Real scenario and simulations on GLOSA traffic light system for reduced CO2 emissions, waiting time and travel time

Cooperative ITS is enabling vehicles to communicate with the infrastructure to provide improvements in traffic control. A promising approach consists in anticipating the road profile and the upcoming dynamic events like traffic lights. This topic has been addressed in the French public project Co-Drive through functions developed by Valeo named Green Light Optimal Speed Advisor (GLOSA). The system advises the optimal speed to pass the next traffic light without stopping. This paper presents results of its performance in different scenarios through simulations and real driving measurements. A scaling is done in an urban area, with different penetration rates in vehicle and infrastructure equipment for vehicular communication. Our simulation results indicate that GLOSA can reduce CO2 emissions, waiting time and travel time, both in experimental conditions and in real traffic conditions.Comment: in 22nd ITS World Congress, Oct 2015, Bordeaux, France. 201

Partial and Local Knowledge for Global Efficiency of Urban Vehicular Traffic

International audienceIntelligent transportation systems that distribute information between roadside infrastructures and vehicles are one of the most promising solutions to the problem of traffic congestion. When most existing ITS solutions are centralized and information-complete, we propose PDLAIS-a Partial, Decentralized and Locally Autonomous Strategy, tested with an application called Smooth Way, allowing drivers to customize and improve their travel time and/or fuel consumption when traveling. Our study shows that, with only 2% of independently equipped intersections, a global improvement in the fuel consumption induces a reduction of 10% of the total travel time and 25% of the global waiting time. Local decisions with pertinent partial knowledge of the network are still 5 − 7% close to the performance of a centralized solution

De l'impact d'une décision locale et autonome sur les systèmes de transport intelligent à différentes échelles

In this thesis we present vehicular applications across different scales: from small scale that allows real tests of communication and services; to larger scales that include more constraints but allowing simulations on the entire network. In this context, we highlight the importance of real data and real urban topology in order to properly interpret the results of simulations. We describe different services using V2V and V2I communication. In each of them we do not pretend to take control of the vehicle, the driver is present in his vehicle, our goal is to show the potential of communication through services taking into account the difficulties outlined above. In the small scale, we focus on a service with a traffic light that improves travel times, waiting times and CO2 and fuel consumption. The medium scale is a roundabout, it allows, through a decentralized algorithm, to improve the same parameters. It also shows that with a simple and decentralized decision-making process, the system is robust to packet loss, density, human behavior or equipment rate. Finally on the scale of a city, we show that local and decentralized decisions, with only a partial access to information in the network, lead to results close to centralized solutions. The amount of data in the network is greatly reduced. We also test the response of these systems in case of significant disruption in the network such as roadworks, terrorist attack or natural disaster. Models, allowing local decision thanks to information delivered around the vehicle, show their potential whatsoever with the V2I communication or V2V.Cette thèse présente des applications véhiculaires à différentes échelles : de la petite qui permet d'effectuer des tests réels de communication et de service ; à des plus grandes incluant plus de contraintes mais permettant des simulations sur l'ensemble du réseau. Dans ce contexte nous soulignons l'importance d'avoir et de traiter des données réelles afin de pouvoir interpréter correctement les résultats. A travers ces échelles nous proposons différents services utilisant la communication V2V et V2I. Nous ne prétendons pas prendre le contrôle du véhicule, notre but est de montrer le potentiel de la communication à travers différents services. La petite échelle se focalise sur un service à un feu de circulation permettant d'améliorer les temps de parcours et d'attente, et la consommation en CO2 et en carburant. La moyenne échelle se situant sur un rond-point, permet grâce à un algorithme décentralisé, d'améliorer ces mêmes paramètres, mais montre également qu'avec une prise de décision simple et décentralisée, le système est robuste face à la perte de paquet, à la densité, aux comportements humains ou encore aux taux d'équipement. Enfin à l'échelle d'une ville, nous montrons que grâce à des décisions prises de manière locale et décentralisée, avec seulement un accès à une information partielle dans le réseau, nous obtenons des résultats proches des solutions centralisées. La quantité de données transitant ainsi dans le réseau est considérablement diminuée. Nous testons également la réponse de ces systèmes en cas de perturbation plus ou moins importante tels que des travaux, un acte terroriste ou une catastrophe naturelle. Les modèles permettant une prise de décision locale grâce aux informations délivrées autour du véhicule montrent leur potentiel que se soit avec de la communication avec l'infrastructure V2I ou entre les véhicules V2V

The impact of local and autonomous decision on intelligent transport systems at different scales

