La présente invention se rapporte à un procédé pour l'évaluation de la densité de la circulation sur une section de route ou d'autoroute. Plus spécifiquement, elle se rapporte à un procédé pour évaluer avec précision le nombre des véhicules présents sur une section de route, à partir des mesures de comptage et de vitesse obtenues aux points d'entrée et de sortie de la route. Les systèmes de commande de la circulation qui dirigent l'écoulement des véhicules dans un réseau routier utilisent divers types de détecteurs disposés à des points choisis du réseau pour fournir les informations concernant les conditions de circulation instantanées aux points où se trouvent les détecteurs. Certaines décisions, basées sur les informations détectées et transmises à l'unité de traitement ou l'unité de commande, sont prises en ce qui concerne la direction et la commande de la circulation. En général, des détecteurs, tels que des boucles magnétiques, des radars, des pédales ou des cellules photoélectrique, transmettent des informations concernant la présence et la vitesse des véhicules aux points de détection.A partir de cette information, le système de commande dérive généralement un répertoire, ou table indicatrice, relatif à la vitesse et au débit qui est indicatif du débit de la circulation dans le réseau. Pour certains types de routes, telles que les ponts et les tunnels d'autoroutes, il est essentiel de restrindre l'entrée de la circulation en des blocs de densité élevée. On a constaté, dans la technique des systèmes de commande de la circulation, que l'information sur la vitesse et le débit n'est pas à elle seule suffisants pour commander avec précision la circulation sur ces types de routes. Afin de satisfaire ce besoin, divers systèmes ont été mis au paint qui dérivent des mesures de densités de circulation basées sur l'information détectée sur la route. Un exemple d'un tel système est décrit dans l'article en langue anglaise de D.C.GAZIS et R.S. FOOTE 1Surveillance and Control of Tunnel Traffic by an On-Line Computers publié dans la revue XTranaportation Sciences Vol .3, 1969. pages 255 à 275. Dans cet article, il est décrit un procédé pour mesurer avec précision le nombre exact de véhicules dans chacune de trois sections d'une pluralité de voies de circulation dans le tunnel. Les mesures sont effectuées en établissant la concordance entre des configrations de longueurs d'une séquence de véhicules sur des points successifs de détection ou zones de contrôle placés à des distances d'environ 800 mètres. L'identification des configurations de véhicules est effectue en identifiant des véhicules individuels. Bien que ce procédé de msure de la densité de la circulation fournisse l'information requise, il présente les inconvénients de nécessiter une mesure précise de la longueur des voitures, un temps de traitement des données important est basé sur l'hypothèse de changements de voie peu fréquents. Un autre système pour calculer la densité de la circulation est décrit dans le brevet américain N03.239.805 délivré le 8 Mars 1966. Ce brevet décrit un circuit pour mesurer le taux du débit de la circulation par unité de temps, cette mesure étant une indication du volume de la circulation. Les calculs de la densité de la circulation sont effectués en détectant le passage des véhicules de façon continue et en déterminant une valeur électrique représentant le taux instantané de passage des véhicules par unité de temps. La densité est obtenue en divisant le volume par la vitesse. Bien que cette technique fournisse une évaluation de la densité de la circulation, elle ne le fait que sur un espace très limité.En conséquence, pour détecter de façon convenable la densité sur une section de route, de nombreux dispositifs de contrle seraient nécessaires. Une autre approche pour effectuer le calcul de la densité de la circulation consiste à effectuer une mesure de comptage aux points d'entrée et de sortie de la section de la route de sorte que le nombre des véhicules qui sont entrés et le nombre des véhicules qui sont sortis de la section peuvent etre utilisés pour calculer une mesure de densité. Une telle approche, bien qu'elle fournisse une approximation de la densité, souffre du défaut qu'elle nécessite un comptage initial relativement précis et que le calcul engendre une erreur cumulative. Cet établissement d'erreur cumulative a été reconnu dans la technique antérieure et plusieurs systèmes ont été réalisés pour résoudre ce problème. Ben que des résultats positifs aient été obtenus, les solutions proposées fournissent une mesure de la densité de la circulation qui n'est précise qu'au proche voisinage du détecteur.Afin d'obtenir des évaluations précises de la densité de la circulation sur de grandes sections de route, les systèmes de lattechnique antérieure nécessitent l'emploi d'un grand nombre de détecteurs, à proximité les uns des autres. En conséquence, l'un des objets de la présente invention est de calculer avec précision la densité de la circulation basée sur les mesures de la vitesse et du comptage effectuées aux points d'entrée et de sortie d'une section de route d'une longueur notable. Un autre objet de la présente invention est de calculer avec précision la densité de la circulation sur une section de route en utilisant un nombre minimal de