Optimisation des performances environnementales de la mobilité urbaine via des approches de modélisation macroscopique et multimodale

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Les préoccupations environnementales et sanitaires accélèrent aujourd’hui de manière inédite les évolutions comportementales liées à la mobilité des personnes.
D’une part, nous assistons à des changements majeurs dans la demande de transport liés aux nouvelles technologies et aux nouveaux types d’emplois (diffusion du télétravail, préférence pour les réunions à distance, etc.). D’autre part, du côté de l’offre, la démultiplication des modes de transport principalement dans le domaine de la mobilité douce et/ou partagée rend les infrastructures routières existantes de plus en plus partagées par des véhicules de natures différentes (par exemple, vélos, voitures, bus, motos, tramways, etc.).
Les approches classiques de modélisation des flux de mobilité, basées sur des données caractérisant la demande de façon statique (par ex. enquêtes mobilité qui donnent une image de la demande à un instant précis dans le temps) et qui ne distinguent au mieux que quelques classes de véhicules circulant sur les mêmes voies dans la même direction, deviennent rapidement obsolètes. En effet, elles ne parviennent ni à suivre les évolutions rapides de la mobilité, ni à décrire les interactions complexes qui peuvent se produire entre véhicules de natures très différentes.
L'objectif de ce projet de thèse est de développer un nouveau modèle macroscopique de flux de mobilité multi-classe capable de décrire les mouvements et les interactions des différents modes de transport que nous observons aujourd'hui dans nos villes. Ensuite, nous cherchons à comprendre quelles actions doivent être entreprises afin de réduire l'impact négatif de la mobilité sur la qualité de l'air dans nos villes. Afin de répondre aux besoins opérationnels des villes, les actions de contrôle étudiées dans ce projet seront principalement les parts modales et les suggestions de routage aux intersections, qui sont connues pour être parmi les « actionneurs » les plus efficaces pour améliorer les performances de la mobilité. 

Mots clefs : mobilité durable, trafic routier, modèle d’onde cinématique, routage optimal, répartition modale optimale 

  • Directeur de thèse    Dr. GOATIN Paola, Centre Inria d'Université Côte d'Azur (équipe ACUMES) https://orcid.org/0000-0001-5169-1751 
  • Ecole doctorale    ED364 SFA, http://www.ed-sfa-unice.fr/ 
  • Encadrant IFPEN    Dr. DE NUNZIO Giovanni, Département Contrôle, Signal et Système, giovanni.de-nunzio@ifpen.fr, https://orcid.org/0000-0003-1179-8735 
  • Localisation du doctorant    Centre Inria d'Université Côte d'Azur, Sophia-Antipolis, France et IFP Energies nouvelles, Lyon, France 
  • Durée et date de début    3 ans, début en novembre 2022
  • Employeur    IFP Energies nouvelles, Lyon, France
  • Qualifications    Master 2 en Mathématiques ou Génie Electrique, spécialité en Automatique
  • Connaissances linguistique    Bonne maîtrise de l’anglais oral et écrit indispensable. Français souhaitable 
  • Autres qualifications    Bonne maîtrise de la programmation Matlab/Python

Pour postuler, merci d’envoyer votre lettre de motivation et votre CV à l’encadrant IFPEN indiqué ci-dessus.

Contact
Encadrant IFPEN 
 Dr. DE NUNZIO Giovanni
Département Contrôle, Signal et Système
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