allocation dynamique des voies de circulation : tests d

Les Rencontres de la Mobilité Intelligente 2016

Allocation dynamique des voies de circulation : tests d'interprétation de la signalisation

C. WANG, B. NAYO, B. DAVID, R. CHALON

Université de Lyon, CNRS, Ecole Centrale de Lyon, LIRIS, UMR5205, Lyon

Résumé : L’allocation dynamique des voiries est une approche possible pour obtenir une meilleure performance globale en matière de circulation. Cet article, issu d’un projet collaboratif financé par le PREDIT GO2, présente l’approche et les résultats permettant d’apprécier la compréhension et l’interprétation de la signalisation par les conducteurs des véhicules en tenant compte des contraintes temporelles. Introduction L’objectif du projet ADViCe (Allocation Dynamique des Voies de Circulation), financé par le MEDDTL (convention n°21005217197), était de proposer l’étude de faisabilité d’une stratégie de régulation du trafic innovante : l’allocation dynamique des voies de circulation. Pour ce faire, le projet s’est proposé d’aborder la question des couloirs de bus dynamiques à travers l’ensemble des dimensions du problème. Les différents acteurs IFSTTAR / ENTPE / VOLVO IT / CEA / ECL / EGIS ont apporté des contributions dans les domaines de leurs compétences. L’enjeu était de pouvoir évaluer ex ante la performance des couloirs de bus dynamiques pour des sites candidats à une future expérimentation. Ainsi, après un état de l’art des dispositifs existants de gestion dynamique de la voirie, les grandeurs nécessaires à la caractérisation des sites potentiellement candidats ont été mises en avant. Parallèlement, un recensement des technologies disponibles a été réalisé : signalisation, capteurs et communication. La mise en œuvre de l’ensemble de ces systèmes n’est possible qu’avec une architecture système adaptée qui a été proposée dans le projet. Par ailleurs, de nouveaux panneaux de signalisation ont été proposés et étudiés afin d’en évaluer leur potentielle acceptabilité. Une méthode à partir de photomontages et de questionnaire a été établie. Pour évaluer et prédire l’efficacité des couloirs de bus dynamique, une étude en modélisation et simulation a été menée. Des démonstrateurs numériques ont été construits et permettent d’identifier les conditions optimales d’implémentation des stratégies ADViCe. Enfin, l’ensemble de ces résultats a été synthétisé et mis en perspective afin de fournir de premières préconisations concernant une future expérimentation [1]. Dans cet article nous présentons d’abord le concept de voiries dynamiques, puis nous rappelons brièvement l’état de l’art et contenu global du projet ADViCe avant de nous consacrer à notre contribution. Dans celle nous donnons d’abord l’architecture du système, la structure et le fonctionnement du simulateur puis nous insistons sur les différentes visualisations et la façon dont nous les rendons interactives. Nous finissons par la présentation des premières expérimentations et des prolongements que nous réservons à ce travail. L’allocation dynamique des voies L’allocation dynamique des voies de circulation est une stratégie de gestion du trafic qui cherche à améliorer l’efficacité des transports prioritaires (bus, voitures de police, pompiers, véhicules de matières dangereuses, etc.) sans limiter sensiblement l’espace disponible pour les autres véhicules. Elle conduit à alterner deux situations : 1. La voirie est affectée pour de courtes périodes temporelles lorsque la présence d’un véhicule prioritaire est

détectée. 2. Une voie normalement réservée aux véhicules prioritaires (notamment Bus) est libérée au bénéfice du trafic

général, en l’absence de détection d’un bus à l’approche. La mise en œuvre de ce système de régulation dynamique du trafic en faveur des véhicules prioritaires permet alors de renforcer la compétitivité des transports en commun (TC) par rapport aux autres mobilités et d’assurer le passage des services d’urgence tout en fluidifiant la circulation en général. Etat de l’art La problématique de voiries dynamiques n’est pas nouvelle, mais elle se développe de plus en plus notamment grâce à l’évolution des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC) qui apportent des solutions moins couteuses et plus dynamiques. Sans refaire ici un état de l’art complet, nous voulons mentionner un excellent travail de collecte et d’analyse effectué il y a quelques années par J. Nouvier [2], qui a identifié et classé de multiples solutions proposées dans les pays du monde entier. Depuis des solutions très lourdes et donc