dispositifs de mesure. La présente invention a encore pour objet de calculer avec précision la densité de la circulation par un procédé qui n'est pas susceptible d'erreurs cumulatives. La présente invention a également pour objet de calculer une évaluation précise de densité de la circulation sur une section prescrite de route, en évaluant le temps de' trajet des véhicules sur la route, en évaluant une mesure de densité grossière des véhicules sur la route et en ajustant l'évaluation de densité grossière séquentiellement en se basant sur les exigences de comptabilité de comptages successifs et de données antérieures de débit de véhicules. La présente invention a également pour objet de calculer avec précision la densité de la circulation sur une section prescrite de route par un traitement automatique des données en direct qui ne nécessite qu'un temps minimal de traitement d'ordinateur. La présente invention a encore pour objet de calculer avec précision la densité de la circulation sur une section de route par un procédé qui ne nécessite pas une mise au point et préparation excessives. La présente invention a encore pour objet de calculer avec précision la densité de circulation sur une section à voies multiples d'une route. Les objets qui précèdent, ainsi que d'autres objets, caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description plus détaillée qui suit d'un mode de réalisation préférentiel de l'invention tel qu'illustré dans les dessins annexés dans lesquels: la figure 1 est une représentation graphique dans le plan espace-temps de trajectoires typiques de véhicules sur une section d'une voie d'une route; la figure 2 est une représentation graphique de fonctions d'autocorrélation nromées d'erreurs dans le comptage grossier de véhicules; la figure 3 est une représentation schématique d'un système pour la mise en oeuvre d'un procédé d'évaluation de la densité de la circulation; la figure 4 est un organigramme du procédé d'évaluation par traitement en direct de la densité du courant de véhicules;; la figure 5 est un organigramme plus détaillé de l'étape de traitement consistant à effectuer le calcul du temps de trajet qui est représentée sur la figure 4; la figure 6 est un organigramme plus détaillée de l'étape de traitement consistant à effectuer le calcul du comptage grossier, qui est représenté sur la figure 4. Selon la présente invention il est prévu un procédé automatique pour calculer le nombre de véhicules sur une section de route. Le procédé consiste en trois étapes fondamentales qui utilisent l'inventaire des vitesses et temps d'arrivée aux points d'entrée et de sortie d'une section de route spécifiée, les mesures étant obtenues par des équipements appropriés de détection. Les étapes sont les suivantes: 1.- On obtient une évaluation du temps de trajet des véhicules à la fin de périodes d'observation séquentielles, à partir de l'inventaire des vitesses. 2.- On calcule une évaluation de comptage grossière du nombre des véhicules présents sur la section de route, à partir de l'inventaire des arrivées de voitures à l'entrée de la section de route et des temps de trajet des véhicules sortants. 3.- On modifie l'évaluation de comptage grossière au moyen d'une technique de filtrage par un évaluateur séquentiel qui assure la comptabilité de comptages successifs avec les données de débit en utilisant la relation: Y = Y + N - N dans laquelle k et Yak 1 sont les comptages ou dénombrements de véhicules obtenus aux fins de périodes successives d'observation et N1k est le nombre des véhicules qui entrent dans la section de route tandis que N2k est le nombre des véhicules qui sortent de la section au cours de la période d'observation de (k-I) à k. Sur la figure 1, à laquelle on se réfèrera maintenant, on a représenté un ensemble de trajectoires typiques de véhicules dans le plan espace-temps. Sur la figure 1, x1 et x2 représentent le commencement et la fin de la section de route, ou zone de contrôle, à l'étude. Des détecteurs sont situés aux positions x1 et x2 pour déterminer la vitesse et le temps d'arrivée de chaque véhicule qui entre et qui sort de la longueur de route. Du fait des divers étages d'établissement de la moyenne de la vitesse utilisée, il est suffisant de traiter chaque véhicule comme ayant une longueur moyenne. De cette manière, une mesure acceptable de la vitesse est obtenue à partir de l'intervalle de temps nécessaire au véhicule pour passer sur un détecteur unique tel qu'une boucle magnétique. Chaque mesure de vitesse est utilisée pour calculer une moyenne en cours de la vitesse à l'entrée et à la sortie de la section-de route et est ensuite éliminée. La moyenne en cours est calculée en utilisant un calcul de la moyenne exponentielle suivant la formule vn = avn-1 + (1-a) vm (1) dans laquelle v est la toute dernière mesure de vitesse, v 1 la moyenne m de vitesse antérieure et v n la nouvelle moyenne. La constante a est arbitrairement choisie de 0,7 afin d'assurer qu'environ cinq mesures de vitesse antérieures soient nécessaires pour apporter une cobtribution significative à la nouvelle moyenne mobile.Cette moyenne de vitesse sert à réduire l'erreur de vitesse intermittente associée à l'hypothèse d'une longueur de voiture constante et à aplanir les particularités de vitesse des conducteurs très individuellement. Elle