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本文介绍了通过TraCI接口模拟单车事故对交通流影响的方法。重点解决了在SUMO仿真中设置事故车停留时间的技术问题，通过引入布尔变量accident_trigger，避免了for循环中重复设置stop指令的bug。当事故车出现在E0路段时，设置其停留100个仿真步长，同时通过布尔变量控制指令只执行一次。文章还提供了完整的Python代码实现方案，包括数据采集与可视化模块，能够实时监测事故对双向车流平均速度的影响。该方法有效模拟了事故发生后道路交通流的动态变化过程，为交通仿真研究提供了实用技术参考。

本文介绍了一种利用TraCI插件分析单车事故对不同方向交通流影响的方法。通过Python代码将SUMO路网中的车速数据拆分为上下行方向（forward和backward）进行单独统计，解决了合计算法无法准确反映单方向影响的缺陷。代码中通过判断车道ID的前缀("E0"或"-E0")来区分方向，并实时记录和绘制两个方向的平均速度曲线。实验结果表明，该方法能显著反映出故障车对特定方向车流的影响，为交通流分析提供了更精确的数据支持。文章还提供了完整代码实现和可视化效果展示。

本文介绍了利用SUMO与TraCI接口进行的单车故障对交通流影响的仿真实验。作者构建了一条2200米双向六车道的高速公路场景，设置小车和大车两种车型，通过Python脚本实现故障车模拟（100秒时在指定位置停车）。实验采用单线程方式实时记录并绘制车流平均速度变化，避免了多线程导致的延迟问题。结果显示，故障车在150秒完全停车后，显著降低了整体车流平均速度。文章还分享了配置过程中的常见错误及解决方法，如时间步长设置和线程选择等注意事项。