peu dynamiques, car nécessitant le déplacement de blocs de béton, aux solutions se limitant à une signalisation purement visuelle (sans aucune protection physique), J. Nouvier a élaboré un document de référence. Depuis, naturellement, de nouvelles solutions, expérimentations et mises en exploitation ont vu le jour, dont le projet ADViCe (Allocation Dynamique des Voies de Circulation). Projet ADViCe En réunissant les acteurs avec leurs compétences spécifiques, le projet ADViCe a pu étudier différentes facettes de cette problématique, par nature multidisciplinaire. Les compétences du terrain de construction des solutions de voiries dynamiques d’EGIS, des compétences théoriques en matière de circulation de l’Ecole Nationale des Travaux Publics de l’Etat (ENTPE) et de son laboratoire LICIT, de comportement humain d’IFSTTAR, de l’informatique embarquée de VOLVO IT, de nouvelles technologies de capteurs, d’afficheurs et signalisation de CEA et de TIC de l’Ecole Centrale de Lyon ont permis de mener à bien ce projet. En effet, la création d’une voie de circulation dynamique (système ADViCe) repose sur la mise en place d’une technologie adaptée permettant à la fois de détecter les véhicules prioritaires, les conditions de trafic et de signifier aux conducteurs de quitter la voie réservée. Une fois les véhicules prioritaires passés, les autres véhicules peuvent alors utiliser de nouveau l’intégralité de la voirie. Parmi les objectifs du projet figurait la conception d’une méthodologie pour évaluer a priori la pertinence et l’efficacité de la mise en place de voies de circulation dynamiques grâce à un système ADViCe. L’équipe LESCOT d’IFSTTAR est intervenue dans ce projet pour prendre en compte la compréhension de l’approche par les autres usagers qui ne connaissent pas le système. En effet, le système de voiries dynamiques n’impacte pas uniquement ses utilisateurs mais l’ensemble des usagers qui doivent se partager la voirie. Pour concevoir la signalisation verticale et horizontale indiquant le mode de partage de la voirie, il est donc important de concevoir une signalisation intuitive c’est-à-dire dont la lisibilité et la compréhension est comprise par tous les usagers. Pour cela un questionnaire a été créé et testé sur un échantillon d’usagers par une enquête web. Les résultats obtenus portant sur la perception statique de la signalisation ont été présentée l’année dernière au Congrès ATEC ITS France « Les rencontres de la mobilité intelligente (Paris, Beffroi de Montrouge, 27-28 janvier 2015) [3]. Un autre aspect concerne la perception de ce type de système dans l’activité de conduite. En effet, la conduite est une activité très complexe et contrainte temporellement. Le conducteur ne conduit pas en tenant compte de l’ensemble de la situation de conduite mais sur une représentation qu’il se fait de cette situation. Pour cela, il sélectionne dans la scène réelle les informations qu’il estime pertinentes pour réaliser sa tâche de conduite. Cette sélection se fait en fonction de ses connaissances sur la conduite basées sur son expérience qui lui a permis de se construire des modes opératoires. L’introduction d’un système Advice peut remettre en cause une partie de ces modes et donc il est important de voir si les usagers sont capables de comprendre le mode de partage de la voirie mais aussi d’intégrer cette compréhension de la situation dans l’activité de conduite c’est-à-dire de réaliser les actions permettant une conduite sure. Les principes de fonctionnement