a également l'effet très pratique de réduire les besoins de mémoire des données. Les spécialistes de la technique comprendront aisément que bien que l'établissement de la moyenne exponentielle soit utilisée ici, d'autres techniques d'établissement de moyenne seraient également acceptables. Toutes les T secondes, à des temps tl. - tk, les vitesses moyennes d'entrée et de sortie sont mises en mémoire ainsi que le nombre des véhicules comptés qui entrent et sortent de la route au cours des T secondes antérieures. Le tableau I donne des exemples de données telles que celles qui seraient mises en mémoire dans un cas typique. Chaque article est gardé en mémoire pendant une durée d'environ quatre fois le temps de trajet moyen de x1 à x2. notera qu'il n'y a que deux vitesses et deux comptages mis en mémoire dans chaque T secondes. quelque soit le nombre de voies de circulation ou le nombre de voitures comptées dans l'intervalle précédent. TABLEAU I Exemple typique des données mises en mémoire pour une section de route Intervalle V N V N d'échantillonnage I I 2 2 k 47,2 5 39,6 6 k-1 42,7 4 43,4 5 k-2 40.3 4 46,5 4 k-3 41,8 4 47,1 5 k-N 51,2 3 44,9 5 Lu informations aises en mémoire données dans le tableau I sont converties en un comptage des véhicules en deux étapes qui sont exécutées la fin de chaque période de T secondes, c'est-àdire aux temps t1, t2.... t k La première étape utilise les données de vitesses mises en mémoire V1 et V2 pour déterminer le temps de trajet approximatif pour un véhicule sortant au tramps tk Ensuite, dans une seconde étape. le temps de, trajet est converti en une évaluation du nombre de vaitanes sur (x1, x23 en totalisant le nombre de véhicules entrant dans la route entre (t k - temps de trajet] et tk On se référera à ce nombre sous l'expression n comptage des voitures basé sur le temps de trajet ou simplement comptage grossier".Afin d'adoucir, ou de filtrer les erreurs dans le comptage grossier, chaque nouveau comptage grossier est algébriquement combiné avec les évaluations antérieures de comptage de véhicules pour produire une nouvelle approximation du nombre de véhicules présents sur la route. Cette évaluation filtrée du comptage des véhicules est appelée dans la présente demande "évaluation séquentielle étant donné qu'elle est engendrée toutes les T secondes à partir du nouveau comptage grossier et de l'évaluation antérieure dans la séquence. Il est significatif de noter que le calcul du temps de trajet est basé seulement sur des hypothèses simples concernant le champ de vitesse v(x,t) et sur le fait que la vitesse de chaque voiture est la dérivée par rapport au temps de sa position. En outre, l'algorithme pour l'évaluateur séquenttel est basé sur la conservation des véhicules et sur les propriétés statistiques du comptage grossier. L'étape la plus critique et la plus complexe dans le processus d'évaluation est celle consistant à obtenir une bonne approximation du temps de trajet. Si le comptage grossier comporte des erreurs substantielles et non prévisibles, l'évaluateur séquentiel contiendra également l'erreur. Le problème fondamental pour effectuer le calcul du temps de trajet réside en ce que l'échantillonnage dans l'espace des configurations de vitesse peut entre grossier lorsque x1 - x2 est grand. Si, sur la figure 1, la vitesse v(x,t) est connue à tous les points d'une grille serrée de temps et de distance, le temps de trajet d'un véhicule entrant à x1 peut être obtenu en intrant l'inverse de la vitesse par rapport à la distance jusqu'à ce que x2 soit atteint. Cependant, vtx,t) est connu seulement à x1 et x2 qui. dans la pratique. peuvent etre relativement éloignés.Des hypothèses concernant v(x, t) entre x1 et x2 doivent être faite. Lorsque x2 - x1 s'accroit, la justesse de ces hypothèses décroît et le calcul de temps de trajet devient moins bon. Une limite supérieure pratique pour X2 - X1 dépend de la nature de la route. Une distance de zones de contrôle qui peut entre donnée à titre d'exemple et est acceptable, correspond à placer des détecteurs à des intervalles de 800 mètres. La grille de temps peut être arbitrairement choisie aussi petite que désirée, telle que. par exemple, 5 ou 10 secondes. Afin de développer l'algorithme du temps de trajet. il est pratique de définir les variables suivantes: T(x, tel t temps nécessaire pour atteindre la position x2 au temps tk en partant du point x Un véhicule qui atteint la position x2 au temps t k doit avoir été au point s Le temps de trajet T(x1, tk) est désigné T12. Malheureusement, l'équation intégrale 2) n'est pas facilement résolue mème lorsque vts,t] est connue.Par exemple, supposons que ###### varie linéairement avec 1 1 x de , à l'entrée x1, à à la sortie x2. v(x1, tk - T12) v(x2, tk) Dans ce cas l'équation (2) donne: La solution de cette equation transcendante pour T12 nécessite des approximations successives en utilisant les antécédents de v(x,t). Un meilleur algorithme du temps de trajet qui continue cependant de nécessiter des approximations successives, utilise des hypothèses simples mais plus réalistes sur la nature de v(x, k).Ces hypothèses sont que: a) à une position donnée x, v(t) varie entre I et v(x t ) ' k 12 vtx, et linéairement par rapport à t C'est-à-dire que: dans laquelle x1 # x # x2 (4 b) A un temps donné, t, v(x,t) varie