Vers une évaluation de l'impact des systèmes ADAS sur les véhicules en formation de peloton
Résumé
Le trafic routier s'automatise progressivement. En particulier, les véhicules automatisés de niveau 1 et 2 sont de plus en plus présents sur les routes. Cependant, des études réalisées sur route fermée ont montré que ces systèmes, lorsqu'ils sont en formation de peloton, entraînent une surconsommation et une augmentation de la fréquence d'apparition d'événements dangereux du point de vue de la sécurité routière. Il a également été démontré que la majorité des externalités négatives des systèmes automatisés de niveau 1 et 2 se produisent lorsque ces derniers sont regroupés en formation de peloton. Dans le but de quantifier l'impact de ces systèmes dans un trafic réel, il est nécessaire de développer une méthode de détection systématique des pelotons au sein du trafic. Une méthode reposant sur une comparaison des formes de trajectoires à l'aide de l'algorithme de « Dynamic Time Warping » (DTW) est ainsi proposée dans ce document. La méthodologie est testée sur la base de données Zen Traffic Data. Par la suite, cette méthodologie est appliquée à la base de données TGSIM, qui contient des trajectoires de véhicules conventionnels et automatisés dans un trafic réel. Les résultats indiquent que les pelotons comprenant des véhicules automatisés tendent à rester actifs plus longtemps que les pelotons composés uniquement de véhicules conventionnels. En outre, dans un peloton, lorsque la conduite du véhicule est automatisée, cette conduite imite plus fidèlement la trajectoire du leader du peloton que lorsque la voiture est pilotée par un humain.
Domaines
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