VLAD (Véhicule Léger d’Acquisition de Données)
Systèmes Numériques
La plateforme VLAD
Les AOT (autorité organisatrice des transports) et les AOM (autorité organisatrice de la mobilité) doivent disposer d’outils d’aide à la décision leur permettant de construire et d’évaluer leur politique de mobilité. Ces outils nécessitent une connaissance des flux de déplacements sur le territoire étudié. L’observation sur le terrain de flux réels de mobilité n’est pas aisée et nécessite classiquement le déploiement de capteurs physiques dans l’espace public.
Dans ce contexte, la plateforme VLAD (Véhicule Léger d’Acquisition de Données) a été développée pour l’observation de scène de mobilité et la collecte de données in situ. Les données collectées et traitées par la plateforme permettent :
- d’avoir une meilleure vision des flux de déplacement dans la zone d’étude (quartier, boulevard, pôle d’échange intermodal, …)
- de mieux connaitre la composition de ces flux en termes de modalité (mode de transport doux, voiture, transport en commun…)
- de caractériser les variations (journalières, hebdomadaires, mensuelles…) et les phénomènes de saisonnalité
- d’identifier les zones d’attraction en termes de mobilité
La plateforme VLAD a été financée dans le cadre des CPER ELSAT 2020 (http://www.elsat2020.org) et RITMEA (http://www.frttm.fr/ritmea ).
Équipement
La plateforme VLAD se présente sous la forme d’un véhicule intégrant toute une panoplie de capteurs permettant de collecter à la fois des données de description de comportements d’usagers de la route (automobilistes, piétons, deux roues…) et des données géométriques de l’environnement et de l’infrastructure routière.
Le véhicule intègre 4 caméras orientables à haute résolution, 2 LIDAR 3D capables de réaliser la capture de nuages de points à une cadence de 20 Hz, un LIDAR plan d’une portée effective de 80 m ainsi que 2 systèmes de radar Ultra Large Bande. Le traitement des données acquises est réalisé grâce à un cluster embarqué de 48 cœurs, épaulé par un système AGX Xavier de nVidia dédié au Deep Learning. Les données acquises par VLAD visent à la construction de modèles « pilotés par les données » d’infrastructures routières, susceptibles d’aller jusqu’à de véritables « jumeaux numériques » s’appuyant sur les technologies de réalité virtuelle.
Récemment, le VLAD a été équipé d’un scanner 3D BIM de précision et de longue portée intégrant une caméra thermique synchronisée pour des mesures en extérieur. L’objectif est de pouvoir utiliser le VLAD pour collecter des « points cloud » associés à une imagerie thermique.
Applications
La plateforme VLAD permet différentes applications :
Simulation de mobilité (https://youtu.be/EqrMAiv4zjM)
La mise en place d’une simulation de mobilité pour un espace donné nécessite de disposer de données réelles caractérisant les différents flux de trafic à simuler : composition du trafic (voiture, bus, poids lourds …), origine / destination des flux, nombre de véhicules à l’heure, etc. Ces données peuvent être obtenues via des capteurs de type radar ou boucle magnétique qui nécessitent des installations sur le domaine public et rend difficile l’observation en différents points de l’espace.
Le VLAD facilite la collecte des données de flux par une observation des scènes de trafic de mobilité depuis le bord de la route.
Evaluation des performances énergétiques des façades de bâtiments
La notion d’efficacité énergétique à différentes échelles d’un territoire est devenue un enjeu majeur dans le développement durable des villes. L’habitat (collectif ou individuel) représente une part importante de la consommation énergétique d’un territoire. Pour la réduire, il est impératif de comprendre les mécanismes qui influencent cette consommation. Ces mécanismes sont complexes et nécessitent l’obtention de modèles basés sur l’observation de cas d’étude réels, et pour lesquels la collecte de grands volumes de données est nécessaire.
L’observation de la performance thermique des habitations à l’échelle d’un quartier est une donnée précieuse permettant aux collectivités et acteurs privés (bailleurs) de lancer des programmes de rénovation énergétique. Sachant que pour un bâtiment, la déperdition thermique des façades représente environ 40% ; le VLAD permet de réaliser rapidement des scans de façades depuis le bord de la route et ainsi offrir une première estimation de la performance thermique d’une habitation.
Grâce à son scanner 3D BIM de précision et de longue portée intégrant une caméra thermique synchronisée pour des mesures en extérieur, le VLAD collecte des données associant points 3D et imagerie thermique. Ces données servent ensuite dans un second temps à apprendre des modèles caractérisant la performance énergétique de bâtiments, de quartiers, de villes, et ce à divers moments de manière à identifier les éventuels effets de saisonnalité.
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