linéairement par rapport à x entre 1 1 v (x1, . t) et v(tx2 . t).C'est-à-dire que/ dans laquelle t k ~ T12 Maintenant, en utilisant les équations (4) et (5) la formule ppur calculer le temps de trajet est obtenue comme suit: (i),Les equations (2), t4) et (5) sont utilisées pour obtenir les expressions pour les deux premières dérivées par rapport à l'espace de T'(x,tk) = 1/v@x,tk - T(x,tk)] (ii).T(x,tk) est approchée par un polynome du quatrième ordre P(x) qui satisfait les conditions: T(x2, tk) = P(x2) = 0 T'(x2, tk) = P' (x2), T" (x1,tk) = P'(x1) T" (x2, tk) = P" (x2), T"(x1,tk) = P"(x1) (iii). le polynome P(x) est exprimé comme suit: 4 P(R) = # ai (x2-x)i = T(x,tk) dans laquelle T12 = P (x1) le terme ai est une fonction linéairement de T par suite de l'équation (7). En conséquence, l'équation (8) est une équation 12 du second degré dans laquelle T12 peut être résolue pour donner: dans laquelle et dans laquelle on a tacitement admis que (b/2)2 # c. Si (b/2)2 T12=b/2 (x2-x1) (11) Etant donné que b et c sont fonctins de v(x1, tk -T12), I'équation (9) est transcendante en T12. Afin de déterminer T12, une valeur nominale de T12 est choisie, b et c sont calculés et l'équation (9) est utilisée pour obtenir une nouvelle valeur de T12. Le processus est alors répété en utilisant la nouvelle valeur de T12 et poursuivi jusqu'à ce que la convergence soit obtenue, ou jusqu'à ce due trois ou quatre itérations aient été effectuées. La dernière valeur de T12 calculée est utilisée comme temps de trajet. On doit noter~que tous les calculs complexes donnés cidessus ne sont pas effectués en direct. L'évaluation du temps de trajet nécessite seulement les calculs algébriques simples représentés par les équations (9) et (10). Les besoins en temps d'ordinateur pour de tels calculs sont très insignifiants, comme on l'examinera plus en détail dans la présente description. Une fois que le temps de trajet T12 a été déterminé, le comptage grossier est calculé en pastant de l'hypothèse que tous les véhicules entrant dans (x1, x2) avant ttk-T12) ont déjà atteint x2. Ainsi, les véhicules restant sur (x1. x2) sont ceux qui entrent entre (tk-T12) et @'évaluateur séquentiel est conçu pour modifier le comptage grossier. En effet, il pondère chaque nouveau comptage grossier et l'évaluation séquentielle antérieure pour engendrer une nouvelle évaluation dans la séquence. Soit yk, le nombre de véhicules sur (x1, x2) au temps tk et N1k et N2K. respectivement, le nombre de véhicules comptés qui ont franchi respectivement x1 et x2 au cours ds l'intervalle tk-1 à tk. Si l'information de comptage est précise . la relation suitante : yk = yk-1 + N1k - N2k = yk-1 + #Nk (12) est déduite du principe de la conservation des voitures. En général, cependant #Nk n'est pas parfaitement déterminé. Des comptages erronés ou manqués, des changements de voies dans le cas où des évaluations pour une seule voie sont désirés etc... contribuent à entraîner des erreurs dans la mesure de #N(k). Si wk représente cette valeur on a alors: yk = yk-1 + #Nk + wk, (13) dans laquells #Nk est maintenant le "changement observé" yk-1-wk au lieu du changement vrai yk - yk-1. La variable wk est traitée comme une variable aléatoire avec une moyenne nulle et une variation connue. (La moyenne, si elle existe et est connue, peut entre prise en considération dans l'équation (13). Si l'information est disponible pour déterminer yo, l'équation (13) est utilisée pour déterminer y1, y2 ....... yk en supposant wk = o. Avec cette hypothèse, une erreur est introduite qui est due aux effets cumulatifs de w1...... Wk. Afin de permettre au procédé de démarrer automatiquement cependant, le comptage grossier est utilisé, en remplacement des hypothèses sur yO. Représentons le comptage grossier par: Zk w Yk + vk t14l dans laquelle vk est l'erreur au temps tk. Le problème est alors de déterminer une évaluation de y k basée sur les comptages grossiers z1, z2 ..... Zk et l'équation de modèle (13). Ce problème est un cas particulier d'un problème plus général considéré par R.E. Kalman dans un article en langue anglaise "A Nu Approach to Linear Filtering and Prediction Problemsw dans la revue Transaction ASME Séries D.J. Basic Eng. Vol. 82, 1960 pages 34 à 45. et par A.P. Sage dans le livre en langue anglaise *Optimum System Control", Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs@ N.J. 1968 qui ont démontré que, sous certaines conditions, une solution optimale est donnée par: yk = Bk zk + (1-Bk) [yk-1 + #Nk] = yk-1 + #Nk + Bk [zk - yk-1 - #Nk]. (15) Avant d'examiner les conditions dans lesquelles équation (15) est optimale, supposons que, d'une manière quelconque, une évaluation yk-1 de yk-1 est obtenue. Si cette évaluation est bonne et si la variation de wk est faible, l'équation (13) suggère que yk = yk-1 + #Nk est un choix convenable pour yk. Ceci correspond à Bk = 0 dans l'équation (15). si, par contre, la variation de vk est faible, alors yk = zk comme suggéré par l'équation (15). Ceci est équivalent à admettre @k = 1 dans l'équation (15). En général, @kk est un compromis entre ces deux extrèmes avec O L'équation (15) est le meilleur évaluateur linéaire au sens que: Ck = E[(yk - yk)2] (oans laquelle E signifie la précision ou établissement de moyenne) (161 est réduit au minimum, à condition que wk, vk satisfassent