Carlos Canudas de WitNeCS Joint INRIA/CNRS Team

DR‐CNRSControl System Department

GIPSA‐LabGrenoble France

Information flow: a holistic view

Traffic Forecasting & Control 

Impacts & benefitshttp://necs.inrialpes.frcarlos.canudas‐de‐wit@gipsa‐lab.inpg.fr

21 June 2010, Jouy-en-Josas

UMR 5216

ICT in Intelligent Transportation Systems: real‐time traffic forecasting and control

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Information: uses and abuses

Collection Transport Processing Serving

Real‐time Information (ICT) flow

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Information collection: senses & aggregates real‐time information  

Collection Transport Processing Serving

Era of new sensor Technologies is at place:

• Wireless, • Heterogeneous, • Richness,• Mobile 

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Transporting Information; makes the information flow from sensors to system

Collection Transport Processing Serving

New communication Technologies will open opportunities:

• Vehicle‐to‐Vehicle communications, • Vehicle‐to‐Infrastructure, • Infrastructure‐to‐Vehicles,• Information to users

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Processing Information: brings add value at the brut information

Ramp meeting control (EURAMP source)Variable speed control (Mail online source)

Collection Transport Processing Serving

Ramp metering control:• Products already in use are not 

optimal, • Decentralized,• Room for a lot of improvements 

Variable velocity control:• Under investigation, • Relay on “Soft” actuators (drivers),• High potentially 

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Information serving: services to users

The results of the processed information is  transformed into user services:

• Desktop applications, • Mobile phones, • On‐board navigation devices,• Traffic control centers

Collection Transport Processing Serving

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Market evolution: in Advanced Traffic management Systems (ATMS)

Total value of the European ATMS market (in M€)

Total interurban advanced traffic management market 2004‐2015. 

Source Frost & Sullivan

A clear grown & opportunities in:

• ATMS• Sensors, Signal & systems• Infrastructure & communications• Services & business  

A clear grown & opportunities in:

• ATMS• Sensors, Signal & systems• Infrastructure & communications• Services & business  

P / 8Wireless magnetic sensorSpeed and density

Model-basedcontrol

M2M networkM2M network4 sensors per line each 400 m Public Data

DIR-CE

GTL is a WSN data collection platform for real-time traffic modeling, prediction and control

NeCS Research in

model estimation & Control

Show room

• A national center of traffic data collection• Multi‐purposes data exploitation (model, predictioncontrol, statistics, etc.)• A partnership with: INRETS, DIR‐CE, CG38• Research focusing transfer to KARRUS‐ITS (start‐up)

Micro‐Simulator

Data Base

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Micro & Macro models

Macro models

Micro models

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Traffic Forecasting 

Out‐products:

• Predicted Traveling time

• Time to congestion

• Distant to congestion

• Imputation (sensors maintenance)

• Change in capacity

State Observers

And Prediction

Demand Prediction

Past demand data

Demand (t+T)

Predicted quantities at;  (t+T)

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Centralized Control Setup

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Limitation of the Decentralized Control strategies

Local control:

• Two possible versions

• Does not handle ramps queue

• Try to get maximum capacity

• Limited by its preview  

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Cooperative ramp metering control

Cooperative ramp metering control:

• Control with Forward‐(Back) view • Limited amount of information (decentralized implementation)  • Increases system robustness• Control also the waiting queue• Finally trades flow throughput  vs. Ramp waiting queue

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Mixed control:  variable‐speed and ramp metering control

Cooperative mixed variable speed, and ramp metering control:

• Distributed actuators• More control authority • Compensate lack of queuing space   • Relay of drivers behavior (radars will help)

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NeCS Team Agenda

Agenda for Grenoble experiments in 2010:• Installation of 30/40 sensors covering 2Km (Fev.)• Calibrate a micro & macro models• First traffic congestion predictions• Model‐based Travel‐time Estimation• Evaluate improvement by using control metering• Semi‐decentralized metering control• Developing desktop applications • Show case (HYCON2)

Associated Projects/ collaborations:• HYCON2 (NoE‐FP7), VTT‐MOCOPO• DIR‐CE, CG38, INRETS, METRO, • Start up Karrus‐ITS

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Expected impact & Benefits of using feedback control 

From Cambridge Systematics for the Minnesota Department of Transportation 2001

Expected Benefits

• Decrease traveling time• Regularity • Reduce accidents• Decreases stop‐go behavior   • Reduce emission of pollutants• Minimize fuel consumptions 

Expected Benefits

• Decrease traveling time• Regularity • Reduce accidents• Decreases stop‐go behavior   • Reduce emission of pollutants• Minimize fuel consumptions 

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Summary: “academic” challengers

Challengers:• Bring to maturity sensor technologies with a holistic view• Massive data aggregation: noise, geo‐localization, video, radars…• Heterogeneous traffic models: peri‐urban, arterials, more on micro‐macro…• Simulations: develop associated simulators for all kinds of traffic models,• Communications: new control opportunities when using VéV & V2I information• Traffic forecasting: short terms and real‐time (adaptive) prediction• Traffic control: Hybrid systems (analysis) , collaborative ramp metering control, combined ramp metering with variable speed control, large scale experiments and evaluation• Traffic services. Many things already there, much more to be invented.

Needs & gateways:• Merging communities: mathematics, control, transportation, communications, computing• Large‐scale (city labs) control experiments. Evaluate the impact of such technologies• Holistic view of the whole information chain (sensing, communication, control & services)

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Workshop . « ICT challengers in Intelligent Transportation Systems: Information transportation &  processing»

•(15 min) Olivier Berder (CAIRN.)  “Vehicle‐to‐infrastructure communication”,•(15 min) Michel Parent (IMARA)  « Urbain Mobility Management »•(15 min) Christian Laugier (EMOTION)  “ICT for improving Car Safety"

Demos & posters•

Collection Transport Processing Serving