CN113409573A - 一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法 - Google Patents

一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113409573A
CN113409573A CN202110665607.1A CN202110665607A CN113409573A CN 113409573 A CN113409573 A CN 113409573A CN 202110665607 A CN202110665607 A CN 202110665607A CN 113409573 A CN113409573 A CN 113409573A
Authority
CN
China
Prior art keywords
file
road
vehicle
time
intersection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110665607.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113409573B (zh
Inventor
刘传彪
林如雅
吕非凡
李亦菲
郑旭炜
徐哲鑫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujian Normal University
Original Assignee
Fujian Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujian Normal University filed Critical Fujian Normal University
Priority to CN202110665607.1A priority Critical patent/CN113409573B/zh
Publication of CN113409573A publication Critical patent/CN113409573A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113409573B publication Critical patent/CN113409573B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/065—Traffic control systems for road vehicles by counting the vehicles in a section of the road or in a parking area, i.e. comparing incoming count with outgoing count
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，该方法是基于实测路口数据，通过修改从OSM中下载的网络，使用matlab对已考察路口的数据进行分析处理并生成转弯率文件和车辆文件，从而实现sumo网络车流量的精准建模。本发明方法解决了因为网络以及数据量过大从而使网络建模复杂，使建模的效率低下的问题。

Description

一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法
技术领域
本发明涉及城市交通仿真模型领域，尤其涉及一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法。
背景技术
随着城市化进程的加快，使得城市的交通网络日益复杂化，给城市发展带来了窘困，未有效的制订城市的发展规划有必要对城市交通网络进行建模以及复现其交通流量。同时对交通网络建模以及其车流量控制可以为自动驾驶提供模型。然而目前网络建模主要是对单路口进行建模，或是通过分别设置节点和路段以及红绿灯文件来建立网络，但该方法使得实地考察数据量和建模数据量都扩大。同时在使用sumo进行城市网络建模时需要转弯率文件，车辆文件文件，但这两个文件的数据量特别大，如果人工进行编辑需要消耗大量的时间、出错率较高，同时转弯率文件和车辆文件都具有各自特定的格式，因此使用matlab对实地考察的数据进行处理生成转弯率文件和车辆文件可以大幅的减少出错概率以及人工编辑所消耗的时间。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法。