aux conditions suivantes qui sont précisées dans l'article de Kalman cité cidessus (i) ELwk] - E [vk] = (iii) E[vkvj] = R# jk (iv) E[wkvj] = 0 Les conditions que doit remplir Bk at que doivent remplir yo et co sont : y0 = E[y0], C0 = E{[y0 - E(y0)]2} (19) En examinant l'équation (17), on voit que 5k se trouve entre 0 et 1 selon les variations de v, w et l'erreur de l'évaluation précédente, c'est-àdire R, Q, Ck-1.Ainsi, l'équation (171 est entièrement en accord avec les hypothèses faites à la suite de l'équation (15). En supposant pour l'instant que les conditions (il à(iv) soient satisfaites, l'équation (19) fournit la variation de l'erreur initiale et le choix de yo. Au temps t1, lorsque z1 est déterminé, B1, C1 et x1 peuvent être calculés, respectivement à partir des équations (17), (18) et (15). Le procédé est alors répété pour chaque observation successive dans le temps. On examinera maintenant les conditions (i) à (iv) pour déterminer si elles sont en fait satisfaites. Par étalonnage, E[vk] peut être rendue approximativement égale à zéro; autrement, la condition (i) est seulement grossièrement satisfaisante. Les conditions (iii) et ìv) sont, en première approximation, satisfaites.En d'autres termes, les erreurs dans les changements observés Yk - Yk-1, Yj-Yj-1 sont essentiellement indépendantes pour j # k et, de même, ces erreurs sont indépendantes de l'erreur du comptage grossier vk. En ce qui concerne la condition (iii), la corrélation de v(tj) = vj et v(tk) = tk a été étudiée en utilisant les données avec des densités connues telles présentées dens l'article de D.C. GAZIS et autres cité ci-dessus.La figure 2 montre de façon typique les fonctions de corrélation pour des sections de 800 mètres de circulation sur une voie unique. A l'évidence, vk, vk-1 ne sont pas non corrélatives comme nécessaires à moins que tk-tk-1 > 150 secondes. Afin de pallier cette difficulté, on observera tout d'abord à la partir de la figure 2 que la corrélation peut être approchée par une exponentielle négative, à savoir: E[v(t)v(t-#)] = -a |#|, 0,01 R e ~ ~ Si l'équation (20) est traitée comme une identité, il peut être alors facilement vérifié que E[vk-dvk-1) (vj - dvj-1)] = R (1-d2) #jk. (21) En conséquence, un comptage grossier modifié Zk peut être défini par l relation: par la relation: d -dN * k k-1 k (22) 1 - d Auquel cas les équations (13) et (14) donnent: il résulte alors des équations (21), (23) et les hypothèses ìi) et(iv) * Les erreurs vk satisfont en conséquence l'hypothèse (iii) mais non l'hypothèse (iv) ; cependant, la partie droite de l'équation (25) est en général très petite. La forme finale de l'évaluation est obtenue en ig@orant les petites imperfections impliquées par l'équation (25) et en remplaçant R et zk respectivement par R* et z-k * dans les équations (15) (17) et (18).Les équations résultantes sont alors les suivantes y = yk-1 + #Nk + Bk * [zk - dzk-1 - (1-d) yk-1 -#Nk] (26) dans laquelle L'équation (19) qui fournit ces conditions de départ, l'équation (20) qui définit d, et les équations (263 à 28) forment l'algorithme séquentiel complet. Sur la figure 3, à laquelle on se référera maintenant, on a représenté sous forme de schéma-blocs, un système pour réaliser l'évaluation, par traitement en direct, de la densité de la circulation sur une section de route, à partir d'une série chronologique ds données de débits et de vitesses. Les données sur le débit et sur la vitesse sont toutes deux entrées de façon continue dans le système à partir de détecteurs (non représentés) disposés aux points d'entrée et de sortie d'une section de route. Ces détecteurs peuvent être d'un type quelconque capable de détecter la présence d'un véhicule et de déterminer sa vitesse. De tels dispositifs sont bien connus dans la technique de la commande de la circulation. La moyenne des mesures de vitesse d'entrée et de sortie 2 et 4, qui représentent les vitesees d'entrée et de sortie des véhicules respectivement à l'entrée et à la sortie de la section de route, est établie sur une période de temps particulière tk Comme examiné ci-dessus, l'établissement de la moyenne des mesures de vitesse est effectué par l'établissement de la mpyenne exponentielle suivant la formule du type représentée dans l'équation (1). Cette exponentielle est facilement calculée par un programme fonctionnant sur un ordinateur universel et représenté comme calculateur 10 de la moyenne mobile de vitesse il apparaitra à l'évidence aux spécialistes de la technique que l'établissement de la moyenne des mesures de vitesse peut être effectué par des moyens de circuits équivalents. Les mesures de débit d'entrée et de sortie qui consistent dans un comptage continu du nombre de véhicules qui sont détectés par les mécanismes de détection sont introduites dans le calculateur 12 qui accumule le comptage des véhicules qui sont détectés. Les sorties des données correspondant au débit et à la vitesse issus des calculateurs 10 et 12 sont prélevées à tous les intervalles de temps tk. Les signaux de sortie sont mis en mémoire dans des registres 14 et 16. Le prélève ment est illustré par une pluralité d'interrupteurs tk qui sont commandés pour être amenés soit à l'état ouvert soit à l'état fermé. A la fin d'un intervalle tk' qui est de l'ordre de plusieurs secondes, les interrupteurs t k sont fermés