Figure 1 : Vue externe du système ADVICe


La vision externe (figure 1) montre les composants importants du système ADViCe. Il s’agit de collecter des informations dans son environnement et de communiquer avec des acteurs passifs et actifs. Dans cette approche, tous les véhicules et les éléments d’infrastructure sont équipés de dispositifs leurs permettant d’émettre et/ou de recevoir les informations concernant le trafic. Les deux technologies TIC sur lesquelles s’appuie le fonctionnement du système sont l’internet des objets et les services localisés (Location-Based Services). Devenu depuis quelques années l’instrument principal de diffusion de l’information, l’internet des objets (IdO) permet aujourd’hui l’échange d’information d’un nombre croissant d’objets entre eux et avec leur environnement direct constituant ainsi un réseau étendu communément appelé « internet des objets ». Il offre la possibilité à des objets statiques et dynamiques de l’environnement de communiquer via des capteurs et des actionneurs capables de dialoguer sur le même réseau et d’interagir les uns avec les autres, l’objectif étant de provoquer une action automatisée à la suite d’une information reçue en temps réelle. Les services basés sur la localisation (LBS) offrent aux utilisateurs des services adaptés au lieu où ils se trouvent. Ces services permettent de prendre en compte la distance et n’activer que des services de proximité. Les LBS permettent de ne rendre perceptibles que des informations venant de sources proches, par exemple la localisation d’un véhicule désigné prioritaire comme le Bus dans notre cas. L’infrastructure est donc informée de sa présence et peut mettre à jour la signalisation (verticale et/ou horizontale) et informer les autres usagers des changements intervenus comme la consigne indiquant l’obligation de libérer la voie de droite pour la circulation du bus. Une fois que le bus a quitté son couloir, le système indique la banalisation de cette voie (figure 2). L’allocation dynamique d’une voie de circulation a pour objectif de mieux gérer le partage des voies entre différentes catégories d’usagers.

Figure 2 : Allocation dynamique de voie de circulation

Architecture du système

Figure 3 : Architecture de système


La figure 3 présente les éléments d’architecture du système ADViCe : 1) Les capteurs dans la voie concernée par la collecte d’informations sur l’état du trafic et des demandes

de priorité ; 2) Les véhicules des usagers actifs qui sont demandeurs des priorités et qui reçoivent des informations sur

l’état des voies et autres pour un affichage « on-board » ; 3) Les véhicules des usagers passifs non prioritaires qui ne peuvent pas agir, mais reçoivent des

informations sur l’état des voies et autres directives ; 4) Le PC de régulation, organe vital de coordination, qui intervient pour effectuer le choix de

fonctionnement : allocation statique ou allocation dynamique ; 5) La signalisation tant verticale (panneau à message variable, panneaux lumineux, signalisations)

qu’horizontale donnant l’information sur l’état et l’évolution des affectations des voies ; 6) Le système ADViCe proprement dit de gestion des priorités avec des composants principaux suivants :

(i) collecte d’information, (ii) gestion des priorités ; (iii) gestion des voies et (iv) diffusion d’information ;

7) L’élément caché, mais primordial, le système de transmission d’information (le réseau d’information).

Simulateur Pour démontrer la faisabilité de cette approche un simulateur a été mis en place. Son but est de montrer le fonctionnement des voiries dynamiques dans les diférentes situations. Il est composé d’éléments suivants :

- Le simulateur proprement dit - Un éditeur de scénario - Un outil de visualisation

Le simulateur proprement dit prend en compte la définition du terrain (configuration des voies) et des emplacements des capteurs, des actuateurs agissant sur la signalisation verticale et horizontale. Les voies sont découpées en petits carreaux pouvant contenir un véhicule à la fois. Les véhicules sont des agents autonomes qui ont leurs comportements propres et sont actualisés en parallèle. Ils émettent les messages qui sont captés par les capteurs du terrain et, en respectant l’approche LBS (proximité appropriée), ces capteurs les propagent vers le système de décision qui actualise la signalisation verticale et horizontale (figure 4).

Figure 4 : Fonctionnalités du simulateur

La situation à simuler est décrite et visualisée comme montré sur la figure 5. Un éditeur de scénario (de situation) est proposée pour pouvoir décrire le cadre de la simulation avec la prise en compte de la position des différents objets (capteurs, voies, route, les panneaux de signalisation) et autres objets décrits dans l’architecture système (figure 5). La route est décomposée en voies, chaque voie étant formée d’une succession de plusieurs


petits carrés qui décrivent chaque élément de la voie avec son état et l’occupation dynamiques. Les capteurs et les éléments de signalisation entourent des voies. L’internet des objets qui assure la communication et la collaboration entre les objets s’appuie sur l’ensemble des capteurs récepteurs implantés sur, dans ou autour des voies. Ceux-ci permettent de détecter automatiquement la présence d’un bus ou d’un véhicule prioritaire se signalant comme tel dans le système. Chaque capteur en fonction de sa localisation effectue les opérations qui lui sont affectées et informe de la centrale de gestion de la circulation. De cette façon les demandes émises par les véhicules prioritaires sont captées par ces capteurs qui appliquent l’approche LBS et propagent les messages suffisamment proches. Le capteur situé en fin de zone de bus détecte et notifie au centre de gestion quand le véhicule prioritaire quitte celle-ci, le système déclenche alors le processus de remise progressive la voie à la circulation générale et informe les usagers par le biais des signalisations verticale et horizontale du nouvel état de la route.

