Projet de feux de circulation intelligents

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Jusqu’à 3 litres de carburant sont nécessaires pour accélérer un véhicule lourd à la suite d’un arrêt. Alors, comment améliorer la fluidité de la circulation et réduire le nombre d’arrêts inutiles des camions aux feux de circulation ? La réponse est simple et complexe à la fois : en permettant aux camions lourds de communiquer avec les feux de circulation afin d’ajuster les séquences et les minutages des feux verts lorsque nécessaire. 

En 2021, la Ville de Trois-Rivières a décidé de relever le défi avec la mise en place d’un projet-pilote qui lui a permis à terme d’optimiser l’efficacité énergétique et de réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) du transport urbain des marchandises sur son territoire grâce aux technologies de l’Internet des objets.

En collaboration avec ses partenaires, la Ville a développé et mis en place une solution de transport intelligent permettant de maximiser, tout en demeurant sécuritaire, la fluidité de la circulation des véhicules lourds à l’approche des feux de circulation sur un tronçon routier de 6 km – très sollicité par ce type de véhicules et impossible à détourner – dans un secteur névralgique.

En plus de la réduction des émissions de GES issues du transport urbain des marchandises, le système de priorisation a permis d’améliorer la fluidité dans certaines situations pour l’ensemble des utilisateurs, de réduire le niveau de bruit en milieu urbain et de contribuer à la performance des entreprises locales.

Ce projet a entraîné la modernisation des systèmes de contrôle de 14 feux de circulation, le suivi centralisé des camions lourds et l’élaboration des algorithmes et du protocole de communication permettant l’envoi des requêtes de service d’évitement d’arrêt aux feux de circulation.

La phase d’implantation et d’essais préliminaires a été réalisée de mars 2021 à juin 2022. En premier lieu, la Ville a procédé à la modernisation des intersections et des télécommunications afin de documenter les mesures de comptage avant l’installation de capteurs pour mesurer les impacts, observer de façon anonyme les comportements des usagers et calibrer les simulations. L’équipe du projet a veillé à optimiser les paramètres opérationnels des feux de circulation et ceux des algorithmes de détection des véhicules afin de maximiser la réduction des émissions de GES.

De son côté, l’Université Laval s’est penchée sur la modélisation du réseau routier afin de s’assurer d’avoir une vision claire de la réalité sur le terrain.

En collaboration avec Transport Somavrac, niosense a bâti une plateforme centralisée pour capter les données. Des tests fonctionnels, réalisés avec les équipements de la Ville, ont permis de recueillir les données télématiques du transporteur en mars 2022.

Quelques mois plus tard, en septembre 2022, les équipements d’évitement d’arrêts ont été installés. La flotte connectée a pris de l’expansion, favorisant la géolocalisation de davantage de véhicules et la coordination optimale avec les feux de circulation.

Les mesures de performance et les optimisations ont eu lieu en continu jusqu’en juin 2023.

Le budget s’établit à 978 000$, dont 400 000$ en infrastructures, 500 000$ en logiciels et 78 000$ en modélisation et recherche. Ce montant inclut les infrastructures (télécommunication, ajout de capteurs, etc.), les logiciels et la recherche et développement (identification des paramètres optimaux du système, par exemple).

Cet investissement profitera à d’autres villes intéressées à implanter cette solution. Elles pourront s’appuyer sur la méthodologie, les données et les meilleures pratiques de la Ville de Trois-Rivières pour réduire leurs coûts de développement et de tests.

Selon les statistiques et les simulations projetées avec les partenaires universitaires, les impacts anticipés de la solution implantée sont de l’ordre d’un arrêt évité lors de chaque passage d’un camion lourd sur le segment routier visé. Pour ce corridor et les flottes du projet, cela représente 16 arrêts évités par jour (puisque ces véhicules l’utilisent fréquemment) et une réduction estimée d’un litre de diesel pour chaque arrêt, soit environ 2.7kg de CO2. Ceci représente 43,2 kg par jour et 11,2 tonnes par véhicule (basé sur 5 jours/semaine) par année.

Il est prévu que plusieurs centaines de véhicules pourront utiliser la fonctionnalité offerte. Avec une estimation de 200 véhicules effectuant chacun deux allers-retours par jour, l’impact du projet sur les émissions de GES sera de 561 tonnes de GES par an pour le seul segment de 14 intersections déployées, soit des économies de 10% à 20% en arrêts, de 10 % en temps et de 1,5 % à 5 % en consommation d’essence.

En plus des impacts positifs de la réduction des GES, cette solution novatrice réduit l’utilisation des freins moteurs, les bruits du freinage et de l’accélération et permet également d’éviter une partie des émissions de particules fines reliées aux systèmes de freinage. Elle permet également de réduire les coûts d’entretien mécanique et de carburant tout en améliorant la fluidité de la circulation.

Du point de vue technologique, le projet est construit autour d’une architecture novatrice, ouverte et centrée sur la donnée avec en son cœur un système de distribution de données en temps réel à la fine pointe de la technologie. Le projet bénéficie des avancées technologiques au niveau de la détection par capteur Lidar, de l’Internet des objets (IoT), de la connectivité cellulaire, des outils de simulation et de modélisation en mobilité urbaine, de l’infonuagique et de l’intelligence artificielle.

Le projet peut facilement être exporté dans toute municipalité qui a des feux de circulation sous sa gestion. Une méthodologie a été développée afin de faciliter le processus de transfert de connaissance.

Par exemple, dans le cas d’une municipalité typique, les coûts d’adaptation (pour la Ville) afin d’être en mesure d’utiliser cette solution varient entre 1 000 $ et 10 000 $ par intersection (selon l’état actuel des feux de circulation), sans compter les frais d’entretien, de communication cellulaire aux intersections et de données mobiles.

Le modèle d’affaires, développé dans le cadre du projet, permet à la ville de bénéficier d’infrastructures connectées de façon économique en faisant participer les utilisateurs à leur maintien, et ce, au bénéfice de l’ensemble des citoyens.

Cette initiative a permis de démontrer et de tester cette nouvelle technologie avec succès. Le projet s’échelonnera jusqu’en juin 2023 afin de recueillir davantage de données.

L’Université Laval veillera au développement d’un rapport de simulation afin de présenter les gains anticipés.

La pérennité de ce tronçon assurera une meilleure fluidité du transport au cœur de la Ville. Le projet pourra ensuite être ouvert aux agences représentant un ou différents types de transporteurs, comme les entreprises de déneigement, les ambulanciers, etc., selon un ordre de priorité à définir.

Une vision avec un impact potentiel à l’échelle du Québec et du Canada.

Selon Statistique Canada, 270 150 camions lourds circulaient à travers le pays en 2020. Si l’approche du projet était étendue à l’ensemble du pays, ceci pourrait représenter des réductions annuelles de 3 025 680 tonnes de GES (en présumant une vitesse de 50 km/h sur tous les arrêts).

Niosense
Patrick Lauzière, PDG
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Coordonnateur – Systèmes des technologies opérationnelles
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Martin Deschamps – Directeur général opérations transport