sumo交通流仿真软件的使用说明

2023-05-16

1、安装流程:

1).mis文件安装:官网下载下来一键安装;

2).tar利用压缩安装:官网下载安装包,解压后,在系统变量变量中定义sumo的路径和bin文件的安装路径;

2、本人安装的是压缩包的方式

1)文件说明

  1. bin 文件:一些可执行文件,包括sumoGUI、路网文件、地图转换文件等;
  2. data:sumo软件下的一些配置,比如字体、logo等;
  3. docs:包括一些案例、手册、指导教程等,即学习资料
  4. tool :sumo的一些工具等,包括红绿灯的控制等;

3、路网文件生成方式:

1)外部导入的方式(OSM):OpenStreetMap   (推荐使用的,直接从GIS地图中获取真实路网,如果配合编辑的方式将更完整)

2)netedit编辑的方式:使用界面编辑得到,所有在可视化界面进行处理;(主要推荐使用的,可以自定绘制道路)

3)人工定义得到:需要人工连接节点、配时等(较少使用);

说明:采用外部导入的方式的执行过程:1、从OSM中下载下来需要的路网地图;2)利用netnetconvert软件将.osm路网文件转化成.net.xml路网文件,过程是利用命令进入.osm文件所处的文件,运行该代码即可   netnetconvert  --osm-files map.osm -o yuhang.net.xml

4、仿真需要文件以及说明

1).add文件  eg:input_additional.add    附属文件主要用于添加公交车站等设施

2).net文件  eg:input_net.net    路网文件,用于带入路网信息

3).rou文件  eg:input_routes.rou 交通流文件,用于导入车流、车型、车的路径等信息

4).simcif文件  将路网文件和车流文件进行导入执行;

5、SUMO和SUMO-GUI需要路线 route 作为车辆运动的输入。有几种方法可以为SUMO生成路线 route:

1)Using trip definitions
行程 trip 至少包括起始、结束边缘以及出发时间。当您想要手动创建需求或编写自己的脚本以导入自定义数据时,这非常有用。您可以使用DUAROUTER将您的行程trip转变为路线route。 DUAROUTER is responsible for importing routes or their definitions from other simulation packages and for computing routes using the shortest-path algorithm by Dijkstra.

2)Using flow definitions
This is mostly the same approach as using trip definitions, but one may join vehicles having the same departure and arrival edge using this method

3)Using OD-matrices
Origin-Destination-Matrices(或OD-matrices)通常可从交通管理部门获得。必须使用OD2TRIPS将它们转换为行程 trip。

4)By hand
You can of course generate route XML-files by hand从openstreetmap上下载相关osm地图文件,并做相应处理

实例:上面的软件都安装以后,就可以开始正式进行sumo第一个项目了

步骤一:获取路网文件

1)打开sumo/bin/start-command-line.bat,然后就可以用命令行模式对osm文件做处理,会使用linux命令是前提条件,当然在这里你可以照着敲,先cd到map文件夹下进行操作,如果在别的路径下可能会出错

然后输入以下指令

netconvert --osm-files map.osm -o map.net.xml

polyconvert --net-files map.net.xml --osm-files map.osm --type-file typemap.xml -o map.poly.xml

这一步完成后就产生了map.net.xml和map.poly.xml文件

步骤二:生成随机车辆流文件

.产生map.rou.xml文件

输入命令 python C:/mytest/sumo/tools/randomTrips.py -n map.net.xml -e 100 -l

-n map.net.xml表示输入,-n表述输入的类型是net类型,其实-n等价于--net,-n是一种简写的方式。后面的-l -e 600是随机工具的配置,就像随机数生成函数需要一个种子一样。

但是,这样的一个过程生成的是一个旅程随机过程文件,而我们需要的是一个rou.xml文件。

所以,最后,我们把随机的旅程和道路信息结合起来就获得了车流文件(rou.xml)了。我们要用到的工具是bin文件夹下的duarouter.exe。

输入命令 python C:/mytest/sumo/tools/randomTrips.py -n map.net.xml -r map.rou.xml -e 100 -l