本发明采用的技术方案是：
一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，使用sumo网络建模需要有以下的子文件：网络文件*.net.xml、车辆文件*.flows.xml、转弯率文件*.turns.xml、附加文件*.add.xml和配置文件*.cfg.xml。构建网络模型和车辆模型的步骤如下：
S1.实地考察获取道路及主要路口车量信息，并进行完善和补充形成记录起始时间相同且每隔指定时间均有一次记录的考察数据，计算出各个路口转弯率以及每隔指定时间各个道路通过的车辆数，将每一个路口制成一个excel文件，该方法包括如下步骤：
S1-1.实地考察主要的路口，记录车道数，红绿灯变化规律，并记录每隔指定时间内各个道路在一个周期内驶出的车量数。
S1-2.对实地考查路口的车量数进行整理补充和完善，使每隔指定时间间隔都有一次记录，对于之前没有记录的时间节点令前后时间节点的平均值计入。同时计算出各个时间间隔内各个道路的转弯率及离开道路的车辆总量，制做成excel表格。
S2.使用netedit对从OpenStreetMap中导出指定市区的城市网络进行修改。使用命令netconvert命令输出所需要的网络文件。使用sumo中自带的netedit对网络进行修改，删除不必要的道路及建筑，然后依次修改车道数，节点性质，红绿灯变化规律。
S3.通过matlab读取实地考察数据的每一个excel文件，生成用于测试网络是否已经达到要求所需的车辆文件和主要路口的转弯率文件，同时配置转弯率文件中非主要路口转弯率以及终点路段，路口的转弯率文件包括主要路口转弯率和非主要路口的转弯率以及终点路段。生成转弯率文件的步骤如下：
S3-1.通过matlab代码读取每一个实地考察数据的excel文件。
S3-2.判断数据是否为时间节点；是则，读取该时间节点下所有进入路口道路的id属性，同时读取每个进入路口道路所对应的左转直行右转的各个驶出路口道路的id属性以及对应的概率，将对应的时间节点，进入路口道路id属性，驶出路口道路id属性以及对应的转弯率按照转弯率文件格式写入该路口转弯率文件，则继续继续寻找下一个时间节点；否则，继续寻找时间节点；
S3-3.将各个路口转弯率文件按照时间顺序整理到一个转弯率文件中；
S3-4.对于非主要路口，根据实际考察路口情况将所有从主要道路进入非主要道路的转弯率设置在区间[0,1]之间的值，并添加到所有的时间节点内；
S3-5.设置终点路段，将各个从导出目标市区进入导出目标市区以外的其他区域的道路以及由非主要道路进入主要道路的路段设置为终点路段，即完成对转弯率文件的配置。
S4.sumo基于车辆文件以及转弯率文件生成路由所需要的路由文件，matlab读取路由文件找到未在终点路段消失的车辆，并修改网络文件从而减少未在终点路段消失的车辆数；修改网络的步骤如下：
使用matlab读取已经转弯率文件中终点道路的所有id属性，然后读取路由文件中各个车辆最后消失的终点道路的id属性，对比转弯率文件中的终点道路id属性，如果不存在于转弯率文件中的终点道路id属性内，记录下车辆名称以及最后车辆消失的道路id属性，如果存在则寻找下一辆车辆。统计出所有未在终点路段下沉的车辆后，在sumo中依次找到这些车辆，并显示这些车辆的行驶路径，观察是否是因为网络文件中缺少终点道路或道路连接方式设置得不合理所导致的车辆未在指定终点路段消失，若是则添加或修改道路，若否则查找下一辆车辆。
S5.通过matlab读取实地考察数据的每一个excel文件，生成城市道路网络各个道路各个时间点所需的车辆文件，生成车辆文件具体步骤如下：
S5-1.读取由导出目标市区以外的区域进入导出目标市区的各个道路id属性以及该道路id属性对应的第一个时间节点的车辆数，将写入车辆文件的车辆数设置为实地考察车辆数除以一个周期红绿灯时长然后乘实地考察的时间间隔，以秒为单位。车辆发车的起始时间设置为实地考察时间所对应的各个时间段起始时间，结束时间设置为时间节点加上实地考察时间间隔，发车道路写为车道的id属性，同时将车辆命名为flow加上路口名称的中文拼音再加上-和数字以表示和其他车辆之间的区别；
