tessng二次开发教程

以下是基于搜索结果的 TESS NG二次开发教程 总结，涵盖环境配置、核心功能开发及进阶应用案例：

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TESS NG二次开发教程（Python版）

一、环境配置

1. 系统要求

   • 支持系统：Ubuntu 16.04/18.04/20.04 LTS（推荐Ubuntu 18.04，自带Python 3.6）
   • Python版本：Python 3.6（其他版本需手动安装）
   • 依赖库：pyside2

2. 安装步骤

   # 1. 解压TESSNG_Pyapi_Ubuntu到Documents目录
   unzip TESSNG_Pyapi_Ubuntu.zip -d ~/Documents
   
   # 2. 赋予权限
   cd ~/Documents/TESSNG_Pyapi_Ubuntu
   sudo chmod -R 777 .
   
   # 3. 修改启动脚本（适配Python 3.6）
   sudo vim RunPython.sh  # 将`python main.py`改为`python3.6 main.py`
   
   # 4. 安装依赖库（Ubuntu 20.04/16.04需手动安装Python 3.6）
   sudo apt install python3.6
   python3.6 -m pip install pyside2
   
   # 5. 运行程序
   sudo ./RunPython.sh
   

3. 激活软件

   • 启动后点击 帮助 -> 软件激活 -> 导入激活码 -> 激活。

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二、基础框架搭建

from pytessng import Tessng

# 初始化TESS NG实例
tess = Tessng()

# 加载路网文件
tess.load_net("test.tess")  # TESS路网文件

# 获取接口对象
netiface = tess.netInterface()  # 路网操作接口
simuiface = tess.simuInterface()  # 仿真控制接口

# 设置仿真参数
simuiface.setSimuAccuracy(10)  # 仿真精度（毫秒）
simuiface.setSimuInterval(100)  # 仿真步长（毫秒）
simuiface.setSimuTotalSteps(3600)  # 总仿真步数（1小时）

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三、核心功能开发

1. 信号控制优化

# 获取信号机对象
signal_controller = netiface.findSignalController(1)  # ID=1

# 动态调整信号配时（示例：公交优先）
def on_step(simuStep):
    current_time = simuiface.simuTime()
    if 600 <= current_time < 1200:  # 高峰期（10:00-20:00）
        signal_controller.setPhaseDuration(2, 30)  # 相位2绿灯延长30秒
    return True

# 绑定仿真步进事件
simuiface.signalStep.connect(on_step)

2. 车辆生成与控制

# 添加发车点
vehicle_input = netiface.createVehicleInput(100, 50)  # 路段ID=100, 车道ID=50
vehicle_input.setDispatchParameters(3600, 800)  # 发车时段3600秒，流量800辆/小时

# 自定义车辆行为（示例：网联车队）
def vehicle_created(vehicle):
    if vehicle.type() == "CV":  # 网联车辆
        vehicle.setDesiredSpeed(80)  # 设置期望速度80km/h
        vehicle.setFollowingMode("CACC")  # 协同自适应巡航控制

# 绑定车辆创建事件
simuiface.signalVehicleCreated.connect(vehicle_created)

3. 数据采集与分析

# 获取检测器数据
detector = netiface.findDetector(1)  # ID=1
print(f"流量: {detector.volume()} veh/h, 速度: {detector.speed()} km/h")

# 输出车辆轨迹（笛卡尔坐标系）
for vehicle in simuiface.allVehicles():
    x, y = vehicle.pos().x(), vehicle.pos().y()
    print(f"车辆ID: {vehicle.id()}, 坐标: ({x}, {-y})")  # Y坐标取负以匹配OpenDrive

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四、OpenDrive路网转换

1. 工具安装

   • 从 Github 下载转换工具包。
   • 配置Python 3.6环境并安装依赖：

     pip install pytessng
     

2. 路网导入

   from opendrive2tessng import OpenDriveConverter
   
   # 解析OpenDrive文件（xodr格式）
   converter = OpenDriveConverter(min_segment_length=1.0)  # 最小分段长度1米
   converter.load("highway.xodr")
   
   # 生成TESS路网
   converter.convert_lanes(width_threshold=0.5)  # 车道宽度阈值0.5米
   tess.save_net("highway.tess")  # 保存路网
   

3. 三维可视化

   • 使用Unity/Unreal引擎加载TESS NG输出的车辆轨迹数据（笛卡尔坐标）。

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五、进阶应用案例

1. 智能网联车辆仿真

# 设置网联车比例
simuiface.setConnectedVehicleRatio(0.3)  # 30%车辆为网联车

# 动态事件触发（示例：事故预警）
def on_collision(vehicle1, vehicle2):
    if vehicle1.type() == "Truck" and vehicle2.type() == "Car":
        simuiface.addAccident(vehicle1.lane(), vehicle1.position(), duration=600)  # 事故持续10分钟
simuiface.signalCollision.connect(on_collision)

2. 强化学习集成

# 自动循环仿真（参数标定）
for episode in range(100):
    simuiface.setSimuParameters({"max_speed": 60 + episode*0.5})  # 动态调整参数
    simuiface.startSimu()  # 启动仿真
    delay = simuiface.avgTravelDelay()  # 获取平均延误
    print(f"Episode {episode}: 延误={delay}s")

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六、常见问题

1. Python版本冲突

   • 确保使用python3.6命令启动脚本，避免多版本冲突。

2. 路网文件路径错误

   • 使用绝对路径加载文件：

     import os
     tess.load_net(os.path.abspath("test.tess"))
     

3. 依赖库缺失

   • 安装pyside2：python3.6 -m pip install pyside2

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七、资源参考

• 官方文档：安装包内Example文件夹含完整开发案例。
• Github源码：https://github.com/tess-ng/pytessng
• 交流群：通过官网加入用户群获取技术支持。

通过上述步骤，可快速实现 信号优化、车路协同、自动驾驶测试 等场景的二次开发。