Légende :

Voie fermée à tous Véhicule particulière (non prioritaire)

Voie ouverte à tous Bus ou véhicule prioritaire : émetteur

Vois réservée au bus Capteur récepteur

Figure 5 : Outil d'éditeur graphique et vue de la situation à simulation

L’ Editeur de scénario a pour but de décrire les paramètres de simulation tels que la longueur de la voie, le nombre de voies, la durée de simulation, le nombre de capteurs et l’état initial de l’affectation des voies. Il comporte également un générateur de trafic. Il s’agit de choisir des véhicules et leur nombre, les informations concernant chaque véhicule, c’est-à-dire son nom, son type (prioritaire ou non), sa vitesse et sa voie et temps de départ.

La Visualisation La visualisation au sorti du simulateur peut prendre différentes formes 2D, 3D plongeante montrant toute la scène et la vue 3D depuis l’intérieur d’un véhicule (voir les différents cas dans la figure 6). C’est la visualisation 3D montrant la vue de l’intérieur d’un véhicule cette dernière qui nous intéresse particulièrement pour les études d’acceptabilité de la signalisation. Pour l’obtenir il s’agissait de mettre en place une visualisation 3D temps réel basée sur un moteur de jeu 3D, afin de montrer une vision réaliste de système. Notre choix s’est porté sur le moteur de jeu Unity3.


1) Visualisation verticale symbolique

2) Visalisation visée pour l’étude d’utilisabilité

3) Visualisation depuis le poste du conducteur

4) Visualisation réaliste

plongeante 5) Visualisation réaliste

plongeante 6) Visualisation d’observation

7) Visualisation avec résultat

d’action 8) Visualisation avec résultat

d’action 9) Visualisation avec résultat

d’action

Figure 6 : Différentes vues de simulation

Les différentes visualisations dynamiques permettent de se rendre compte du fonctionnement du système. Notre objectif était d’aller plus loin que la visualisation passive en proposant une façon de tester l’acceptabilité de l’approche voiries dynamiques par le conducteur d’un véhicule. Il s’agit donc non seulement d’observer les simulations mais aussi de s’y impliquer.

L’interactivité dans la simulation Il s’agissait donc de créer un outil de visualisation 3D à placer à la sortie du simulateur qui permette l’observation du déroulement du trafic. Cette observation peut être soit externe (vue globale), soit interne à partir d’un véhicule (vue conducteur). L’interactivité ajoutée à la visualisation a pour but de permettre aux usagers potentiels (conducteurs) d’exprimer leur perception de la circulation soit de façon passive (commenter la validité ou non du comportement du conducteur observé) soit de façon active (commander le comportement du véhicule dans lequel on se trouve). Ces possibilités de COMMENTER et de COMMANDER le déroulement d’une simulation permettent d’apprécier la compréhension de la signalisation proposée en relation avec les délais de réaction nécessaires. De ce point de vue notre travail est complémentaire à l’étude menée par LESCOT/IFSTTAR [3].


Les résultats de la simulation sont consignés dans un fichier de sortie pour une analyse et interprétation ultérieure du comportement de l’usager, permettant d’apprécier la compréhension de situations et les réactions ou observations choisies, tant sémantiquement (nature d’action proposée) que temporellement (délai de réaction). Expérimentation Plusieurs cas de tests ont été menés avec des vitesses de circulation différentes (30 km/h, 50 km/h, 70 km/h), ainsi que des visibilités différentes (jour, nuit, pluie, neige, brouillard, …). Le conducteur interprète le déroulement de la scène et selon le cas il choisit (commande) les actions à faire effectuer au véhicule, soit il apprécie (commente) les comportements perçus (appropriés ou non appropriés). Une première série d’expérimentations a eu lieu dans le contexte du campus de l’Ecole Centrale avec les résultats suivants. Nous avons testé trois groupes de panneaux (figure 6) avec chaque fois deux possibilités : les panneaux verticaux seuls ou accompagnés par le marquage au sol.

