Normer pour mieux varier ?
   La différenciation comportementale par les normes, et son
     application au trafic dans le...
Contexte

 Collaboration Renault / LIFL (convention Cifre)

 Amélioration de la simulation de trafic sur simulateur de c...
Motivation

      Idée de départ
         1. Les conducteurs peuvent être classifiés en fonction de leur comportement
   ...
Sommaire

1. Contexte et motivation
2. Présentation du modèle proposé
3. Application au trafic
4. Conclusion et perspectiv...
01 Contexte et motivation



                 Renault, Centre Technique de Simulation
Benoît Lacroix   USTL, LIFL, Equipe ...
La simulation de trafic

      Ingénierie du trafic
          Prévision (Bison Futé)
          Conception du réseau

 ...
Contexte des simulateurs de conduite

 Objectif : le conducteur dans la boucle
          Ergonomie
          Systèmes d...
Approche centrée individu

 Intérêt de l’approche
          Modèle explicatif
          Même vocabulaire que le domaine...
Les approches normatives

      Approche historique
          Sciences juridiques (Hohfeld, 1913)
          Sciences so...
Approches connexes

 Génération de paramétrage (Pavòn et al., 2008)
          Génération automatique de configuration
  ...
02 Présentation du modèle proposé



                 Renault, Centre Technique de Simulation
Benoît Lacroix   USTL, LIFL,...
Approche proposée

 Notre utilisation des normes
          Au sens de « norme sociale »
          « Profil comportement...
Les Paramètres

 Paramètre
          Domaine de définition fini
          Valeur par défaut
          Distribution de ...
Les Normes

 Normes
          Ensemble de paramètres
          Propriétés
          Taux de violation
          Ecart...
Les Agents modèles

 Encapsulation de l’agent de la simulation
          Contraintes techniques
          Processus dif...
Génération des comportements

 Génération des valeurs des paramètres des Agents modèles
          Suivant le « Taux de v...
L’Institution

 Institution
          Ensemble fini de normes
          Un critère global de déterminisme de la simulat...
Variété des comportements

1.        Par la construction des normes
                N’importe quelle norme peut-être défi...
Conformité

        Violations
                Autorisées ou interdites, suivant le paramétrage utilisateur
           ...
Observation et analyse du système

        Fonctionnalités complémentaires
1. Inférence de normes
                Les no...
Synthèse

        Modèle
         1. Description du comportement par les normes
         2. Génération automatisée du par...
03 Application au trafic



                 Renault, Centre Technique de Simulation
Benoît Lacroix   USTL, LIFL, Equipe S...
Présentation de l’application SCANeR™

 Logiciel complet de simulation de conduite
          Développé initialement par ...
Architecture

 Architecture distribuée
          Modulaire
          Communication par réseau
 Possibilité d’ajout de ...
Le trafic dans SCANeR™

 Système multi-agents
 Modèle de décision des véhicules
          Perception
                 ...
Application du modèle proposé

         Objectifs
         1.      Permettre aux utilisateurs de générer facilement des c...
Modules développés

      Traffic Designer
          Edition des scénarios existants
          Modification des caracté...
Renault, Centre Technique de Simulation
Benoît Lacroix   USTL, LIFL, Equipe SMAC                   1er octobre 2009   28 /...
Résultats expérimentaux (i)

 Evaluation des apports des normes
          Méthodologie
                  Base de donnée...
Résultats expérimentaux (ii)


 Représentativité des
  comportements
          Répartition des profils par voie
        ...
Résultats expérimentaux (iii)

      Evaluation de SCANeR™ pour l’ingénierie du trafic
                Exploration de no...
Synthèse

 Amélioration de la partie trafic de l’application
          Augmentation de la variété des comportements
    ...
Renault, Centre Technique de Simulation
Benoît Lacroix   USTL, LIFL, Equipe SMAC                   1er octobre 2009   33 /...
04 Conclusion et perspectives



                 Renault, Centre Technique de Simulation
Benoît Lacroix   USTL, LIFL, Equ...
Conclusion

         Un modèle selon trois axes
         1.      Spécification
         2.      Génération
         3.   ...
Discussion et perspective

 Pour le modèle
          Représentation des comportements
          Exploiter le potentiel ...
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Benoît Lacroix    USTL, LIFL, Equip...
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Normer pour mieux varier ?

