sumo学习心得

假期对SUMO平台进行了学习,在市面上没有一本书是具体介绍SUMO的使用的,所以SUMO的学习只能通过网络和SUMO软件来学习。

首先要介绍一下SUMO平台。

一、SUMO是“Simulation of Urban Mobility”的简称。SUMO平台是一种开源,微观,多模态的交通模拟。 它允许模拟由单个车辆组成的给定交通需求如何在给定的道路网络中移动。
SUMO是微观建模。每辆车都是明确建模的,有自己的路线,并在网络独立移动。 默认情况下,模拟是确定性的,但有多种方式引入随机性。

SUMO应用包括:交通灯评估、路线选择和重新路由re-routing、交通监控方法评估、车辆通信仿真和交通预测。

二、SUMO的特点
SUMO可以模拟空间连续和时间离散的车辆运动,同时也可以模拟不同的车型(小轿车、卡车、公交车等)、车道、交通规则、红绿灯等。当然也包括:微观路线 - 每辆车都有自己的路线、不同的动态用户分配算法、仅通过使用 XML-data 实现高互操作性、开源(EPL)。

三、主要的文件

在SUMO平台中主要包括以下三个主要文件:

1。SUMO-GUI.带有图形用户界面的微观模拟,在这个文件里可以直接运行模拟程序,并可以直观的观察模拟效果。

2。NETEDIT,这个是图形网络编辑器。在这个里面可以直接绘制路网,设置交通规则等。

3。nedcfg,这个是路网配置文件,在这个文件里可以设置调用哪个网络、车辆文件等。

由于没有具体的书本学习,所以现在的学的还不够系统,希望后面能找到相关学习资料,以便更全面更系统的学习。

### Sumo 交通仿真 TraCI 接口学习资源 #### 学习资料概述 对于希望深入了解 SUMO 和 TRACI 的用户来说,官方文档提供了详尽的信息。SUMO 官方网站上的文档不仅涵盖了安装指南、基础概念介绍以及高级特性的应用案例,还特别针对 TRACI 提供了详细的 API 参考手册[^1]。 #### 实际操作指导 为了帮助初学者快速上手,下面给出一段简单的 Python 脚本实例来展示如何利用 TRACI 控制 SUMO 中的信号灯状态: ```python import traci import sumolib import os # 初始化连接到正在运行的 SUMO 实例 traci.start(["sumo-gui", "-c", "path/to/your/config/file.sumocfg"]) while traci.simulation.getMinExpectedNumber() > 0: traci.simulationStep() # 获取当前所有车辆ID列表 vehicle_ids = traci.vehicle.getIDList() for veh_id in vehicle_ids: position = traci.vehicle.getPosition(veh_id) speed = traci.vehicle.getSpeed(veh_id) print(f"Vehicle {veh_id} is at position {position}, moving with speed {speed}") # 结束模拟并关闭连接 traci.close() ``` 这段代码展示了怎样建立与 SUMO GUI 的连接,并在一个循环里不断推进仿真步数直到没有更多活动对象为止;期间还可以查询每辆车的位置和速度信息[^2]。 #### 进一步探索方向 除了上述基本功能外,TRACI 支持更复杂的场景构建,比如动态调整车道属性、改变天气条件或是引入行人模型等。这些都可以通过查阅官方提供的具体函数说明来进行尝试。
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