执行成功后可以在map文件夹下查看到map.rou.xml

4.编辑配置文件

编辑配置文件如下图,主要是更改input文件,可以在sumo文件夹中搜索test.sumo.cfg然后更改input文件,便可以得到如下图所示文件,然后把文件命名为map.sumo.cfg并保存到map文件夹中,到这一步,所有运行需要的文件就够了


 

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

sumo交通流仿真软件的使用说明 的相关文章

  • SUMO文档016:XML文件验证

    XMLValidation xff08 XML验证 xff09 1 XML输入的验证 所有的SUMO应用程序都支持对输入的XML验证 为了实现功能 xff0c 以下的选项可以使用 xff1a Option Description X lt
  • SUMO文档:有关需求建模(Demand Modelling)

    Demand Introduction to demand modelling in SUMO 在生成了路网后 xff0c 我们可以在sumo gui上查看 xff0c 但是路网上并没有车辆运行 我们还需要一些有关车辆的描述 我们称之为 交
  • SUMO交通仿真-核心概念和基础知识速览

    文章目录 sumo环境变量设置注意事项路网配置JOSM对地图进行 96 清洗 96 交通需求建模route amp trip输入数据方法流量路由分配 检测线圈车辆属性设置速度分布 特殊设置驾驶员状态事故仿真 仿真运行设置sumocfg 输出
  • Sumo 搭建交叉路口交通流仿真平台

    Sumo安装 注意事项 xff1a 需要工具的使用需要环境变量的设置 需要包含文件Sumo安装路径下的bin和tools Sumo配置文件 Sumo中项目的配置文件的组成如下所示 节点文件 图 1 节点及边的拓扑图 Node的属性主要有id
  • Sumo 模型细节_VehicleSpeed

    在仿真中 xff0c 对车速的影响是多方面的 每一种影响都为车速设定了上限 在任何给定情况下的实际速度是所有影响的最小速度 maxSpeed lt vType gt attribute maxSpeed 可以被认为是发动机的最大速度或驾驶员
  • SUMO仿真数据输出的配置方法

    1 概述 1 1 目的 说明SUMO仿真结束后可以输出的数据及其设置方法 1 2 参考文档 http sumo dlr de wiki Simulation Output 2 SUMO的输出数据概述 SUMO可以输出的数据概述如下表 xff
  • SUMO 使用netconvert报错解决办法

    SUMO 使用netconvert报错 问题描述正确解决方法不适用的解决方法 问题描述 刚开始学习使用sumo xff0c 版本是sumo1 8 0 第一次使用netconvert转换地图时出现报错 xff0c 提示没有PROJ Libra
  • Python调用sumo,解决自定义vehicle颜色等问题

    Python调用SUMO接口 xff0c 解决vehicle颜色设置问题 1 Python调用sumo 的traci接口 xff0c 通过 traci vehicle setColor进行设置 以下是 示例代码 span class tok
  • SUMO仿真教程(7)—— 交通需求模型介绍

    文章目录 一 简要介绍 xff1a 二 方式一 xff1a 使用行程定义三 方式二 xff1a 使用交通流定义四 方式三 xff1a 使用随机流定义五 方式四 xff1a 使用OD矩阵定义六 方式五 xff1a 使用交叉口流量和转向比定义七
  • SUMO入门(四) - 需求建模 车辆和路线的定义

    SUMO入门 四 需求建模 车辆和路线的定义 Demand Introduction to demand modelling in SUMO 在生成网络之后 xff0c 可以使用SUMO GUI来查看它 xff0c 但是没有汽车可以行驶 人
  • SUMO跟车模型之IDM模型

    IDM 智能交通模型Intelligent Driver Model 优点 xff1a IDM模型的参数数量少 意义明确 xff0c 并且能用统一的模型描述从自由流到完全拥堵流的不同状态 缺点 xff1a 缺乏随机项 xff0c 也就是输入
  • 仿真平台sumo:随机生成车流的randomTrips.py的较便捷使用方法(新手用)