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Présentation d'un modèle de différenciation comportementale permettant de générer des comportements varies et cohérents dans les simulations. Le modèle est appliqué a la simulation de trafic dans les simulateurs de conduite de Renault.

Il s'agit de la présentation de la soutenance de thèse de Benoit Lacroix, qui s'est tenue le 1er octobre 2009 à l'Université de Lille.

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Normer pour mieux varier ?

  1. 1. Normer pour mieux varier ? La différenciation comportementale par les normes, et son application au trafic dans les simulateurs de conduite Benoît Lacroix lacroix.benoit@gmail.com Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009
  2. 2. Contexte  Collaboration Renault / LIFL (convention Cifre)  Amélioration de la simulation de trafic sur simulateur de conduite  Problématiques  Simulation de typologies de conducteurs variées et cohérentes  Réglage simple des paramètres de comportement Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 2 / 37
  3. 3. Motivation  Idée de départ 1. Les conducteurs peuvent être classifiés en fonction de leur comportement  Style de conduite agressif, prudent… 2. Ces comportements sont régulés par des règles  Code de la route, conventions, habitudes… 3. Les conducteurs ne respectent pas toujours ces règles → Modéliser les comportements conducteur en utilisant les normes et les violations des normes (norme = ensemble de règles que l’on peut violer)  Problématique : variété et conformité Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 3 / 37
  4. 4. Sommaire 1. Contexte et motivation 2. Présentation du modèle proposé 3. Application au trafic 4. Conclusion et perspectives Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 4 / 37
  5. 5. 01 Contexte et motivation Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 5 / 37
  6. 6. La simulation de trafic  Ingénierie du trafic  Prévision (Bison Futé)  Conception du réseau  Psychologie de la conduite  Comportement conducteur  Situations particulières (Caro et al., 2007)  Intérêt de la simulation  Sécurité  Coût Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 6 / 37
  7. 7. Contexte des simulateurs de conduite  Objectif : le conducteur dans la boucle  Ergonomie  Systèmes d’aide à la conduite  Contraintes pour le trafic  Réalisme  Scénarisation  Exemples d’outils existants  Archisim (Espié et al., 1994), (Doniec et al., 2008)  VTISSim (Olstam, 2002)  SCANeR™ (Kemeny, 1993)  Trafic nécessairement microscopique Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 7 / 37
  8. 8. Approche centrée individu  Intérêt de l’approche  Modèle explicatif  Même vocabulaire que le domaine simulé  Environnement dynamique  Composition d’un système multi-agents  Agent  Environnement  Interaction  Organisation  Exemple  L’approche boids (Reynolds, 1999) Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 8 / 37
  9. 9. Les approches normatives  Approche historique  Sciences juridiques (Hohfeld, 1913)  Sciences sociales (Tuomela, 1995)  Intérêt les systèmes multi-agents  Apportent une réponse aux problèmes organisationnels  Permettent de réguler le comportement des agents  Offrent des moyens d’améliorer communication, organisation, coordination…  Normes et systèmes multi-agents  Systèmes multi-agents normatifs (Hübner et al., 2002)  Normes et agents (Dignum et al., 2000)  Exemple (Bou et al., 2007)  Amélioration des stratégies de régulation du trafic Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 9 / 37
  10. 10. Approches connexes  Génération de paramétrage (Pavòn et al., 2008)  Génération automatique de configuration  Basé sur des réseaux bayésiens  Simulation de typologies conducteur (Wright et al., 2002)  Personnalités virtuelles  Implémenté dans le modèle de trafic  Simulation de foule (Maim et al., 2008)  Variation des accessoires, vêtements…  Mais  Pas de prise en compte simultanée variété / conformité  Approches non génériques Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 10 / 37
  11. 11. 02 Présentation du modèle proposé Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 11 / 37