Groupe 1 Groupe 2 Groupe 3

Figure 6 : Trois groupes de panneaux testés (début/fin de voie réservée aux bus)

Le déroulement de l’expérimentation a été organisé en 4 étapes. D’abord (1° étape) une phase de démonstration du fonctionnement pendant laquelle le sujet observe le déroulement d’un scénario. Il regarde une animation de conduite en 3D et essaie de comprendre globalement ce que fait le système ADViCe, et se fait une première impression sur comment se comporter face à ces nouvelles signalisations. Puis (2° étape) il commente le comportement du véhicule dans lequel (ou au-dessus duquel) il se trouve. Dans ce cas, il observe une séance de conduite, et commente les comportements perçus : « Je pense que la manœuvre est autorisée » ; « Je pense que la manœuvre est inappropriée ». Pour faire le bilan de ses commentaires on lui attribue une note initiale (par exemple de -2), si le testeur réussit à trouver la seule erreur dissimilée, il obtient +2 ; s’il fait une faute (une manœuvre autorisée mais signalée comme interdite, et vice versa), il obtient -1 par faute. Donc dans ce cas l’idéal de comportement est d’obtenir 0 point. Ensuite (3° étape), il commande le véhicule dans lequel il se trouve. Dans ce test il a à choisir entre 4 actions « avancer, freiner, aller à gauche, aller à droite». Comme les comportements du véhicule sont fixés par la logique du scénario de simulation, seules ses commandes sont enregistrées, les comportements du véhicule ne changent pas. Ici on comptabilise le nombre de bonnes actions. L’expérimentation se termine (4° étape) par le remplissage d’un questionnaire et le débriefing libre. Dans celui-ci l’utilisateur précise s’il a un permis de conduire et depuis combien de temps, et s’il a une expérience de conduite. Il commente également sa compréhension des panneaux observés et les note sur une échelle de Lickert de 5 points. Dans le débriefing libre il exprime ses sensations par rapport à ce test.

Configuration de Test : Il y avait 3 groupes de panneaux (figure 6) et 2 types de signalisations (verticale seule ou verticale et horizontale), c’est-à-dire 6 types de tests possibles. Chaque sujet n’a fait qu’une séance de test, parmi les six.

Composition de l’échantillon, nous avons eu 20 sujets (75% d’hommes, 25% de femmes) dont 35% de Français avec 40% qui n’ont pas d’expérience de conduite ni de permis de conduire. 90% sont doctorants à l’Ecole Centrale de Lyon. Les résultats actuels sont à prendre avec précaution, notamment à cause d’un échantillon trop petit et une population très peu représentative. On verra néanmoins les premiers résultats ci-après. Avant cela nous examinons plusieurs représentations (figure 7) qui ont pour but de montrer le comportement individuel de chacun des sujets (conducteurs). Dans le cas de COMMENTER, nous situons les actions le long de la route (bon


choix – OK, mauvais choix NOK), en dessous nous montrons le tracé avec le parcours du véhicule concerné et les zones bus potentielles. Malheureusement sur cette présentation les zones bus effectivement actives au moment concerné ne sont pas indiquées. La troisième vue concerne les situations précises de chaque action, avec cette fois l’information sur la zone bus (active ou pas).

1) Exemple de bilans individuels

Figure 7 : Résultats individuels de COMMENTER (A : avancer, F : freiner, G : gauche, D : droite)

Dans le cas de COMMANDER, les visualisations sont assez semblables. Plusieurs réponses groupées correspondent aux commandes répétées. L’action correcte (Good) ou incorrecte (Bad) est déterminé en comparant l’action du chauffeur et celle proposée par le système. La seconde vue donne de nouveau le tracé et le parcours du véhicule. La dernière vue explique le contexte précis de chaque action avec la comparaison entre l’action commandée par le chauffeur et celle préconisée par le système.


Figure 6 : Résultats individuels de COMMANDER

Tableau de synthèse globale

Groupe de Panneaux Type de

signalisation Compré-hension

Commenter Réussi

Commenter (points)

Commander

G1 :

Verticale seul

4.50 100 % - 0.6 63 %

Mixte 4.00 67 % - 0.3 75 %

G2 :

Verticale seul

3.75 50 % - 1.5 62 %

Mixte 1.62 75 % - 0.75 86 %

G3 :

Verticale seul

4.17 100 % 0 83 %

Mixte 4.33 100 % 0 92 %

Figure 7 : Tableau de résultats

Synthèse globale

La figure 7 présente le tableau de synthèse globale :

• Colonne Compréhension : La note de compréhension des panneaux est issue du questionnaire rempli à la fin de l’expérimentation. Elle est sur une échelle de Lickert de 1 à 5.

