problème. Les premiers résultats décrits dans cet article, qui sont obtenus en utilisant les graphes aléatoires, présentent une base de référence pour les futurs tests de l'algorithme

Détection de modèles spatio-temporels dans les graphes spatio-temporels: Cas d’utilisation des sports d’équipe invasifs et du trafic routier urbain

International audienceSpatio-temporal (ST) graphs have been used in many application domains to model evolving ST phenomenon. Such models represent the underlying structure of the phenomenon in terms of its entities and different types of spatial interactions between them. The reason behind using graph-based models to represent ST phenomenon is due to the existing well-established graph analysis tools and algorithms which can be directly applied to analyze the phenomenon under consideration. In this paper, considering the use case of two distinct, highly dynamic phenomena - invasive team sports, with a focus on handball and urban road traffic, we propose a spatio-temporal graph model applicable to both these phenomena. Different types of entities and spatial relations which make up these phenomena are highlighted to formalize the graph. Furthermore, the idea of graph-based pattern detection in both these phenomena is explored. Different types of ST patterns for both ST phenomena are discussed and the problem of pattern detection is formalized as the problem of subgraph isomorphism for dynamic graphs. Finally, the results of our algorithm to detect random ST patterns in random ST graphs are presented. The ideas discussed in this paper are applicable to other ST phenomena as well.Les graphes spatio-temporels sont utilisés dans de nombreux domaines d’application pour modéliser les phénomènes spatio-temporels. Ces modèles représentent la structure sousjacente du phénomène en termes d’entités et de différents types d’interactions spatiales entre elles. La motivation d’utiliser des modèles à base de graphes pour représenter le phénomène ST est due à l’existence d’outils et d’algorithmes d’analyse de graphes bien établis qui peuvent être directement appliqués pour analyser le phénomène considéré. Dans cet article, en considérant le cas d’usage de deux phénomènes distincts et très dynamiques - les sports collectifs, avec un regard particulier sur le handball et le trafic routier urbain, nous proposons un modèle de graphe spatio-temporel applicable à ces deux phénomènes. Les différents types d’entités et les relations spatiales qui composent ces phénomènes sont soulignés pour formaliser ce graphe. En outre, nous explorons l’ideé de la détection de motifs basés sur les graphes dans le handball et le trafic routier urbain. Différents types de motifs spatio-temporels pour les deux phénomènes spatio-temporels sont discutés et le problème de la détection des motifs est formalisé comme le problème de l’isomorphisme des sous-graphes pour les graphes dynamiques. Enfin, les résultats de notre algorithme de détection de motifs spatio-temporels aléatoires dans les graphes aléatoires sont présentés. Les idées discutées dans cet article sont également applicables à d’autres phénomènes spatio-temporels

Spatio-temporal pattern detection in spatio-temporal graphs: Use case of invasive team sports and urban road traffic

International audienceSpatio-temporal (ST) graphs have been used in many application domains to model evolving ST phenomenon. Such models represent the underlying structure of the phenomenon in terms of its entities and different types of spatial interactions between them. The reason behind using graph-based models to represent ST phenomenon is due to the existing well-established graph analysis tools and algorithms which can be directly applied to analyze the phenomenon under consideration. In this paper, considering the use case of two distinct, highly dynamic phenomena - invasive team sports, with a focus on handball and urban road traffic, we propose a spatio-temporal graph model applicable to both these phenomena. Different types of entities and spatial relations which make up these phenomena are highlighted to formalize the graph. Furthermore, the idea of graph-based pattern detection in both these phenomena is explored. Different types of ST patterns for both ST phenomena are discussed and the problem of pattern detection is formalized as the problem of subgraph isomorphism for dynamic graphs. Finally, the results of our algorithm to detect random ST patterns in random ST graphs are presented. The ideas discussed in this paper are applicable to other ST phenomena as well

