La route a une signature : vers le 'génome routier' avec RS3

03/11/2025

🧬 La route a une signature

Chaque route raconte une histoire.
Une montée vers un plateau, une série de virages en forêt, une descente serrée avant un village…
Ces variations, les véhicules les ressentent : elles influencent la vitesse, l’énergie consommée, la fatigue du conducteur.

💡 Et si nous pouvions mesurer cette personnalité ?
C’est l’idée du “génome routier” : décrire la route comme un objet vivant, avec ses gènes — courbure, pente, texture — plutôt qu’une simple ligne sur une carte.

Avec RS3 et Telemachus, nous travaillons à capturer cette signature à travers trois dimensions :

  • la géométrie (courbure et tracé, via OSM et IGN),
  • le relief (altitude réelle, plugin RS3-Altitude),
  • et les événements dynamiques (freinages, virages, accélérations).

🔍 Prenons un exemple :
sur un même itinéraire, deux cartes peuvent diverger ; OSM lisse certains virages, IGN les conserve.
Résultat : des écarts de plusieurs mètres sur la trajectoire simulée, et donc sur la prédiction d’énergie ou de risque.
C’est là que le “génome routier” devient un outil d’analyse objective : une façon de comparer et quantifier les routes du monde réel.

🧠 À terme, cette approche pourrait permettre de :

  • mieux comprendre le risque routier,
  • entraîner des simulateurs de conduite plus fidèles,
  • construire des bases ouvertes pour la mobilité intelligente.

🔬 Le tout dans une logique de science ouverte : méthodes partagées, données reproductibles, et appels à contribution.


✨ Ce projet symbolise ce que j’aime dans la recherche appliquée : relier la physique, la donnée et le terrain pour comprendre comment la route influence la mobilité.

#RS3 #Telemachus #RoadGenome #MobilityData #OpenScience #Simulation #Research #MobilityInnovation


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🔗 En savoir plus sur le projet “RoadGenome” :
👉 https://research.roadsimulator3.fr/blogs/b013/

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Sources

  • B013 — Estimer la courbure de la route : du GPS

Cité par

  • A116 — Laser Data Based Automatic Generation of

Références

  • Yu (2021)mobility
    Laser Data Based Automatic Generation of Lane-Level Road Map for Intelligent Vehicles
  • Hunter (2013)
    📖 Livre