Contrôle et gestion des systèmes de transport intelligents coopératifs

L’utilisation des interactions locales dans les systèmes de transport intelligents est cruciale pour la sécurité routière et l’optimisation du trafic. Elles permettent d’offrir des services sans dépendre d’infrastructure centralisée grâce à la diffusion locale d’informations en temps réel que chacun est libre d’utiliser. Si elles nécessitent de standardiser les échanges et de nouveaux modes de sécurisation, elles facilitent le déploiement de services en environnement hétérogènes.

Aujourd'hui, les avancées dans la technologie de communication véhiculaire ouvrent la voie à l'essor de la mobilité connectée et automatisée. Cette évolution favorise le développement des systèmes de transport intelligents, permettant d’améliorer la sécurité routière et de répondre à des cas d’usage critiques, en particulier ceux liés aux Véhicules Connectés et Autonomes (CAV), tels que la conduite automatisée ou à distance. Ce chapitre présente l'évolution des cas d’usage ainsi que leurs exigences.

Les C-ITS visent à améliorer l'expérience routière en utilisant des messages. En termes de sobriété énergétique, la question se pose sur la pertinence des répétitions multiples de ces messages. Ce chapitre analyse des données véhiculaires et propose des recommandations pour réduire la consommation énergétique et numérique associée à ces échanges.

L'objectif principal de la communication véhicule-à-véhicule est d'améliorer la sécurité et l'efficacité routières grâce aux systèmes coopératifs de transport intelligent (C-ITS). Une architecture hybride combinant ITS-G5 et LTE-V2X, optimisée par apprentissage par renforcement, est proposée pour pallier les limites des technologies actuelles et répondre aux exigences croissantes des applications V2X vers une conduite autonome.

Ce chapitre explore les synergies entre SDN et blockchain dans les réseaux véhiculaires définis logiciellement (SDVN). Il présente leurs caractéristiques, examine les applications communes pour les systèmes C-ITS (QoS, sécurité, scalabilité), analyse les solutions actuelles, propose des évolutions pour adapter la blockchain aux SDVN et identifie des pistes de recherche futures.

Les systèmes de transport intelligents (C-ITS) utilisent des communications V2X pour optimiser sécurité, trafic et services connectés. La 5G et le Network Slicing, avec leurs performances élevées (latence faible, fiabilité accrue), répondent aux besoins variés des applications véhiculaires. Ce chapitre propose une architecture Network Slicing pour ITS-G5, visant à réduire la latence pour des groupes prioritaires.

Les systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS) se déployent partout et sont reliés par des réseaux locaux sans fil basés sur le WIFI IEEE 802.11p. Ce grand nombre de composants entraînera une saturation de la bande passante du réseau sans fil. Afin surmonter cette limitation, nous proposons une nouvelle approche utilisant le paradigme ICN (Information Centric Networking) et appelé Geographical Vehicular Central Data Networking (GeoVCDN), il vise à réduire la consommation de bande passante et à améliorer la fraîcheur des messages

Ce chapitre présente un modèle d'optimisation pour le placement des serveurs Edge dans les réseaux de véhicules, utilisant la programmation linéaire en nombres entiers (ILP). L'objectif est de réduire la latence et d'équilibrer les coûts et performances. Des simulations sur les données de trafic de Bordeaux montrent des améliorations significatives en termes de latence et de répartition de la charge par rapport à d'autres stratégies.

Ce chapitre examine l’apport des systèmes coopératifs dans l’estimation du risque routier à trois niveaux : local (véhicule), local étendu (environnement proche) et global (environnement étendue). Le risque, interface clé entre la perception et la décision, permet d'optimiser sécurité et trafic. Une stratégie de communication est présentée pour construire des regroupements dynamiques garantissant la continuité et la qualité de service, permettant ainsi d’intégrer des estimateurs de risque étendus et globaux. Ces avancées renforcent fortement la sécurité routière en complétant les nombreux indicateurs locaux, insuffisants seuls, pour permettre de prédire et d'anticiper des situations à risque. Ces aspects jouent un rôle central et critique dans le développement des architectures de conduite automatisée.

Ce chapitre propose une méthode de perception collective pour les véhicules autonomes et connectés (CAV) utilisant l’apprentissage par renforcement profond multi-agent. Chaque CAV optimise la sélection et l'échange d'objets détectés pour réduire la surcharge réseau due aux données redondantes. Par rapport aux approches actuelles, cette méthode améliore la fiabilité du réseau tout en maintenant un haut niveau de perception dans les courtes portées.

Les composants technologiques actuels communiquent à l’aide de protocoles. Si ces protocoles ne sont pas correctement conçus, des failles de sécurité permettront aux attaquants de compromettre la confidentialité, l'intégrité ou l'authenticité des messages. Nous nous concentrons sur une classe spécifique de protocoles appelée distance-bounding. Ces protocoles permettent de s’assurer que les entités adoptent un comportement valide dans une zone géographique définie.

Les véhicules autonomes et connectés soulèvent des enjeux majeurs en matière de sécurité et de vie privée. Pour y répondre, ce chapitre propose une architecture innovante de sécurité et de protection de la vie privée, fonctionnant en tant que service. Cette architecture offre une sécurité optimale et adaptative aux différents contextes rencontrés par ces véhicules.

Cet article analyse les vulnérabilités des communications sans fil dans les systèmes de transport connectés, notamment les attaques ciblant les couches PHY et DL. Il explore les risques pour les fonctions critiques de sécurité et propose des solutions de détection basées sur l'IA pour identifier et contrer ces menaces, en examinant les protocoles et types d'attaques.