S5-2.在终端使用jtrrouter --flows=*.flows.xml --turns=*.turns.xml --net=*.net.xml --output-file=*.rou.xml --continue-on-unbuild命令，输入网络文件、转弯率文件以及车辆文件生成路由所需要的路由文件；
S5-3.配置网络运行配置文件cfg，其中配置文件cfg参数时需要在输入参数中额外添加<addition-file value=*.add.xml/>使得sumo在运行时可以输出附加文件，通过在sumo-gui中运行配置文件cfg，输出得到以实地考察时间间隔为时间单位的附加文件，其中配置的附加文件的格式为：以实际考察时间间隔为一个频率输出一个文件，以实际考察各个时间段起始时间为起始时间，以实际考察各个时间段起始时间加上时间间隔为终止时间，文件名以flow_number加上输出的起始时间为文件名，完成附加文件配置。；
S5-4.matlab读取输出的附加文件以及读取实际网络路口车辆数，对比实际网络车量数除一个周期乘实地考察的时间间隔的数据，判断在该时间段内离开道路的车辆数是否符合要求；是则，修改非导出目标市区以外的其他区域进入导出目标市区的主要道路车辆数；否则，修改车量数然后重新生成路由文件并路由得到新的输出的附加文件，再重新对比车辆数是否符合要求，直到各个道路车量数直至达到道路最大发车量为止，如果道路达到最大发车量但是仍然不符合要求，则观察红绿灯，车道数，以及道路之间的连接方式是否与实际一致以及发车车道设置是否合理，若是则再添加一个发车道路重新输出附加文件再进行对比，若否则修改不符合的内容重新输出附加文件再进行对比，直到所有导出地图区域以外的其他区域进入导出地图区域的道路车流量全部符合要求；
S5-5.matlab对比非导出地图区域以外的其他区域进入导出地图区域的主要道路车辆数是否已经达到要求；当达到要求时，则进入下一个时间段；当未达到要求时，则根据实际情况增加车量或修改影响该道路的非主要路口的转弯率。
S6.结合转弯率文件和车辆文件，生成路由文件，根据需求对配置文件中的输出进行添加，运行sumo软件，即完成仿真。
本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，本发明有益效果是：1、使用从OpenStreetMap中直接提取网络模型，然后根据实际考察得到具体的网络参数，对网络进行修改，从而减少了对搭建网络所需要的时间。2、对于大型交通网络构建提供了一种方法使用matlab做为辅助工具，减少了写车辆文件flows以及turns文件的人工成本，提高了建网络的速度以及达到控制车流量的目的。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1为某路口部分数据示例；
图2为路网模型示例；
图3为某路口模型示例；
图4为车流量调整流程图；
图5为总体流程图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1至图5之一所示，本发明公开了一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其包括以下步骤：
S1.实地考察获取道路及主要路口车量信息，并进行完善和补充形成记录起始时间相同且每隔指定时间均有一次记录的考察数据，计算出各个路口转弯率以及每隔指定时间各个道路通过的车辆数，将每一个路口制成一个excel文件；
S1-1.实地考察主要的路口，记录车道数，红绿灯变化规律，并记录每隔指定时间内各个道路在一个周期内驶出的车量数；
S1-2.对实地考查路口的车量数进行整理补充和完善使每隔指定时间间隔都有一次记录；对于之前没有计入的时间节点，令前后时间节点的平均值计入，同时计算出各个道路的转弯率及车量总量并将各个路口分别制成一个excel文件。如图1，其中“第一次记录”下方为各个道路id属性，为了保证各个时间点与路口之间保持对应关系，所有时间点都位于“第一次记录”的左侧，左转，右转，直行数据左侧一列是转弯率大小。
S2.使用netedit对从OpenStreetMap中导出的网络进行修改。如图2和图3所示，直接从OpenStreetMap中导入福州市区城市道路，使用命令netconvert输出所需要的网络文件。使用sumo中自带的netedit对网络进行修改，依次修改对象为车道数，节点性质，道路之间的连接，红绿灯变化规律。如图三，十字路口各个道路车道数，十字路口是否为红绿灯，进入路口的道路那一车道可以左转，以及如果是红绿灯红绿灯的变化规律如何。