et transmettent ainsi les données de comptage et de vitesse traitées, provenant de 10 et 12, aux dispositifs de mémoire 14 et 16.Les dispositifs de mémoire 14 et 16 entretiennent un inventaire permanent des données de comptage et de vitesse moyenne pour plusieurs intervalles de temps dont le total est supérieur au temps de trajet escompté, ledit inventaire étant utilisé par l'évaluateur séquentiel 22. Les données mises en mémoire représentant la vitesse moyenne des véhicules entrant et sortant sont utilisées par le calculateur du temps de trajet 18 pour calculer un temps de trajet moyen évalué pour un véhicule se déplaçant sur la section de route au cours de l'intervalle de temps tk Le temps de trajet évalué est alors introduit dans le calculateur de comptage des véhicules 20 qui calcule un comptage grossier du nombre des véhicules présents sur la route. Ce calcul est basé sur les données de sortie du temps de trajet évalué du calculateur 18 et sur les données en mémoire représentant le comptage des véhicules entrants et sortants pendant une période de temps égale au temps de trajet évalué, en revenant en arrière dans le temps, à partir de l'intervalle tk.La sortie du calculateur de comptage des véhicules 20 est le comptage grossier Zk qui est une évaluation, qui a besoin d'etre amélioré ou filtre par l'évaluateur séquentiel 22 qui fonctionne conformément à l'atian (15). L'évaluateur séquentiel 22 fonctionne de façon à filtrer tes erreurs dues à des inexactitudes du comptage grossier qui sont dues à des facteurs tels qu'une erreur d'évaluation du temps de trajet. L'évaluateur séquentiel 22 calcule un nouveau "comptage" k qui est calculé en formant une combinaison linéaire de la sortie Zk du calculateur 20 de comptage des véhicules et d'une autre sortie qui est obtenue à partir du comptage à la fin de la période d'observation antérieure Yh 1 et les nouvelles données d'entrée et de sortie conformément à la relation de répétition Yk k-I + N1k N2k Les dispositifs à retard 24 et 26 fournissent la synchronisation convenable pour l'introduction du comptage des véhicules Zk-1 et de la sortie Yk-1 de l'évaluateur séquentiel 22. Sur la figure 4, à laquelle on se réfèrera maintenant, on a représenté un organigramme du procédé pour le calcul automatique en direct de la densité d'un courant de circulation. Les différents blocs (rectangles et losanges) indiqués correspondent à différentes fonctions ou opérations à faire exécuter par le calculateur, à savoir: bloc 30 : mesure de vitesse et de débit d'entrée; mesure de vitesse et de débit de sortie; bloc 32 : calcul de la valeur d'entrée filtrée; calcul de la valeur de sortie filtrée; bloc 34 : calcul du temps de trajet; bloc 38 : est-ce la première période d'observation? bloc 37 : initialisation du filtrage et estimation; bloc 39 : mise à jour des valeurs. Le procédé tel que décrit ici peut être mis en oeuvre par tout ordinateur universel comportant une mémoire et des capacités d'Entrée/Sortie suffisantes. La disposition physique de l'équipement d'entrée/sortie relié à l'unité de traitement est à la pprtée de l'homme de métier et ne nécessite pas un examen plus approfondi. L'entrée utilisée pour le traitement est l'entrée des données mesurées représentant les mesures de vitesse et de débit. Ces mesures sont ensuite disposées en format de table sous forme d'un inventaire qui est accédé par diverses parties du dispositif de traitement des données. Une représentation d'un exemple d'inventaire est donnée dans le tableau I cidessu,. L'étape de traitement 30 représente le calcul et la mise en table des vitesses et débits à l'entrée et à la sortie de la section de route, en utilisant les données des détecteurs pendant la période d'observation précédente.Comme examiné cideasus le procédé automatique pour calculer la densité de la circulation opère sur la base d'un intervalle de temps tk. En d'autres termes, un calcul de densité k est effectué pour chaque intervalle de temps. Dans l'étape de traitement 32, la moyenne des mesures des vitesses pendant la période de temps tk est effectuée au moyen d'une fonction d'aplanissement telle que celle représentée dans l'équation (1) cidessus. Cette équation (1) d'établissement de la moyenne exponentielle fournit une transition lente dans la vitesse moyenne pour des changements rapides dans ta vitesse détectée à l'entrée ou à la sortie. - Après que la moyenne des mesures de vitesses a été établie, le traitement, à l'étape 34, calcule un temps de trajet estimé pour la section de route; en d'autres termes, la durée moyenne nécessaire à un vésicule pour couvrir la distance de l'entrée à la sortie sur la route. Ensuite, en utilisant le temps de trajet, le traitement continue par le calcul, à l'étape 36, d'un comptage grossier approximatif, ou évaluation du nombre des véhicules présents sur la section de route au cours de l'intervalle de temps tk. Le calcul du comptage grossier dépend à lå fois du temps de trajet calculé et des mesures d'entrée et de sortie pendant les intervalles de temps précédents. Les spécialistes de la technique comprendront aisément que les principes de l'invention englobent d'autres procédés de calcul d'une évaluation du comptage grossiet.Toute technique qui donne des données de comptage grossier qui oscillent autour du comptage réel, avec une