Estimation des temps de parcours fondée sur l'utilisation des données éparses de véhicules traceurs dans un contexte urbain

This dissertation is concerned with the problem of estimating travel time per links in urban context using sparsely sampled GPS data. One of the challenges in this thesis is use the sparsely sampled data. A part of this research work, i developed a digital map with its new geographic information system (GIS), dealing with map-matching problem, where we come out with an enhancement tecnique, and also the shortest path problem.The thesis research work was conduct within the project PUMAS, which is an avantage for our research regarding the collection process of our data from the real world field and also in making our tests. The project PUMAS (Plate-forme Urbaine de Mobilité Avancée et Soutenable / Urban Platform for Sustainable and Advanced Mobility) is a preindustrial project that has the objective to inform about the traffic situation and also to develop an implement a platform for sustainable mobility in order to evaluate it in the region, specifically Rouen, France. The result is a framework for any traffic controller or manager and also estimation researcher to access vast stores of data about the traffic estimation, forecasting and status.Cette thèse porte sur le problème de l'estimation des temps de parcours, de véhicules, par section de route dans un contexte urbain, en utilisant les données GPS à faible densité d’échantillon. L'un des défis de cette thèse est d'utiliser ce genre de données. Dans le cadre de ce travail de recherche, j'ai développé une carte numérique avec son nouveau système d'information géographique (SIG), qui traite la problématique du map-matching, où nous avons apporté des améliorations, ainsi que le problème du plus court chemin.La thèse s'inscrit dans le cadre du projet PUMAS (Plate-forme Urbaine de Mobilité Avancée et Soutenable), ce qui est un avantage pour nos recherches en ce qui concerne le processus de collecte de données réelles sur le terrain ainsi que pour faire nos tests. Le projet PUMAS est un projet préindustriel qui a pour objectif d'informer sur la situation du trafic mais également de développer et de mettre en œuvre une plate-forme de mobilité durable afin de l'évaluer dans la région, notamment à Rouen, France. Le résultat offre un cadre pour tout contrôleur de la situation, gestionnaire ou chercheur pour accéder à de vastes réserves de données sur l'estimation du flux du trafic, sur les prévisions et sur l'état du trafic

Estimation des temps de parcours fondée sur l'utilisation des données éparses de véhicules traceurs dans un contexte urbain

Cette thèse porte sur le problème de l'estimation des temps de parcours, de véhicules, par section de route dans un contexte urbain, en utilisant les données GPS à faible densité d échantillon. L'un des défis de cette thèse est d'utiliser ce genre de données. Dans le cadre de ce travail de recherche, j'ai développé une carte numérique avec son nouveau système d'information géographique (SIG), qui traite la problématique du map-matching, où nous avons apporté des améliorations, ainsi que le problème du plus court chemin.La thèse s'inscrit dans le cadre du projet PUMAS (Plate-forme Urbaine de Mobilité Avancée et Soutenable), ce qui est un avantage pour nos recherches en ce qui concerne le processus de collecte de données réelles sur le terrain ainsi que pour faire nos tests. Le projet PUMAS est un projet préindustriel qui a pour objectif d'informer sur la situation du trafic mais également de développer et de mettre en œuvre une plate-forme de mobilité durable afin de l'évaluer dans la région, notamment à Rouen, France. Le résultat offre un cadre pour tout contrôleur de la situation, gestionnaire ou chercheur pour accéder à de vastes réserves de données sur l'estimation du flux du trafic, sur les prévisions et sur l'état du trafic.This dissertation is concerned with the problem of estimating travel time per links in urban context using sparsely sampled GPS data. One of the challenges in this thesis is use the sparsely sampled data. A part of this research work, i developed a digital map with its new geographic information system (GIS), dealing with map-matching problem, where we come out with an enhancement tecnique, and also the shortest path problem.The thesis research work was conduct within the project PUMAS, which is an avantage for our research regarding the collection process of our data from the real world field and also in making our tests. The project PUMAS (Plate-forme Urbaine de Mobilité Avancée et Soutenable / Urban Platform for Sustainable and Advanced Mobility) is a preindustrial project that has the objective to inform about the traffic situation and also to develop an implement a platform for sustainable mobility in order to evaluate it in the region, specifically Rouen, France. The result is a framework for any traffic controller or manager and also estimation researcher to access vast stores of data about the traffic estimation, forecasting and status.ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF

Road Surface Recognition Based on DeepSense Neural Network using Accelerometer Data

<p>We are releasing our approach's source code for Road Surface Recognition based on accelerometer sensor to share with the scientific community and industry with the aim of the collaboration with people around the world to push the boundaries in the field of intelligent transportation systems.</p&gt

Application of Gaussian Mixtures in a Multimodal Kalman Filter to Estimate the State of a Nonlinearly Moving System Using Sparse Inaccurate Measurements in a Cellular Radio Network

Kalman filter is a well-established accuracy correction method in control, guidance, and navigation. With the popularity of mobile communication and ICT, Kalman Filter has been used in many new applications related to positioning based on spatiotemporal data from the cellular network. Despite the low accuracy compared to Global Positioning System, the method is an excellent supplement to other positioning technologies. It is often used in sensor fusion setups as a complementary source. One of the reasons for the Kalman Filter’s inaccuracy lies in naive radio coverage approximation techniques based on multivariate normal distributions assumed by previous studies. Therefore, in this paper, we evaluated those disadvantages and proposed a Gaussian mixtures model to address the non-arbitrary shape of the radio cells’ coverage area. Having incorporated the Gaussian mixtures model into Switching Kalman Filter, we achieved better accuracy in positioning within the cellular network

A new approach for mobile positioning using the CDR data of cellular networks

International audienceNowadays, mobile devices are equipped with a number of radio transceivers which are active every day and everywhere. As a result, vast amounts of data and technical logs are collected by mobile operators. For this reason, mobile phones have a great potential for sensing urban and rural mobility and population displacement. Therefore, in this article, we are proposing a new approach for estimating the location of mobile subscribers within the coverage area of a mobile network. The method created is based on enhanced Kalman filter featured with integrated mobility models. The algorithm allows estimating location of mobile subscribers by knowing only the network coverage cell to which they are connected. The results are very encouraging and they can be very beneficial for applications in intelligent transportation systems and location based services based on the use of Call Detail Records (CDRs) data