Cette thèse présente des applications véhiculaires à différentes échelles : de la petite qui permet d'effectuer des tests réels de communication et de service ; à des plus grandes incluant plus de contraintes mais permettant des simulations sur l'ensemble du réseau. Dans ce contexte nous soulignons l'importance d'avoir et de traiter des données réelles afin de pouvoir interpréter correctement les résultats. A travers ces échelles nous proposons différents services utilisant la communication V2V et V2I. Nous ne prétendons pas prendre le contrôle du véhicule, notre but est de montrer le potentiel de la communication à travers différents services. La petite échelle se focalise sur un service à un feu de circulation permettant d'améliorer les temps de parcours et d'attente, et la consommation en CO2 et en carburant. La moyenne échelle se situant sur un rond-point, permet grâce à un algorithme décentralisé, d'améliorer ces mêmes paramètres, mais montre également qu'avec une prise de décision simple et décentralisée, le système est robuste face à la perte de paquet, à la densité, aux comportements humains ou encore aux taux d'équipement. Enfin à l'échelle d'une ville, nous montrons que grâce à des décisions prises de manière locale et décentralisée, avec seulement un accès à une information partielle dans le réseau, nous obtenons des résultats proches des solutions centralisées. La quantité de données transitant ainsi dans le réseau est considérablement diminuée. Nous testons également la réponse de ces systèmes en cas de perturbation plus ou moins importante tels que des travaux, un acte terroriste ou une catastrophe naturelle. Les modèles permettant une prise de décision locale grâce aux informations délivrées autour du véhicule montrent leur potentiel que se soit avec de la communication avec l'infrastructure V2I ou entre les véhicules V2V.In this thesis we present vehicular applications across different scales: from small scale that allows real tests of communication and services; to larger scales that include more constraints but allowing simulations on the entire network. In this context, we highlight the importance of real data and real urban topology in order to properly interpret the results of simulations. We describe different services using V2V and V2I communication. In each of them we do not pretend to take control of the vehicle, the driver is present in his vehicle, our goal is to show the potential of communication through services taking into account the difficulties outlined above. In the small scale, we focus on a service with a traffic light that improves travel times, waiting times and CO2 and fuel consumption. The medium scale is a roundabout, it allows, through a decentralized algorithm, to improve the same parameters. It also shows that with a simple and decentralized decision-making process, the system is robust to packet loss, density, human behavior or equipment rate. Finally on the scale of a city, we show that local and decentralized decisions, with only a partial access to information in the network, lead to results close to centralized solutions. The amount of data in the network is greatly reduced. We also test the response of these systems in case of significant disruption in the network such as roadworks, terrorist attack or natural disaster. Models, allowing local decision thanks to information delivered around the vehicle, show their potential whatsoever with the V2I communication or V2V

V2V Autonomic Coordination - Europarc roundabout, Creteil, France - 5PM / 7PM - Extract

Vehicule-to-vehicule communications to coordinate complex roundabout accesses.Traffic lights are removed in the micro-mobility synthetic trace generated by the SUMO simulator from real data collected in Europarc roundabout, Creteil, France during rush hours 5PM-7PM.https://hal.inria.fr/medihal-01148989v1M.-A. Lèbre, F. Le Mouël, and E. Ménard. Resilient, Decentralized V2V Online Stop-Free Strategy in a Complex Roundabout. In Proceedings of the IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC'2016-Spring), pp. 1–5, Nanjing, China, May 2016.http://ieeexplore.ieee.org/document/7...This research is a joint work between Valeo group and the University of Lyon, INSA Lyon, INRIA CITI Lab, Dynamid team. Thanks to the Val-de-Marne regional agency for their support

Modèle multi-échelles pour les services dans les VANETs

Abstract — Le déploiement et l’utilisation de services dans les VANETs sont en pleine expansion. Actuellement ils sont principalement liés à la sécurité du conducteur. Dans le futur, le déploiement des applications permettra de considérer la voiture comme le prolongement de l’utilisateur, comme le smartphone actuellement. Nous proposons un modèle multi-échelles relevant ce défi d’intégration VANET / application / utilisateur. I

Revue de la littérature sur les modèles d'apprentissage profond pour la reconstruction des vaisseaux hépatiques