S3.通过matlab读取实地考察数据的每一个excel文件，生成用于测试网络是否已经达到要求所需的车辆文件和主要路口的转弯率文件，同时配置转弯率文件中非主要路口转弯率以及终点路段，路口的转弯率文件包括主要路口转弯率和非主要路口的转弯率以及终点路段；
S3-1.通过matlab代码读取每一个实地考察数据的excel文件；图一为其中的一个路口。
S3-2.判断数据是否为时间节点；是则，读取该时间节点下所有进入路口道路的id属性，同时读取每个进入路口道路所对应的左转直行右转的各个驶出路口车道的id属性以及对应的概率，将对应的时间节点，进入路口道路id属性，驶出路口道路id属性以及对应的转弯率按照转弯率文件格式写入该路口转弯率文件，继续寻找下一个时间节点；否则，继续寻找时间节点；
S3-3.将各个路口转弯率文件按照时间顺序整理到一个转弯率文件中；
S3-4.对于非主要路口，根据实际考察路口情况将所有从主要道路进入非主要道路的转弯率设置在区间[0,1]之间的值，并添加到所有的时间节点内；
S3-5.设置终点路段，将各个从导出目标市区进入导出目标市区以外的其他区域的道路以及由非主要道路进入主要道路的路段设置为终点路段，即完成对转弯率文件的配置。
S4.sumo基于车辆文件以及转弯率文件生成路由所需要的路由文件，matlab读取路由文件找到未在终点路段消失的车辆，并修改网络文件从而减少未在终点路段消失的车辆数；修改网络的步骤如下：
使用matlab读取已经转弯率文件中终点道路的所有id属性，然后读取路由文件中各个车辆最后消失的终点道路的id属性，对比转弯率文件中的终点道路id属性，如果不存在于转弯率文件中的终点道路id属性内，记录下车辆名称以及最后车辆消失的道路id属性，如果存在则寻找下一辆车辆。统计出所有未在终点路段下沉的车辆后，在sumo中依次找到这些车辆，并显示这些车辆的行驶路径，观察是否是因为网络文件中缺少终点道路或道路连接方式设置得不合理所导致的车辆未在指定终点路段消失，若是则添加或修改道路，若否则查找下一辆车辆。
S5.通过matlab读取实地考察数据的每一个excel文件，生成城市道路网络各个道路各个时间点所需的车辆文件，生成车辆文件具体步骤如下：
S5-1.读取由导出目标市区以外的区域进入导出目标市区的各个道路id属性以及该道路id属性对应的第一个时间节点的车量数，将写入车辆文件的车辆数设置为实地考察车辆数除以一个周期红绿灯时长然后乘实地考察的时间间隔，以秒为单位。车辆发车的起始时间设置为实地考察时间所对应的各个时间段起始时间，结束时间设置为时间节点加上实地考察时间间隔，发车道路写为车道的id属性，同时将车辆命名为flow加上路口名称的中文拼音再加上-和数字以表示和其他车辆之间的区别；
S5-2.在终端使用jtrrouter --flows=*.flows.xml --turns=*.turns.xml --net=*.net.xml --output-file=*.rou.xml --continue-on-unbuild命令，输入网络文件、转弯率文件以及车辆文件生成路由所需要的路由文件；
S5-3.配置网络运行配置文件cfg文件时需要在输入参数中额外添加<addition-file value=*.add.xml/>使得sumo在运行时可以输出道路附加文件。其中配置输入附加文件以实际考察时间间隔为一个频率输出一个文件，以实际考察各个时间段起始时间为起始时间，以实际考察各个时间段起始时间加上时间间隔为终止时间，文件名以flow_number加上输出的起始时间为文件名，完成addition文件配置，通过在sumo-gui中运行配置文件cfg，得到以实地考察时间间隔为时间单位的输出附加文件；
S5-4.matlab读取输出的附加文件以及读取实际网络路口车辆数，对比实际网络车量数除一个周期乘实地考察的时间间隔的数据，判断在该时间段内离开道路的车辆数是否符合要求；是则，修改非导出目标市区以外的其他区域进入导出目标市区的主要道路车辆数；否则，修改车量数然后重新生成路由文件并路由得到新的输出的附加文件，再重新对比车辆数是否符合要求，直到各个道路车辆数直至达到道路最大发车量为止，如果道路达到最大发车量但是仍然不符合要求，则观察红绿灯，车道数，以及车道连接方式是否与实际一致以及发车车道设置是否合理，若是则再添加一个发车路段重新输出附加文件再进行对比，若否则修改不符合的内容重新输出附加文件再进行对比；
