Limites perceptives des conducteurs automobiles : Modèle et Application à la simulation de trafic

We propose a model of the driver perception suited for microscopic, agent-based traffic simulations. The model includes both top-down and bottom-up perception, and takes into account the limited amount of perceptive resource which gain access to short-term memory. The driving task is split into sub-tasks, which can be activated in parallel (e.g. car following and crossroads passing). Perceived entities (percepts) as well as subtasks are ranked with respect to their subjective value, and due to the bounded perception, only the more "valuable" percepts are sent to the decision module of the cognitive model. The competition among percepts to gain access to the short-term memory simulates attentional processes. A computational implementation of the model is proposed for the driver, using agent-based modeling. It is implemented in a traffic simulation environment and allows the driver-agent to manage the conflicts and the longitudinal space in the middle of the crossroads. This way, we improve the realism of the simulation. Furthermore, this model can lead to a new way of identifying and explaining near accidents. We illustrate some benefits for a microscopic traffic simulation at crossroads in two situations. The first scenario explores the traffic parameters at a crossroads, simulating various distributions of the driver's age. The second one demonstrates the adaptive behavior of simulated drivers facing a dangerous (e.g. hypo-vigilant) driver.Nous proposons un modèle de perception pour la simulation de trafic microscopique, utilisant une architecture multi-agent. Le modèle traite la perception ascendante (bottom-up) et descendante (top-down), et simule le fait que seul un nombre limité d'entités perçues a accès à la mémoire à court terme, et donc au module de décision. La tâche de conduite est divisée en sous-tâches qui peuvent être actives simultanément (par exemple, suivi de véhicule et passage de carrefour). Les entités perçues (les "percepts") sont classées en fonction de leur valeur subjective pour le conducteur, et du fait des limites perceptives et attentionnelles, seuls les percepts les plus importants sont envoyés au module de décision du modèle cognitif. La compétition entre percepts pour accéder à la mémoire à court terme simule un processus attentionnel. Une implémentation computationnelle de ce modèle est proposée, utilisant un système multi-agent. Il est implémenté dans un environnement de simulation de trafic et permet au conducteur simulé de gérer les conflits et l'espace à l'intérieur du carrefour. Ce modèle permet notamment d'explorer et d'identifier des presque-accidents. Les bénéfices d'une simulation microscopique de l'intérieur des carrefours sont illustrés par des simulations, d'une part en simulant différentes distribution de l'âge des conducteurs, d'autre part en simulant l'adaptation des conducteurs à un comportement dangereux (hypo-vigilant)