Dans ce domaine, nous cherchons grâce aux nouvelles avancées des technologies de l’information et de la communication à améliorer les déplacements des personnes.
Ces améliorations peuvent concerner la sécurité, la fiabilité, le confort, le respect du temps, de l’environnement ou d’autres critères des acteurs du domaine.
Le Projet MAIA a pour objectif d’accompagner et d’approfondir les nouveaux usages qui apparaissent depuis quelques années dans de nombreux champs scientifiques suite à l’essor de l’intelligence artificielle.
L’objet du projet est de réaliser la co-simulation ferroviaire dans un réseau urbain entre des tramways d’une part, et des véhicules et piétons d’autre part, dans le but d’améliorer la sécurité des usagers.
L’objectif premier du projet SmartMob (Mobilité Intelligente) est d’encourager les conducteurs à garer leurs véhicules pour emprunter les transports en commun lorsque ceux-ci permettent de gagner du temps, de faciliter leurs trajets, d’économiser de l’argent, de réduire les émissions de gaz à effet de serre...
L’objectif de ce projet est de repenser les recherches sur l’amélioration des performances des véhicules en intégrant la complexité des usages, par exemples les comportements des conducteurs.
L’objectif principal de ce projet est le développement d’outils méthodologiques pour la gestion et le contrôle de situations de crises en termes de résilience. Les systèmes considérés sont des systèmes sociotechniques tels que la coopération entre opérateurs humains et robots mobiles de type UGV (Unmanned Ground Vehicles) en milieu hostile (incendie, inondations, etc.).
L’objectif de ce projet est la création d’un outil d’évaluation transnational des projets de mobilité alternative qui prendra en compte tous les éléments suivants : La mobilité (son efficacité, le temps de trajet…), le développement économique, la qualité environnementale, la sécurité et la satisfaction des consommateurs.
La modélisation de réseaux de transport routier de grande échelle est un problème compliqué car il suppose d’intégrer différentes approches. Ainsi, les sections autoroutières sont généralement représentées à l’aide de modèles macroscopiques alors que pour les sections urbaines, des modèles microscopiques sont utilisés.
L’objectif de ce projet est d’illustrer de quelle manière les informations partielles peuvent être échangées dans le contexte de la communication inter-véhicule, par exemple pour prévenir le conducteur d’un événement potentiellement dangereux (accident, obstacle sur la route, freinage, …) ou pour l’assister (trouver une place de parking libre, éviter les embouteillages, être informer en temps réel des conditions de trafic).
CovoitArtois est un outil d’aide à la décision pour la constitution des équipages dans le cadre d’un problème de covoiturage régulier à destination commune.
Un démonstrateur interactif du modèle CVRPED, qui permet de représenter l’incertitude sur les demandes des clients dans le problème de tournées de véhicules avec capacité (CVRP) en utilisant la théorie de Dempster-Shafer.
RoutingSimulator, développé dans le cadre du projet ELSAT2020, est un outil d’aide à la décision pour l’optimisation des opérations de maintenance de l’infrastructure ferroviaire.
VMES (Vehicle Message Exchange Simulator) est un simulateur dévelopé en Matlab™