  12. 12. Approche proposée  Notre utilisation des normes  Au sens de « norme sociale »  « Profil comportemental » à la conception  Cadre de contrôle à l’exécution (COIN@AAMAS’08) Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 12 / 37
  13. 13. Les Paramètres  Paramètre  Domaine de définition fini  Valeur par défaut  Distribution de probabilité sur le domaine  Paramètre de référence  Fonction distance  Exemple : « vitesse maximale normale » d’un véhicule Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 13 / 37
  14. 14. Les Normes  Normes  Ensemble de paramètres  Propriétés  Taux de violation  Ecart maximal à la norme  Exemple : norme « conducteur normal »  « vitesse maximale normale » et « temps inter-véhiculaire normal »  France, autoroute  5%  3% Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 14 / 37
  15. 15. Les Agents modèles  Encapsulation de l’agent de la simulation  Contraintes techniques  Processus différents  Agent modèle  Instanciation d’une norme  Norme de référence  Ensemble de valeurs des paramètres  Exemple : l’Agent modèle « Bob »  Appartient à la norme « normal »  Deux paramètres  Vitesse maximale : 126 km/h  Temps inter-véhiculaire : 1,8 secondes Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 15 / 37
  16. 16. Génération des comportements  Génération des valeurs des paramètres des Agents modèles  Suivant le « Taux de violation » : Si pas de violation  Valeurs dans le domaine défini  Si violation autorisée  Possibilité de prendre des valeurs en dehors du domaine : violation  Quantification (« Fonction distance » des Paramètres)  Paramétrage valide si « Ecart à la norme » respecté (IAT’08) Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 16 / 37
  17. 17. L’Institution  Institution  Ensemble fini de normes  Un critère global de déterminisme de la simulation  Exemple : l’institution « trafic »  Normes « normal », « prudent » et « agressif »  Un critère de déterminisme de valeur 1 Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 17 / 37
  18. 18. Variété des comportements 1. Par la construction des normes  N’importe quelle norme peut-être définie  Grande plage de valeurs  Singleton  Différenciation comportementale au sein de la norme 2. Par la violation des normes  Apparition de comportements non spécifiés Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 18 / 37
  19. 19. Conformité  Violations  Autorisées ou interdites, suivant le paramétrage utilisateur  « Taux de violation » de la norme  Quantification de l’écart à la norme  Prend en compte 1. Le nombre de paramètres en violation 2. L’écart entre la valeur instanciée et la spécification dans la norme  Rejet des comportements trop déviants  Paramétrable avec « l’écart maximal » à la norme  Contrôle à la génération et à l’exécution Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 19 / 37
  20. 20. Observation et analyse du système  Fonctionnalités complémentaires 1. Inférence de normes  Les normes utilisées correspondent-elles à l’ensemble initial ? 2. Classification du comportement d’un agent  A quelle norme correspond le paramétrage utilisé par un agent ? 3. Calibration automatisée à partir de données réelles ou simulées  Comment configurer le modèle de manière automatisée ?  Utilisation de classification non-supervisée  Minimise la configuration utilisateur  Choix des réseaux de Kohonen (réseaux de neurones) (PAAMS’09) Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 20 / 37
  21. 21. Synthèse  Modèle 1. Description du comportement par les normes 2. Génération automatisée du paramétrage des agents 3. Observation et analyse  Apports du modèle  Non-intrusif  Conception en dehors de l’agent  Généricité  Simulation de foules  Personnages non-joueurs Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 21 / 37
  22. 22. 03 Application au trafic Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 22 / 37
  23. 23. Présentation de l’application SCANeR™  Logiciel complet de simulation de conduite  Développé initialement par le Centre Technique de Simulation de Renault  Co-développé et distribué par la société Oktal  Exemples d’applications  Facteurs humains  Comportement conducteur  Ergonomie en conduite Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 23 / 37