    Step1 xff1a 首先把需要的地图文件 xff08 net xml xff09 放入自己认为方便操作的文件夹中 此处我的地图文件为demo net 我将其放在一个桌面新建的文件夹里 xff0c 该文件夹叫sumo random 图1
  • sumo交通流仿真软件的使用说明

    1 安装流程 xff1a 1 xff09 mis文件安装 xff1a 官网下载下来一键安装 xff1b 2 xff09 tar利用压缩安装 xff1a 官网下载安装包 xff0c 解压后 xff0c 在系统变量变量中定义sumo的路径和bi
  • SUMO模拟网络时报错:Warning: Environment variable SUMO_HOME is not set, XML validation will fail or use...

    Windows系统 xff0c 在使用SUMO模拟建立模拟网络时 xff0c 输入以下代码 xff0c 用以生成route文件 duarouter n sumotest net xml route files sumotest trips
  • sumo 教程——高速公路

    本教程涵盖了在多车道高速公路上创建异构流以及修改和保存视图设置的非常基本的元素 修建高速公路 编辑几何点 打开 netedit 创建一个虚构的高速公路 我们一开始就保持这个非常简单 xff0c 并考虑一个没有入口或出口的路段 按e进入边创建
  • SUMO学习

    SUMO学习 SUMO简介1 车道模型2 跟驰模型跟驰模型CACC 3 变道模型1 Strategic change 战略变道2 Cooperative change 协同变道3 Tactical change 战术变道4 Obligato
  • 基于sumo和车牌识别数据的城市仿真

    前言 最近希望能仿真出一个城市的交通状态 xff0c 也就是知道在不同的需求加载下城市宏观交通状态的变化情况 xff0c 同时 xff0c 因为我手头有车牌识别数据 xff0c 因此需求将来自于车牌识别数据 但是仿真过后发现 xff0c 并
  • SUMO 设置速度后正常行驶

    先附上traci vehicle setSpeed vehID speed 的使用说明 xff1a setSpeed self vehID speed 在最后一步中为命名车辆设置速度 xff08 以 m s 为单位 xff09 以 spee
  • sumo osmWebWizard.py不生成OSM.sumocfg

    osmWebWizard在确定地图范围和车辆数 xff0c 点击Generate Scenario选项后 生成文件只含有osm netccfg和osm polycfg xff0c 如图 xff1a 主要原因是 当前版本默认仅勾选Add Po
  • 静脉如何在简单路径损耗模型中计算 RSSI?

    我们正在开发一个基于 Veins 框架的应用程序 它需要接收信号的 RSSI 值以及发送器和接收器之间的距离 我们参考了 VeReMi 项目 它也计算 RSSI 值并将其发送到上层 我们将模拟结果 RSSI 与距离 与 VeReMi 数据集

随机推荐

  • indexOf 查找小技巧 权限 显示相应内容

    39 CourseAdmin 39 39 PublishManager 39 39 ApproveManager 39 39 ProgramManager 39 indexOf currentRole gt 1 lt Menu Item k
  • antd 改变From Item中 lable居中 居右 居左的位置

    span class token keyword export span span class token keyword const span formLayout span class token operator span span
  • 安装node,更改全局安装包的位置,以及配置环境变量

    这里改成自己建立的文件夹路径 xff0c 然后选择Add to PATH xff1a 这个会自动创建系统的环境变量 也就是上一步选择的 安装node到哪个文件夹的 那一个路径 xff0c 会自动添加到系统的环境变量中 xff1b 如下 xf
  • admin Tips

    1 获取 当前浏览器 url span class token keyword new span span class token function URL span span class token punctuation span wi
  • 知识库 tips

    1 点击标签 下载静态文件 xff1b pdf
  • vue tree select 组件 7个

  • LXC介绍

    LXC LXC又名Linux container xff0c 是一种虚拟化的解决方案 xff0c 这种是内核级的虚拟化 主流的解决方案Xen KVM LXC 介绍 通过namespace进行资源的隔离 Gust1下的进程与Guset2下的进
  • js中 offsetLeft图解

