Zone d’expérimentation
SMARTMOB constitue une zone d’expérimentation pour les transports et les mobilités connectés durables de demain.
Le campus Universitaire « Talence-Pessac-Gradignan » est l’un des plus grand campus de France et même d’Europe avec plus de 235 hectares, 60 000 étudiants et 10 000 emplois de personnel.
Il se positionne comme une Micro-Cité pour les modes de déplacements & mobilités innovantes sur la Métropole de Bordeaux.
Ce site de Multi-Modalité permet d’étudier les flux de véhicules urbains variés : voitures, transports en commun (bus, 9 station de trams), modes actifs (vélos, trottinettes, piétons), cars, camions, engins de chantier, véhicules de livraison, …
Cette plateforme expérimentale permet de mener des projets de recherche au cœur d’un laboratoire à « ciel ouvert » et d’expérimenter en environnement réel les nouveaux modes de mobilité connectés et durables. La chaire a donc la capacité, en utilisant ses compétences et ses moyens, de mener des projets permettant de comprendre, optimiser, sécuriser et anticiper les mobilités de demain.
Datacampus : des données de mobilités pour le campus de Bordeaux
Ce projet d’Hyper-visualisation permet d’obtenir un ensemble de données qualifié, exploitable et précis. 27 capteurs ont été disposés aux entrées stratégiques des axes de flux de déplacements principaux du campus Talence-Pessac-Gradignan, permettant d’analyser la densité et les moyens de déplacement. Durant deux semaines d’octobre 2022, période la plus contraignante pour les transports au sein de la métropole, des données ont été récoltées en continue par ces capteurs, observant les flux de déplacements et les comportements des usagers du campus.
+ Projet: Cartographie interactive des transports sur le Campus
Modéliser l’impact du décalage des horaires universitaires pour lisser a surcharge du tram lors des heures de pointe sur le campus de Bordeaux
Grâce à l’utilisation des données de validation du tram et des lignes de bus sur le campus (plus de 5 000 000 validations de tickets) ainsi que la connaissance des emplois du temps étudiant et les plannings des professionnels, on peut évaluer la densité des usagers de ce moyen de transport dans une journée quotidienne. On observe donc des périodes de congestion aux heures de pointe (notamment le matin vers 8h et le soir vers 18h). Suite à plusieurs simulations, on remarque qu’un avancement des cours de 15 minutes sur un petit groupe d’étudiants peut réduire la charge du tram sans impacter négativement les autres stations. Ce projet peut évoluer en appliquant cette même méthode d’exploitation des données à d’autres stations.
Améliorer la sécurité des micro-mobilités :
Optimisation du placement des trottinettes connectées pour améliorer le service.
Les véhicules de micro mobilité (trottinettes, vélos…) sont de plus en plus présents sur les voies routières des métropoles. De nombreux acteurs favorisent les déplacements par mobilité douce, augmentant significativement le développement de flottes de véhicules (vélos, trottinettes et scooters) en free-floating. Optimisation du placement des zones de free-floating , et rééquilibrage des flottes pour simplifier la gestion des véhicules de micro mobilité et inciter à leurs utilisations.
En effet les données d’accidentologie doivent être étudiées en apportant des solutions, telles que des techniques de geofencing, ou encore des propositions d’itinéraires personnalisés et sécurisés.
Infrastructures et véhicules automatisés :
Améliorer l’optimisation de la connectivité et des services associés
Pour les infrastructures urbaines, les systèmes de transports intelligents coopératifs (C-ITS) améliorent grandement les connaissances routières, en particulier dans les zones de rencontres. Apportant des performances de communication entre véhicules et environnement (V2X) , la virtualisation des réseaux par logiciels renforce la sécurité et la gestion du trafic dans les points de forte concentration. Il est possible d’envoyer des informations (diminution de vitesse, pollution de l’air, présence de passage à niveaux) aux véhicules connectés autour des voiries. Par l’optimisation des systèmes de découpage et par l’utilisation de l’IA, la connectivité des véhicules automatisés se développe pour augmenter en fiabilité et en qualité.