Impact of new forms of mobiliy on the dynamic control of traffic light intersections

• Unité de recherche: OFROU RPT
• Numéro de projet: VPT_20_05E_01
• Titre du projet anglais: Impact of new forms of mobiliy on the dynamic control of traffic light intersections

Mots-clé (Anglais)

Traffic lights ; new forms of mobility ; intergreen time ; traffic control settings

Mots-clé (Français)

Feux de circulation ; nouvelles formes de mobilité ; temps interverts ; paramètres de régulation

Description succincte (Anglais)

The project aims to adapt the parameters used to determine traffic light control at intersections in response to current developments in mobility. The emergence of new transportation modes such as electric bicycles, scooters, electric or hybrid vehicles, as well as speed reductions, are changing traffic behavior and dynamics. Current standards, particularly those relating to traffic lights intergreen matrix and coordination, no longer reflect these realities, creating safety and performance issues.
The research is based on the processing of data collected in situ at representative intersections using artificial intelligence algorithms. Users will be analyzed at each site to precisely identify vehicle categories and their behaviors (starting acceleration, braking, compliance with traffic signals, interactions).
This data will feed into digital models to test and validate new normative values and coordination methods. The project will result in practical proposals for updating standards and recommendations for improving traffic flow and safety.

Description succincte (Français)

Le projet vise à adapter les paramètres de détermination de la régulation des carrefours à feux selon les développements actuels de la mobilité. L’émergence de nouveaux modes tels que les vélos électriques, les trottinettes, les véhicules électriques ou hybrides, ainsi que les abaissements des vitesses modifient les comportements et les dynamiques de trafic. Les normes actuelles, notamment celles relatives aux temps interverts et à la coordination des feux, ne reflètent plus ces réalités, créant des problèmes de sécurité et de performance.
La recherche s’appuie sur le traitement de données collectées in-situ sur des carrefours représentatifs à l'appui d'algorithmes d’intelligence artificielle. Les usagers seront analysés sur chaque site afin d’identifier précisément les catégories de véhicules et leurs comportements (démarrage, freinage, respect de la signalisation, interactions).
Ces données alimenteront des modèles numériques pour tester et valider de nouvelles valeurs normatives et méthodes de coordination. Le projet aboutira à des propositions concrètes de mise à jour des normes  et à des recommandations pour améliorer la fluidité et la sécurité du trafic.

Objectifs du projet (Anglais)

The research project, using intensive data recording, sensor fusion to accurately determine the different types of vehicles and machine learning (AI) to process the large data collected, aims to update standards for intergreen matrix and control of traffic light systems in order to improve their capacity and operation.

Objectifs du projet (Français)

Le projet de recherche, à l’aide d’enregistrements intensifs de données, de fusions de capteurs afin de déterminer avec précision les différentes typologies de véhicules présents, de Machine Learning (IA) dans le but de traiter les importantes quantité de données récoltées, vise à mettre à jour les standards en matière de temps interverts et de coordination des installations de régulations lumineuses dans le but d’améliorer leur capacité et leur fonctionnement.