🚦 Jumeau numérique de feux de circulation adaptatifs

Les arrivées de trafic ne sont pas lisses — elles sont en rafales. Même si le taux d'arrivée moyen à long terme est confortablement inférieur à ce que la grille peut traiter, les véhicules n'arrivent pas à intervalles parfaitement réguliers ; par hasard, plusieurs voitures se regroupent sur une approche pendant qu'une autre reste vide. La théorie des files d'attente montre qu'à mesure que l'utilisation (demande ÷ capacité) grimpe vers 1, la variabilité des arrivées fait croître la longueur de file et le temps d'attente de façon non linéaire, pas linéaire — un réseau fonctionnant à 90 % de capacité en moyenne peut quand même produire de grandes files visibles purement par regroupement aléatoire, bien avant que la limite de capacité « théorique » ne soit atteinte. Essayez d'augmenter progressivement le curseur de taux d'arrivée et observez des files apparaître bien avant que la grille ne soit nominalement saturée.

Surtrac, développé à l'université Carnegie Mellon et déployé dans tout Pittsburgh, étend la même idée centrale — lire la demande en temps réel, allouer le vert en conséquence — avec une optimisation d'ordonnancement décentralisée à chaque intersection qui prédit l'heure d'arrivée de chaque véhicule (pas seulement si une file existe) et calcule un court planning glissant de changements de phase qui minimise le retard total projeté, puis communique ce plan aux intersections voisines afin que des ondes vertes puissent se former dynamiquement le long du corridor plutôt que chaque jonction agissant seule. Les déploiements sur le terrain ont rapporté des réductions à deux chiffres du temps de trajet et des freinages. La règle de cette simulation — prolonger tant que la direction actuelle a encore de la demande, sinon changer vers le côté ayant la file la plus longue — est la graine conceptuelle de ce système, sans la planification prédictive ni la coordination intersection à intersection.

Le temps d'attente (retard) pour un trajet est le temps simulé total pendant lequel ce véhicule est resté immobile — en file derrière une autre voiture ou arrêté à un feu rouge — cumulé sur tout son trajet de l'entrée à la sortie, en excluant le temps effectivement passé en mouvement. Cela correspond à la façon dont les ingénieurs du trafic définissent typiquement le retard de contrôle à un feu. La simulation accumule cela par véhicule au fil de son trajet et n'intègre le temps d'attente d'un trajet terminé dans la moyenne courante qu'une fois que ce véhicule a atteint sa destination et quitté le réseau, si bien que la statistique de « temps d'attente moyen » reflète des trajets réellement terminés, pas des véhicules encore en file en cours de trajet.

Il s'agit d'un modèle délibérément simplifié : il n'a aucune restriction de mouvement de virage au-delà du chemin routé, pas de piétons, pas de phases de virage à gauche ni de virages protégés, un comportement de véhicule uniforme (pas de camions, cyclistes ni agressivité de conducteur variable), et une seule vitesse de flux libre fixe avec une règle simple de suivi de véhicule à écart minimal plutôt qu'un modèle de conducteur calibré. Les vrais outils comme SUMO ou VISSIM modélisent la géométrie individuelle des voies, les courbes d'accélération/décélération, le temps de réaction du conducteur, et valident les schémas d'arrivée par rapport à des données de capteurs mesurées avant qu'un changement de minutage de signalisation ne soit approuvé. Ce que cette simulation préserve fidèlement est le mécanisme central qui fait que le contrôle adaptatif surpasse le contrôle à temps fixe : lire l'état réel des files et allouer le temps de vert là où se trouve réellement la demande.