SUMO:从地形建模到车辆信息输出流程

前提条件:已经配置好sumo的安装且配置好了环境变量,安装教程如下:

https://www.youtube.com/watch?v=zQH1n0Fvxes

一:使用OSM来直接构建一个model

首先双击 sumo/bin 中的 start-command-line.bat然后输入

python "%SUMO_HOME%\tools\osmWebWizard.py

在position那里搜一下随便一个地方,然后勾选select area选一下区域:

然后点那个车的图标定义一下车:

然后就可以generate scenario,顺利的话会跳出来sumo的gui:

随后该场景sumo的文件夹保存在C:\Users\你的用户名\Sumo文件夹下,双击打开:

 这个图中的rou文件是

### 如何在SUMO中批量生成车流 #### 配置方法概述 为了在SUMO中批量生成车流,通常需要配置流量文件(Flow File),并将其与网络文件一起加载到SUMO仿真环境中。通过定义多个 `<flow>` 或 `<route>` 元素,可以在特定时间段内动态调整车辆的数量和属性。 以下是具体的方法描述: --- #### 方法一:使用`<flow>`标签批量生成车流 可以通过编辑 `.rou.xml` 文件中的 `<flow>` 标签来实现批量生成车流的功能。以下是一个简单的示例代码片段[^1]: ```xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <routes> <!-- 定义一条路线 --> <route id="route_0" edges="edge1 edge2"/> <!-- 使用 flow 标签批量生成车流 --> <flow id="traffic_flow" route="route_0" begin="0" end="3600" period="5" number="100"> <param key="color" value="red"/> <!-- 可选参数设置颜色 --> </flow> </routes> ``` 上述代码表示在一个小时内(即 `begin=0`, `end=3600` 秒之间),每隔 5 秒钟会按照指定的路径生成一批共 100 辆红色汽车。 --- #### 方法二:利用随机分布函数生成更复杂的车流模式 如果希望生成更加复杂或者具有某种概率分布特性的车流,则可以引入 SUMO 提供的一些高级功能,比如 `<randomTrips.py>` 工具脚本或 Python API 接口[^3]。 下面展示的是调用外部工具的方式之一——运行命令行指令来自动生成带随机起点终点对的道路使用者群体: ```bash python $SUMO_HOME/tools/randomTrips.py -n your_net_file.net.xml -e 3600 --period 5 --number 100 ``` 此命令将在给定的时间范围内创建总计一百辆车次的任务计划表,并保存至默认名称下的输出文档里待后续导入应用。 另外值得注意的一点是,traci作为微观交通流仿真的重要组成部分,允许开发者编写自定义逻辑去操控整个系统的运作过程,从而进一步增强灵活性以及满足特殊需求的情况. --- #### 示例教程总结 综上所述,SUMO支持多种途径来进行大规模车队建模工作;既可以直接手动编码设定固定规则集内的实体行为特性(如前所述),也可以借助自动化手段快速搭建原型环境以便于初步验证概念可行性等方面考量. ---
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