S5-5.matlab对比非导出地图区域以外的其他区域进入导出地图区域的主要道路车辆数是否已经达到要求；当达到要求时，则进入下一个时间段；当未达到要求时，则根据实际情况增加车辆数。
S6.结合转弯率文件和车辆文件，生成路由文件，根据需求对配置文件中的输出进行添加，运行sumo软件，即完成仿真。
如图1所示将实地考察到的数据以一个路口为单位分别保存到一个文件夹的excel表格中，然后计算出各个路口的总量，各个道路的转弯率，之后早到各个道路对应的id属性并替换表格中的方向，从而形成图1中的样式。
从OpenStreetMap中下载福州城市交通地图，然后使用netconvert命令将osm类型转换为xml类型，并再sumo-gui中打开如图2，开启netedit对网络进行编辑，先修改路口车道数，然后修改节点属性，修改道路连接线，最后修改红绿灯变化规律。
使用matlab代码，读取修改好的数据，将各个实地考察的路口进入路口道路id属性以及该道路所对应的左转，直行，右转的驶出路口道路id属性和对应的转弯率写入转弯率文件中，然后再将所有时间点所有主要路口进入非主要路口的概率设置为(0,1)中的某一值。之后将所有由非主要路口进入主要路口以及从导出目标市区进入导出目标市区以外的其他区域的道路的道路设置为下沉路段。
使用matlab代码，读取实地考察数据中的一部分作为测试网络是否已经修改完整，生成车辆文件，使用命令生成路由文件，观察生成路由文件时是否会产生警告，如果警告数量不在预期范围之内，则使用matlab找到对应的车辆对网络进行修改，直到警告数量在合理的范围之内。
使用matlab读取第一个时间点从导出目标市区以外的其他区域驶入导出目标市区的道路车流量，生成的车辆文件与转弯率文件、网络文件生成路由文件。然后配置文件cfg，在input中添加附加文件。然后在sumo-gui中运行配置文件cfg，在运行完成所有的时间节点之后输出附加文件。然后再运行代码观察车辆是否符合要求，如果发现车量发车数已经达到最大发车量但是还未达到实地考察车辆要求则再添加可以驶入该道路的另一条道路做为发车起点或者是修改该道路驶入非主要道路的转弯率，修改完成后重新路由，观察车流量是否达到要求。图4所示流程图即为车流量如何修改发车量，使发车量与实地考察路口车流量在一定的误差范围之内。
本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，本发明有益效果是：1、使用从OpenStreetMap中直接提取网络模型，然后根据实际考察得到具体的网络参数，从而减少了对网络进行构建的时间。2、对于大型交通网络构建提供了一种方法使用matlab做为辅助工具，减少了在车辆文件以及转弯率文件的人工成本，提高了建网络的速度。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：其包括以下步骤：
S1.实地考察获取道路及主要路口车量信息，并进行完善和补充形成记录起始时间相同且每隔指定时间均有一次记录的考察数据，同时计算出各个路口转弯率以及每隔指定时间各个道路通过的车辆数，将每一个路口制成一个excel文件；
S2.从OpenStreetMap中导出目标市区城市道路的osm文件，然后将osm文件转化为网络文件，并基于考察数据使用sumo自带的netedit对网络文件进行修改；
S3.通过matlab读取实地考察数据的每一个excel文件，生成用于测试网络是否已经达到要求所需的车辆文件和各个时间间隔主要路口的转弯率文件，同时配置转弯率文件中非主要路口转弯率以及终点路段，路口的转弯率文件包括主要路口转弯率和非主要路口的转弯率以及终点路段；
S4. sumo基于车辆文件以及转弯率文件生成路由所需要的路由文件，matlab读取路由文件找到未在终点路段消失的车辆，并修改网络文件中节点从而减少未在终点路段消失的车辆数；
S5.通过matlab读取实地考察数据的每一个excel文件，生成城市道路网络各个道路各个时间点所需的车辆文件；
S6.结合转弯率文件和车辆文件，生成路由文件，根据需求对配置文件中的输出进行添加，运行sumo软件，即完成仿真。
2.根据权利要求1所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：S1具体包括以下步骤：
S1-1.实地考察主要的路口，记录车道数，红绿灯变化规律，并记录每隔指定时间内各个道路在一个周期内驶出的车量数；