    1假设本图有三层div盒子 外 中 内 2最外层和页面的距离就是offsetLeft 元素与页面之间的左边的距离 3外层包含着中 和内 4外层和中层的距离是不变的 外层包含中层 xff0c 中层的offsetLeft是相对于外层的距离 5若
  • LAMP源码安装图文详解(超详细)

    文章目录 一 LAMP架构概述1 各组件的主要作用2 各组件安装顺序 二 编译安装Apache httpd服务1 关闭防火墙 xff0c 将安装Apache所需软件包传到 opt目录下2 安装环境依赖包3 配置软件模块4 编译及安装5 优化
  • c++学习总结(多态性)

    在学习c 43 43 的过程中 xff0c 根据自己的见解 xff0c 把一些自己认为重要的 容易混淆的知识点记录下来 xff0c 为了以后能够复习 今天主要总结多态性 主要从以下三个方面来讨论 xff1a what why how 什么是
  • [分享]分享一个多旋翼开源飞控项目

    https github com golaced Oldx fly controller tree rmd OLDX多旋翼开发平台 xff08 OLDX FC xff09 是由北京理工大学自动化学院所属 北理云逸科技 团队开发的一个目前国内
  • gitkraken安装教程

    版本gitkraken6 5 1 双击安装文件后 xff0c 安装成功后 xff0c 关掉软件 xff0c 删掉安装包 第一步 xff1a 修改hosts xff0c 路径为C Windows System32 drivers etc ho
  • 入手新单片机流程&提高可移植性的编程技巧

    现在单片机种类众多 xff0c 各有各的优势与不足 体现在价格 速度 外设 功耗 封装等许多方面 xff0c 这些单片机不可能一一去学习 xff0c 因此今后有很大可能需要应用到自己不熟的单片机 xff0c 对此 xff0c 我总结了一些经
  • ssh连接失败,但能ping通服务器

    ssh连接失败 xff0c 但能ping通服务器 问题描述问题排查1 判断是否客户端本身问题2 服务器端排查3 配置完服务器报错 问题描述 能ping通 xff0c ssh报错 Connection reset by peer span c
  • opencv库的功能

    OpenCV Open Source Computer Vision 是一个开源的计算机视觉库 xff0c 提供了很多用于图像处理 计算机视觉 机器学习等方面的函数和工具 以下是一些 OpenCV 库的功能 xff1a 图像和视频 I O
  • 深度学习模型列举

    深度学习是一种人工神经网络算法的实现方式 xff0c 主要用于处理大规模复杂数据集 xff0c 如图像 语音 文本等数据 以下是一些常见的深度学习模型 xff1a 卷积神经网络 xff08 Convolutional Neural Netw
  • CentOS8.3.2011无法联网解决方案

    1 切换到ifcfg ensXX目录下 cd etc sysconfig network scripts 2 编辑ifcfg ensXX文件 vim ifcfg ens33 3 修改 BOOTPROTO 61 dhcp 并且修改 ONBOO
  • Run Windows in Ubuntu with VMware Player 使用 VMware Player 在 Ubuntu 下运行 Win

    Are you an enthusiast who loves their Ubuntu Linux experience but still needs to use Windows programs Here s how you can
  • Ardupilot固定翼无人机L1制导律原理及代码解读

    L1制导律是固定翼无人机飞行路径跟踪的重要算法之一 xff0c 这个算法由MIT的研究人员提出 在这之前 xff0c 无人机进行路径跟踪一般采用基于侧偏距的PD控制器方法 至于为什么使用PD而不使用PID xff0c 那是因为位置环响应慢
  • sumo交通流仿真软件的使用说明

    1 安装流程 xff1a 1 xff09 mis文件安装 xff1a 官网下载下来一键安装 xff1b 2 xff09 tar利用压缩安装 xff1a 官网下载安装包 xff0c 解压后 xff0c 在系统变量变量中定义sumo的路径和bi