Modeling Road Traffic Takes Time

International audienceTo model dynamic road traffic environment, it is imperative to integrate spatial and temporal knowledge about its evolution into a single model. This paper introduces temporal dimension which provides a method to reason about time-varying spatial information in a spatio-temporal graph-based model. Two types of evolution, topological and attributed, of time-varying graph (TVG) are considered which require the time domain to be discrete and/or continuous, and the TVG proposed includes time-varying node/edge presence and labeling functions. Theoretical concepts presented in this paper will guide us through the process of application development in future

Towards a qualitative spatial model for road traffic in urban environment

International audienceThis paper presents preliminary steps towards the development of a general spatial model, based on graph theory, to visualize and reason about the road traffic in an urban environment. This model includes qualitative, in addition to quantitative, data which improves its computation and makes it robust to quantitative errors. The paper also describes different levels of abstraction which define distinct points of view of the environment and hence, allow for the acquisition of heterogeneous data. The graph consists of set of entities and corresponding spatial relations, the semantics behind which differ according to the level of abstraction. The ideas presented in this paper bring together the research done by Geomatics and Robotics/Perception communities

Spatial Modeling of Urban Road Traffic Using Graph Theory

International audienceIn this paper, we present a qualitative model, based on graph theory, which will help to understand the spatial evolution of urban road traffic. Various real world objects which affect the flow of traffic, and the spatial relations between them, are included in the model definition. Heterogeneous data, at microscopic and macroscopic levels, will be the input for the model, and qualitative knowledge, in addition to, quantitative data will improve its robustness. Mathematical formalization of graphs at different levels of granularity is focused on.Cet article présente un modèle qualitatif basé sur la théorie des graphes afin d'aider à la compréhension de l'évolution spatiale du trafic routier urbain. Le modèle prend en compte un certain nombre d'objets qui ont un impact sur le trafic routier et les relations entre ces objets. Les données acquises aux niveaux microscopique et macroscopique seront intégrées au modèle et l'information qualitative ajoutée à l'information quantitative a pour objectif d'améliorer la robustesse du modèle. Ce premier travail sur ce modèle met l'accent sur la description formelle du graphe à différents niveaux de granularité

Spatial Modeling of Urban Road Traffic Using Graph Theory

International audienceIn this paper, we present a qualitative model, based on graph theory, which will help to understand the spatial evolution of urban road traffic. Various real world objects which affect the flow of traffic, and the spatial relations between them, are included in the model definition. Heterogeneous data, at microscopic and macroscopic levels, will be the input for the model, and qualitative knowledge, in addition to, quantitative data will improve its robustness. Mathematical formalization of graphs at different levels of granularity is focused on.Cet article présente un modèle qualitatif basé sur la théorie des graphes afin d'aider à la compréhension de l'évolution spatiale du trafic routier urbain. Le modèle prend en compte un certain nombre d'objets qui ont un impact sur le trafic routier et les relations entre ces objets. Les données acquises aux niveaux microscopique et macroscopique seront intégrées au modèle et l'information qualitative ajoutée à l'information quantitative a pour objectif d'améliorer la robustesse du modèle. Ce premier travail sur ce modèle met l'accent sur la description formelle du graphe à différents niveaux de granularité

Towards improving personalisation of MaaS tools

International audienceOver the past few years, Mobility-as-a-Service (MaaS) has become an alternative to owning a private car, integrating various public and shared travel modes in a single platform. Despite its attractiveness in meeting everyday travel needs, it has not seen high penetration rates within the urban population. A solution to increase its acceptability is to improve its personalisation so that it can better cater to the needs of each user. In this paper, we propose the global architecture of a MaaS tool under development for the city of Toulouse and its surroundings. The proposed architecture combines the information about users' mobility patterns and their individual preferences along with real-time traffic updates to proactively recommend personalised routes. Within the application, users' probability of choosing a particular transport mode, calculated using discrete choice models, as well as various gamificationbased elements are integrated in order to understand users' travel behaviour and promote sustainable transportation