  24. 24. Architecture  Architecture distribuée  Modulaire  Communication par réseau  Possibilité d’ajout de modules Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 24 / 37
  25. 25. Le trafic dans SCANeR™  Système multi-agents  Modèle de décision des véhicules  Perception  Environnement / véhicules  Décision  Stratégique / tactique / opérationnelle  Paramètres pseudo-psychologiques  Action  Nouvelle position Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 25 / 37
  26. 26. Application du modèle proposé  Objectifs 1. Permettre aux utilisateurs de générer facilement des comportements variés et cohérents pour les véhicules du trafic 2. Préserver la possibilité de modifier manuellement les caractéristiques (véhicule anormal, fou…)  Implémentation du modèle  Paramètres : les paramètres pseudo-psychologiques existants  Normes : prudents, agressifs, normaux  Agent modèle : un agressif, un prudent  Développement de 3 modules SCANeR™ Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 26 / 37
  27. 27. Modules développés  Traffic Designer  Edition des scénarios existants  Modification des caractéristiques véhicules  Traffic Tools  Génération de véhicules  Sources  Puits  Peuplement des scénarios  Mesures du trafic  Traffic Analysis  Comparaison comportement véhicule / norme  Evolution des normes Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 27 / 37
  28. 28. Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 28 / 37
  29. 29. Résultats expérimentaux (i)  Evaluation des apports des normes  Méthodologie  Base de données autoroute  11 km, 3800 veh/h, durée : 2h30  Trois types de normes  normaux, agressifs, prudents (Wright et al., 2002)  Variété  Distribution des vitesses  Plus de normes = plus de variété  Améliore la dynamicité  Temps de parcours  Augmente si comportements extrêmes Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 29 / 37
  30. 30. Résultats expérimentaux (ii)  Représentativité des comportements  Répartition des profils par voie  Agressifs sur voie de gauche  Prudents sur voie de droite Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 30 / 37
  31. 31. Résultats expérimentaux (iii)  Evaluation de SCANeR™ pour l’ingénierie du trafic  Exploration de nouveaux usages  Comparaison avec un outil commercial (AIMSUN)  Deux cas d’utilisation 1. Capacité de la route  Reproduction des flux  Amortissement des vitesses 2. Insertion sur autoroute  Négociation en flux très dense (>2400 veh/h)  Evolutions en cours Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 31 / 37
  32. 32. Synthèse  Amélioration de la partie trafic de l’application  Augmentation de la variété des comportements  Introduction des styles de conduite  Aide à la conception de scénarios (DSC’07, DSC’09)  Nouveau usages de SCANeR™  Evolutions en cours  Couplage avec des outils macroscopiques  Intégré dans la version commerciale de l’application Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 32 / 37
  33. 33. Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 33 / 37
  34. 34. 04 Conclusion et perspectives Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 34 / 37
  35. 35. Conclusion  Un modèle selon trois axes 1. Spécification 2. Génération 3. Observation  Apports  Non-intrusif  Conception en dehors de l’agent  Générique  Appliqué au trafic dans SCANeR™  Améliore la variété des comportements  Facilite la phase de conception  Intégré dans la version commerciale de l’application Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 35 / 37
  36. 36. Discussion et perspective  Pour le modèle  Représentation des comportements  Exploiter le potentiel de l’outil  Propriétés des normes, institutions  Automatiser la création des normes  Pour l’application  Choix des normes et du paramétrage  Evaluation sur simulateur  Application aux piétons  Calibration automatisée Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 36 / 37
  37. 37. Merci de votre attention Renault, Centre Technique de Simulation Benoît Lacroix USTL, LIFL, Equipe SMAC 1er octobre 2009 37 / 37

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