• Colonne Commenter Réussi : Indique le pourcentage de testeurs qui ont réussi à trouver l’erreur dissimilée ;

• Colonne Commenter (points) : donne la moyenne des notes obtenues en commentant le déroulement de conduite. Plus on est proche de 0, mieux on a réussi ;

• Colonne Commander : pourcentage de bonnes actions pour le test de commander.

On constate que la signalisation mixte donne les notes de test de commenter plus élevées pour les 3 types de signalisation. On peut dire que le marquage au sol améliore les résultats, ce qui est aussi vrai pour le test de commander.

Bien que les notes pour les groupes de panneaux 2 et 3 soient meilleures dans les tests que pour le groupe de panneaux 1, d’après le questionnaire, ce sont les panneaux du groupe 1 (Bus Incrusté) qui sont les plus compréhensibles et clairs (figure 8).


Figure 8 : Résultats des trois groupes de panneaux testés dans le contexte « Commander »

Conclusions

Nous avons présenté dans cet article un système permettant d’analyser les comportements des conducteurs lors des expérimentations en simulation de l’approche voiries dynamiques. La présentation a été surtout orientée vers la présentation de système et de ses possibilités d’être utilisé lors d’une expérimentation en dynamique. Les tests présentés ne sont pas encore assez significatifs et devront être prolongés tant au niveau du nombre que de la population. Les visualisations proposées devront également être affinées pour trouver une représentation encore plus synthétique et compréhensible facilement. Tout ceci sera fait très prochainement lors de la finalisation de la thèse de Chen WANG. Références

1. J. Nouvier. Entrez dans le monde des ITS = Enter the world of ITS, Lyon: CERTU, cédérom TU CE12 10450 disponible auprès du département Systèmes du CERTU, 2007.

2. Projet ADViCe, Rapport public, www.predit.prd.fr/predit4/projet/42447 3. M. Hugot, F. Moreau1, H. Tattegrain-Veste, « Quelle signalisation pour les allocations dynamiques

de voies réservées à la circulation des transports publics ? », Congrès ATEC ITS France « Les rencontres de la mobilité intelligente », Paris, Beffroi de Montrouge, 27-28 janvier 2015

4. C. Wang, B. David, R. Chalon, C. Yin. Dynamic Road Lane Management Study: A Smart City Application, Journal Elsevier Transportation Research, Part E: Logistics and Transportation Review (2015), http//dx.doi.org/10.1016/j.tre.2015.06.003

63

75

62

86

83

92

0 20 40 60 80 100

Vertical Seul

Mixte

Vertical Seul

Mixte

Vertical Seul

MixteB

us

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Bu

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on

d

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u

Bu

s R

on

d

No

ir

12

3% Test Commander

% T.Cd Bon


Biographie des auteurs Bertrand DAVID est professeur des universités en informatique à l’Ecole Centrale de Lyon. Ses thématiques de recherche sont l’Interaction Homme-Machine, le travail collaboratif, la mobilité et l’intelligence ambiante avec des applications dans le domaine de Smart Cities. Il est était responsable de l’équipe ECL qui a participé au projet ADViCe. Il a surtout était le leader du projet ALF (Aides de Livraison du Futur) qui a été primé par le PREDIT 4 dans la catégorie « Logistique et transport de marchandises / connaissances ». Chen WANG est doctorant en informatique à l’Ecole Centrale de Lyon. Il travaille dans le domaine de l’Internet des objets et de Location-Based Services. Il a réalisé le simulateur pour le projet ADViCe. Bertin NAYO est stagiaire en informatique à l’Ecole Centrale de Lyon où il prépare son mémoire d’ingénieur CNAM. Sa contribution au simulateur ADViCe se situe au niveau du modèle 3D basé sur le logiciel Unity3D. René CHALON est maître de conférences en informatique à l’Ecole Centrale de Lyon. Ses thématiques de recherches sont l’internet, la réalité augmentée et le réseau avec les applications dans la problématique des Smart Cities.

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