SUMO - 模拟交通场景

Question

如何从历史数据中模拟连续流量，这些数据包括： 1、车辆标识； 2.速度； 3.坐标

不知道每个车辆ID的路线。

Answer 1

这是一个常见问题，但以前可能没有在这里得到回答。不幸的是，答案很大程度上取决于您输入数据的质量，主要取决于您的位置更新的频率/距离（如果每个数据都有一个时间戳也会很有帮助）以及位置与您的街道网络匹配的精确程度。在最好的情况下，街道网络中路线的每个边缘都有一个位置更新，您可以通过将位置映射到街道来简单地读取路线。这个映射可以使用 sumo 自带的 python sumolib 来完成：

import sumolib 
net = sumolib.net.readNet("myNet.net.xml")
route = []
radius = 1
for x, y in coordinates:
    minDist, minEdge = min([(dist, edge) for edge, dist in net.getNeighboringEdges(x_coordinate, y_coordinate, radius)])
    if len(route) == 0 or route[-1] != minEdge.getID():
        route.append(minEdge.getID())

另请参阅http://sumo.dlr.de/wiki/Tools/Sumolib#locate_nearby_edges_based_on_the_geo-coordinate 了解更多地理转换。

如果路径中有一条边没有被数据点击中，或者您有不匹配的情况（例如匹配一条“错误”方向的边），这将失败。在前一种情况下，您可以使用 sumo 的 duarouter 轻松修复路线。

> duarouter -n myNet.net.xml -r myRoutesWithGaps.rou.xml -o myRepairedRoutes.rou.xml --repair

后一种情况更难检测和修复，因为它在很大程度上取决于您对错误边缘的定义。几乎有明显的情况，例如突然撞到相反的方向（在实际交通中仍然可能发生）和许多难以决定且值得单独回答的小弯路。

由于您要求持续输入，您可能也有兴趣通过TraCI 和FAQ on constant input flow 实时进行此操作。