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Article dans une revue

Dynamic density and flow reconstruction in large-scale urban networks using heterogeneous data sources

Martin Rodriguez-Vega 1, * Carlos Canudas de Wit 1 Hassen Fourati 1
* Auteur correspondant
1 DANCE - Dynamics and Control of Networks
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, GIPSA-PAD - GIPSA Pôle Automatique et Diagnostic
Abstract : This work proposes an estimator for the vehicle density of every road section of a large urban traffic network using a data-based approach. We assume that a limited number of flow and turning ratio sensors can be installed and that aggregate Floating Car Data are available. To validate the estimator, real data obtained in the city of Grenoble in France is used. The results show that the trajectories of the real and estimated flows and density are very close, showing the good performance of the proposed methods.
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03538789
Contributeur : Martin Rodriguez-Vega Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 21 janvier 2022 - 11:42:58
Dernière modification le : vendredi 4 février 2022 - 03:25:42
Archivage à long terme le : : vendredi 22 avril 2022 - 19:08:07

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Rodriguez,Canudas,Fourati-DYna...
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Martin Rodriguez-Vega, Carlos Canudas de Wit, Hassen Fourati. Dynamic density and flow reconstruction in large-scale urban networks using heterogeneous data sources. Transportation research. Part C, Emerging technologies, Elsevier, 2022, 137 (103569), ⟨10.1016/j.trc.2022.103569⟩. ⟨hal-03538789⟩

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