Smart urban pavement management system

Résumé

Une ville intelligente et durable (VI) utilise les technologies de l'information et de la communication (ICTs) pour répondre aux demandes de ses citoyens et de sa main-d'œuvre, aujourd'hui et à l'avenir. À mesure que l'urbanisation s'accélère, de nouveaux problèmes apparaissent, tels que les inégalités sociales, la congestion routière, les défis de la gestion des infrastructures urbaines qui vieillissent et les problèmes connexes. En raison des outils disponibles, une meilleure gestion des infrastructures urbaines peut être atteinte. En effet, un des paramètres critiques d'une VI est sa gestion des infrastructures en particulier routières. Un système de gestion des routes (PMS) fait ainsi partie intégrante d'une VI pour optimiser les ressources physiques ou financières. Un PMS collecte, stocke, analyse et modélise les données sur l'état des routes et peut être amélioré en ajoutant de nouvelles technologies d’acquisition et d’analyse. C’est dans cet esprit que cette thèse développe une approche intégrée de la gestion intelligente de la voirie urbaine. Cette approche est basée sur la détection automatisée des fissures (ACD) et l'évaluation automatique des besoins d’entretien et de réhabilitation (MRNA). L'approche fournit également un outil de visualisation critique d'aide aux décideurs élus représentant les parties prenantes ou à tout citoyen pour apprécier l'état actuel et les besoins futurs. Cette thèse adapte une approche conventionnelle pour l'ACD basée sur l'IoT, notamment le LiDAR et la caméra RGB, qui intègre un modèle de prédiction de fissuration par intelligence artificielle (AI) et un outil de visualisation pour apprécier les conséquences de différentes stratégies d’entretien et de réhabilitation (M&R) sur les futures stratégies de gestion urbaine. Cette thèse comprend trois articles. Une nouvelle architecture est présentée dans le premier article sur la gestion des infrastructures urbaines. À l'aide de cette architecture, tous les aspects d'un système innovant de gestion des infrastructures urbaines (SUIMS) sont évalués, et des modèles et projections de leur état futur sont établis. Le premier document fournit également une évaluation détaillée des besoins actuels et futurs du SUIMS sur la base de méthodologies innovantes, notamment le cadre du jumeau numérique (DT). Dans le deuxième article, un capteur LiDAR mobile 3D accompagné d'une caméra RGB, à titre de capteurs IoT urbains, consacrés à la saisie de données géométriques de la chaussée et des fissures, téléchargées sur une plate-forme SIG et analysées avec MEPDG pour identifier les besoins de M&R. Sur la base des résultats du PMS, un modèle CityEngine est établi pour répondre aux besoins des agents de l'administration municipale et les priorités des parties prenantes. Le troisième article établit le potentiel de la réalité augmentée (AR) dans une approche PMS intelligente et fournit les besoins en matière de M&R basées sur l’état présent et futur de chaque section de route. Le résultat final de la visualisation est livré dans l’article sous forme d'expérience AR, unique à la thèse. En utilisant le moteur de jeu et les textures intégrées, cet article fournit un produit d'analyse de données dynamique et développe un système d'aide à la décision (DSS) pour l'analyse en temps réel pour les utilisateurs finaux. Cette thèse conclut que les chercheurs peuvent, selon les besoins, recourir à de nombreux outils différents afin de concevoir et de mettre en œuvre un PMS efficace, et évoluer vers une ville intelligente et durable. Le concept d’une ville intelligente et durable repose ainsi sur une collaboration étroite entre toutes les parties distinctes de chaque système de gestion des infrastructures urbaines. De plus, cette thèse apporte des perspectives pour les recherches futures, le développement de la méthode proposée et son application.

Date	21 juin 2023
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Gabriel J. Assaf (Directeur(-trice))