International audienceDeep learning (DL) is one of the most important machine learning methods which has achieved great success in the field of medical image analysis. DL teaches a computer model how to perform classification tasks directly from images, but since the acquisition problems of these images this method has lost its effectiveness mainly for the segmentation of complex structures such as vessels that are hardly or not visible in the raw data. Nowadays, researchers are trying to find solutions to these kinds of problem since the information of the local appearance of pixel are not enough. To illustrate the limits of using standard DL models for vessel reconstruction, we first show a comparative study based on the IRCAD dataset. This experiment motivates our study, wherein we provide a review of DL models which covers liver vessel segmentation and medical image processing, in order to confirm if these problems can be solved by DL, and discusses a new approach to guide the experts who want to use these approaches in their work. A Systematic Literature Review (SLR) was carried out. More than 40 papers were founded by manual search in Elsevier, Springer and Science Direct, IEEE, 20 primary studies were finally included. According to the literature studies, we will define the most pertinent articles related to DL applications for complex structure reconstruction. Results: DL based topological signature methods have better results than classical topics and DL based pixelwise.Le Deep Learning (DL) est l'une des méthodes d'apprentissage automatique les plus importantes qui a connu un grand succès dans le domaine de l'analyse d'images médicales. DL entraine à un modèle informatique comment effectuer des tâches de classification directement à partir d'images, mais depuis les problèmes d'acquisition de ces images, cette méthode a perdu de son efficacité principalement pour la segmentation de structures complexes telles que des vaisseaux qui sont à peine ou non visibles dans les données brutes. De nos jours, les chercheurs tentent de trouver des solutions à ce type de problème car les informations sur l'apparence locale du pixel ne suffisent pas. Pour illustrer les limites de l'utilisation des modèles DL standard pour la reconstruction des vaisseaux, nous montrons d'abord une étude comparative basée sur le jeu de données IRCAD. Cette expérience motive notre étude, dans laquelle nous fournissons une revue des modèles DL qui couvre la segmentation des vaisseaux hépatiques et le traitement des images médicales, afin de confirmer si ces problèmes peuvent être résolus par DL, et discute d'une nouvelle approche pour guider les experts qui souhaitent utiliser ces approches dans leur travail. Une revue systématique de la littérature (SLR) a été réalisée. Plus de 40 articles ont été créés par recherche manuelle dans Elsevier, Springer et Science Direct, IEEE, 20 études primaires ont finalement été incluses. Selon les études de la littérature, nous définirons les articles les plus pertinents liés aux applications DL pour la reconstruction de structures complexes. Résultats: Les méthodes de signature topologique basées sur DL donnent de meilleurs résultats que les sujets classiques et les méthodes de DL par pixel

Une combinaison de filtres de rehaussement des vaisseaux avec des architectures3D U-Net pour la segmentation des vaisseaux hépatiques

International audienceLa segmentation des vaisseaux hépatiques est une tâche trés difficile en raison de la petite taille et de la complexité du réseau vasculaire. Dans cet article, nous proposons une étude comparative originale de plusieurs modèles d’apprentissage profond combinés à des filtres de rehaussement (algorithmes Jerman, Frangi, Sato et RORPO) comme étape de prétraitement. Les modèles 3-D U-Net, 3-D Dense U-Net et 3-D MultiRes U-Net ont été testés sur des images tomodensitométriques pour extraire les réseaux vasculaires avec et sans prétraitement sur des volumes hépatiques complets et sur des slabs (groupes de coupes 2-D). Les modèles ont été testés sur la base de données publique IRCAD et le 3-D Dense U-Net a obtenu le meilleur coefficient Dice sur les données prétraitées (avec le filtre Jerman en particulier), par rapport aux données brutes. En plus de cette analyse numérique, nous proposons une inspection visuelle des résultats de segmentation, qui confirment la précision de ce modèle profond basé sur des filtres de rehaussement vasculair

Real scenario and simulations on GLOSA traffic light system for reduced CO2 emissions, waiting time and travel time

Abstract Cooperative ITS is enabling vehicles to communicate with the infrastructure to provide improvements in traffic control. A promising approach consists in anticipating the road profile and the upcoming dynamic events like traffic lights. This topic has been addressed in the French public project Co-Drive through functions developed by Valeo named Green Light Optimal Speed Advisor (GLOSA). The system advises the optimal speed to pass the next traffic light without stopping. This paper presents results of its performance in different scenarios through simulations and real driving measurements. A scaling is done in an urban area, with different penetration rates in vehicle and infrastructure equipment for vehicular communication. Our simulation results indicate that GLOSA can reduce CO2 emissions, waiting time and travel time, both in experimental conditions and in real traffic conditions

Segmentation of Liver Anatomy by Combining 3D U-Net Approaches

International audienceAccurate liver vessel segmentation is of crucial importance for the clinical diagnosis and treatment of many hepatic diseases. Recent state-of-the-art methods for liver vessel reconstruction mostly utilize deep learning methods, namely, the U-Net model and its variants. However, to the best of our knowledge, no comparative evaluation has been proposed to compare these approaches in the liver vessel segmentation task. Moreover, most research works do not consider the liver volume segmentation as a preprocessing step, in order to keep only inner hepatic vessels, for Couinaud representation for instance. For these reasons, in this work, we propose using accurate Dense U-Net liver segmentation and conducting a comparison between 3D U-Net models inside the obtained volumes. More precisely, 3D U-Net, Dense U-Net, and MultiRes U-Net are pitted against each other in the vessel segmentation task on the IRCAD dataset. For each model, three alternative setups that allow adapting the selected CNN architectures to volumetric data are tested, namely, full 3D, slab-based, and box-based setups are considered. The results showed that the most accurate setup is the full 3D process, providing the highest Dice for most of the considered models. However, concerning the particular models, the slab-based MultiRes U-Net provided the best score. With our accurate vessel segmentations, several medical applications can be investigated, such as automatic and personalized Couinaud zoning of the liver