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MassE de DOnnées de Conduite pour la modélisation d'un feed-back incitant à la conduite sécuritaire selon les déplacements des automobilistes - MEDOC

Articles nos-projets Fondation MAIF

Les études statistiques sont bien connues en matière d’accidents de la route et elles contiennent une richesse d’information en terme de facteurs et de circonstances utilisables dans le cadre de la prévention des accidents. Les données de conduite produites aujourd’hui par les systèmes embarqués ou reliés aux véhicules peuvent-elles permettre d’identifier des conduits à risques ponctuelles ? Le suivi dans la durée d’un couple véhicule conducteur, permet-il de voir des évolutions et de prédire des risques ? Et que savons-nous des incidents que pourraient être interprétés en tant que presqu’accidents, situations conflictuelles ou limites sur les routes ? Ces données permettent-elles d’informer le conducteur sur les risques encourus à certains moments ?

Rencontre avec l'équipe de recherche en images

Valorisation prévue

  • Colloques nationaux et internationaux
  • Publication d’articles dans des revues scientifiques spécialisées à comité de lecture (ex. Accident Analysis and Prevention, transportation research Part D ou F)
  • Diffusion des résultats à un plus large public
  • Communication dans la presse selon l’intérêt des résultats

Résumé du projet

Le projet vise à apporter un éclairage sur les comportements de déplacements des automobilistes en particulier les incidents et presqu’accidents au moyen des variables liées :

  • A la dynamique du véhicule/aux actions de conduite (accélérations, freinages…)
  • Aux déclarations des conducteurs sur les comportements, causes et conséquences des actions entreprises
  • Au moyen d’un traitement « Big Data » a posteriori

Il s’agit d’accroître la compréhension des situations de conduite critiques susceptibles de converger vers l’accident, de faire le lien avec les données dynamiques de conduite et ensuite proposer des recommandations pour en diminuer l’occurrence.

Méthodes et Etapes

  • Analyse détaillée et localisation des accidents récurrents et des zones accidentogènes (ZAAC) dans le département des Yvelines
  • Analyse détaillée des problèmes routiers rapportés par les participant(e)s, de leurs causes et leur gestion
  • Identification et analyse des données associées à la dynamique du véhicule et liées à des événements de la conduite présentant un risque routier
  • Extraction de connaissances pour la mise au point d’un feed-back efficace vers le conducteur : Recommandations de mise en œuvre, conclusions et valorisation

Equipe de recherche

LPC (Laboratoire de Psychologie des Comportements et des Mobilités) - IFSTTAR

LIVIC (Laboratoire Interactions Véhicules-Infrastructures-Conducteurs) - IFSTTAR

Partenariats de recherche scientifiques et techniques

ETS (Ecole de Technologie Supérieure, Université de Québec)

 Début et durée de la recherche

2014 sur une durée de 28 mois

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