vairation normée par rapport au dénombrement effectif ne dépassant pas 20, peut être utilisée à titre d'autre solution. Par exemple, des 6valuations de comptage grossier pourraient etre obtenues en analysant des images de la section de route par des moyens de traitement analogiques ou numériques qui calculent, à partir de la composition de l'image visuelle, une certaine mesure du nombre de véhicules présents sur la section de route. Du fait que le comptage grossier bst une simple évaluation en ce qui concerne la densité de la citoulation sur la section de route, il est nécessaire de filtrer le comptage grossier calculé pour arriver à une évaluation précise de la densité. Le filtrage est effectué en utilisant une technique de filtrage linéaire telle que celle décrite dans l'article de Kalman cité ci-dessus. La technique de filtrage nécessite l'initialisation de certains paramètres pour la première période d'observationw comme représenté dans l'organigramme, par l'étape 37. Pour les périodes d'observation suivantes, l'initialisation n'est pas nécessaire et le- symbole de décision 38 emprunte le branchement conduisant à l'étape de traitement 39.Le filtre linéaire 39 pondère chaque évaluation de comptage grossier et les évaluations séquentielles antérieures pour engendrer une nouvelle évaluation améliorée, basée sur une relation de répétition des comptages obtenus à la fin de deux périodes d'observation successives, comme montré par l'équation (15). Sur la figure 5, à laquelle on se référera maintenant, on a représenté un organigramme plus détaillé de l'étape de traitement 34 qui représente les étapes itératives qui sont exécutées dans le calcul du temps de trajet. Sur cette figure, différents blocs (rectangles et losanges) correspondent à dss fonctions ou opérations à faire exécuter par le calculateur, à savoir: bloc 40 : initialiser b. Lt; bloc 42 : placer KL = O; bloc 43 : calculer les éléments indiqués; bloc 45 : calculer le temps de trajet (k) k = distance bloc 46 : calculer le rb/2' tempst2de t S tl k = distance x b/2 bloc 50 : est-ce que l'on a k k > (A+7) bloc 49 : mettre LT = plancher [ temps ou trajet (k)/ 5 ] à = (5). (LT), KL = KL+1 Comme indiqué sur la figure. les données d'entrée sur l'ensemble pour le calcul du temps de trajet, sont constituées par les mesures de vitesses aplanies calculées à l'étape de traitement 32 de la figure 4; elles appaPais- sent sur la ligne ENTREE du bloc 40. L'initialisation du paramètre à qui représente une évaluation initiale du temps de trajet et du paramètre LT qui représente la valeur en nombres entiers du nombre de périodes d'observation qui sont contenues dans l'évaluation initiale à est effectuée à l'étape 40. De même, au cours de cette phase d'initialisation, le compteur d'itérations-KL est ramené à zéro.Après l'initialisation, on calcule les paramètres b et c conformément à l'équation t10) antérieurement dérivée. On notera que ces équations peuvent être résolues par de simples calculs algébriques qui peuvent être effectués facilement. Ensuite. les paramètres nécessaires b et c ayant été obtenus, t devient possible de calculer le temps de trajet évalué T12 conformément à l'équation 19]. Cependant. étant donné oue l'éauation du temps de trajet contient l'expression: qui peut donner un nombre imaginaire, un essai est préalablement effectué, à l'étape de décision 44, pour déterminer s'il y a lieu ou non d'inclure l'expression de racine dans l'équation et effectuer l'étape 45 ou, dans l'alternative. effectuer l'étape 46. Après le calcul du temps de trajet, le compteur d'itérations KL est questionné à l'étape 50 de sorte que le traitement peut être arrêté après que trois itérations ont été achevées. On notera que le choix du nombre maximal d'itérations est arbitraire. Un autre essai est effectué au niveau du bloc de décision 50 pour déterminer si les calculs de temps de trajet convergent autour de l'évaluation initiale #. Si le compteur d'itérations KL est égal à deux et si le temps de trajet a convergé entre à-3 et A+7, le temps de trajet est alors sorti pour la partie de calcul suivante. Cependant, si l'une ou l'autre de ces deux conditions n'est pas satisfaite le compteur KL est augmenté d'une unité, les variables #, LT sont mises à jour et le traitement bifurque pour revenir à l'étape 43. Sur la figure 6, à laquelle on se réfèrera maintenant, on a représenté un organigramme plus détaillé de l'étape de traitement 36 de la figure 4, laquelle étape représente le calcul du comptage grossier, ou évaluation grossière de la densité de la circulation sur la section de route. Sur cette figure 6, differents blocs (rectangles ou losanges) correspondent à des fonctions ou à des opérations à faire exécuter par le calculateur à savoir: bloc 51 : calculer KT = plancher C temps ou trajet (k)/5] compter (k) 5 nouvelles voitures (k-KT) x Ltemps de trajet (k)/5 - KT] bloc 52 : calculer J = k - KT+1 bloc 54 : calculer (k) t compte (k) + nouvelles voitures (J] J ~ J+1 bloc 55 : est-ce que J La sortie du temps de trajet calculée conformément à l'organigramme représenté sur la figure 5 est introduite comme entrée pour l'étape de calcul du comptage grossier. Le comptage grossier est calculé en supposant que tous les véhicules qui sont entrés dans la section de route avant le temps correspondant à l'intervalle k moins le temps de trajet T12, sont déjà sortis. En conséquence, les véhicules restant sur la section de route sont ceux qui y sont entrés entre le temps (t - T12) et tk. En premier lieu, à l'étape 51 un nombre KT est calculé qui est le nombre de périodes d'observation oontenues dans T12. Le reste est utilisé pour calculer la fraction des vésicules qui sont entrés pendant la période d'observation k-KT qui se trouve encore dans la section de route, en supposant un taux d'entrée uniforme au cours de cette période d'observation. A ce nombre sont ajoutés les nombres des véhicules qui sont entrés dans la section de route ou cours des périodes k-KT+1, k-KT+2 ... k aux étapes 52 et 54, pour obtenir le comptage grossier. En se référant à nouveau à la figure 4, on voit qu'à@ la suite du calcul du comptage grossier, le procédé automatique pour l'évaluation de la densité de courant de circulation, filtre la sortie du comptage grossier de l'étape de traitement 36. L'opération de filtrage est exécute au moyen d'un algorithme séquentiel linéaire comme décrit ci-dessus. Dans la première itération du traitement, il est nécessaire d'initialiser les paramètres suivants qui sont nécessaires à l'algorithme de l'évaluateur séquentiel pour résoudre les équations 26, 27 et 28. initialiser: 1 - la covariation Q du bruit du système 2 - la covariation R du bruit d'observation 3 - l'évaluation initiale Yo 4 - Ia variation initiale de l'évaluation CO 5 - le paramètre d Pour les itérations ultérieures dans l'estimation séquentielle linéaire de la densité du courant de la circulation, les évaluations en ce qui concerne les comptages grossiers Zk sont mises à jour en utilisant les équations 1261, t27) et (28) de Kalman dont le résultat est une nouvelle évaluation Yk qui. après plusieurs périodes d'observation représente une évaluation extrèmement précise du nombre effectif de véhicules qui se trouvent sur la section route. ladite évaluation pouvant être utilisée par un système de commande de la circulation pour prendre des décisions sur la régulation de la circulation. La présente description ne présume en rien sur les modification ou adaptation technologiques qui peuvent être apportées sans modifier l'esprit de l'invention. REVENDICATIONS 1.- Mode d'estimation automatique de la densité de trafic à intervalles de temps séquentiels sur une section de parcours marquée par des détecteurs d'entrée et de sortie qui comptent le nombre de véhicules et déterminent leur vitesse, ledit mode d'estimation étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: détermination d'un compte approximatif des véhicules présents sur une section de parcours pour chaque intervalle de temps k modification dudit compte approximatif pour chaque intervalle de temps en utilisant une relation où Yk-1est le compte approximatif calculé sur l'intervalle d'échantillonnage précédent et où NIk N2k sont les comptes de véhicules respectivement trouvés durant le temps passé entre l'intervalle de temps K-1 et k. 2.- Mode d'estimation conforme à la revendication 1 caractérisé en ce que l'étape de modification dudit compte approximatif comprend la détermination pour chaque période d'observation d'un nouveau compte de véhicules Yk conformément à la relation Y k k BkZk k ÌBk) L Y +#Nk] k Zk = compte approché nok. 3.- Mode d'estimation conforme à la revendication 1 caractérisé en outre en ce que l'étape de détermination du compte approximatif comprend l'estimation du temps de trajet d'un véhicule pour traverser la section du parcours à partir de mesures prises sur les détecteurs d'entrée et de sortie à chaque intervalle de temps k, le calcul d'un compte approximatif de véhicules présent sur ladite section de parcours pour chaque intervalle de temps. à partir du temps de parcours par véhicule. 4.- Mode d'estimation conforme à une quelconque des revendications 1, 2 ou 3 caractérisé en outre en ce que on fait la moyenne des mesures de vitesses faites par les dits détecteurs sur chacun des intervalles de temps. 5. Mode d'estimation conforme à la revendication 4 caractérisé en outre en ce que on place en mémoire un inventaire de tous les comptes et des informations de vitesse moyenne relative à une pluralité d'intervalles de temps. 6.- Mode d'estimation conforme à une quelconque des revendication5 précédentes caractérisé en ce que l'étape de calcul du nombre Yk comprend la détermination et l'identification du nombre d'intervalles de temps qui coïncident avec le temps de parcours estimé, une obtention du compte de véhicule à partir dudit inventaire pour chacun des intervalles de temps ainsi que l'on vient de les déterminer et le calcul d'un compte somme qui représente Yk. k 7.- Mode d'estimation conforme à une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que si le nombre d'intervalles de temps identifié consiste en un entier plus une fraction, le procédé comprend en outre l'estimation d'un nombre approximatif de véhicules qui sont entrés sur la section de parcours, lequel nombre est en proportion de ladite fraction par rapport à l'intervalle de temps. 8.- Procédé conforme à une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l'étape d'estimation du temps de parcours du véhicule comprend la résolution de la relation: T(x1, tk) = temps pour attendre x2 à l'instant k en étant parti du point x1.