S1-2.对实地考查路口的车量数进行整理补充和完善使每隔指定时间间隔都有一次记录；对于之前没有计入的时间节点，令前后时间节点的平均值计入，同时计算出各个道路的转弯率及车量总量并将各个路口分别制成一个excel文件。
3.根据权利要求1所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：S2中直接从OpenStreetMap中导入目标城市道路，使用命令netconvert --osm-files *.osm.xml -o *.net.xml输出所需要目标城市道路的网络文件；使用sumo中自带的netedit功能对网络文件进行修改，去除不需要的道路及建筑并依次修改车道数、节点性质，不同的道路之间的连接方式和红绿灯变化规律。
4.根据权利要求1所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：使用sumo网络建模需要有以下的子文件：网络文件*.net.xml、车辆文件*.flows.xml、转弯率文件*.turns.xml、附加文件*.add.xml和配置文件*.cfg.xml。
5.根据权利要求1所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于： S3中sumo网络建模所需的转弯率文件中要求设置各个路口转弯率以及终点路段，根据考察数据以一定的时间间隔设置一次转弯率；设置转弯率文件的步骤包括以下：
S3-1.通过matlab代码读取每一个实地考察路口数据的excel文件；
S3-2.判断数据是否为时间节点；是则，读取该时间节点下所有进入路口道路的id属性，同时读取每个进入路口道路所对应的左转直行右转的各个驶出路口道路的id属性以及对应的概率，将对应的时间节点，进入路口道路id属性，驶出路口道路id属性以及对应的转弯率按照转弯率文件格式写入该路口转弯率文件，则继续继续寻找下一个时间节点；否则，继续寻找时间节点；
S3-3.将各个路口转弯率文件按照时间顺序整理到一个转弯率文件中；
S3-4.对于非主要路口，根据实际考察路口情况将所有从主要道路进入非主要道路的转弯率设置在区间[0,1]之间的值，并添加到所有的时间节点内；
S3-5.设置终点路段，将各个从导出目标市区进入导出目标市区以外的其他区域的道路以及由非主要道路进入主要道路的路段设置为终点路段，即完成对转弯率文件的配置。
6.根据权利要求1所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：S4使用matlab读取转弯率文件中终点道路的所有id属性，然后读取路由文件中各个车辆最后消失的终点道路的id属性；对比转弯率文件中的终点道路id属性，如果不存在于转弯率文件中的终点道路id属性内，记录下车辆名称以及最后车辆消失的道路id属性，如果存在则寻找下一辆车辆；统计出所有未在终点路段下沉的车辆后，在sumo中依次找到该些车辆并显示该些车辆的行驶路径；判断是否是因为网络文件中缺少终点道路或道路连接方式设置得不合理所导致的车辆未在指定终点路段消失；是则，添加或修改道路；否则，查找下一辆车辆。
7.根据权利要求1所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：S5使用matlab先读取由导出目标市区以外的其他区域进入导出目标市区的各个道路车量数，然后再调节各个道路的车量数以及主要道路进入非主要道路的转弯率；S5的步骤包括以下：
S5-1.读取由导出目标市区以外的区域进入导出目标市区的各个道路id属性以及该道路id属性对应的第一个时间节点的车辆数，将写入车辆文件的车辆数设置为实地考察车辆数除以一个周期红绿灯时长然后乘以实地考察的时间间隔，以秒为单位；车辆发车的起始时间设置为实地考察时间所对应的各个时间段起始时间，结束时间设置为时间节点加上实地考察时间间隔，发车道路写为车道的id属性，同时将车辆命名为flow加上路口名称的中文拼音再加上-和数字以表示和其他车辆之间的区别；
S5-2.在终端使用jtrrouter --flows=*.flows.xml --turns=*.turns.xml --net=*.net.xml --output-file=*.rou.xml --continue-on-unbuild命令，输入网络文件、转弯率文件以及车辆文件生成路由所需要的路由文件；
S5-3.配置网络运行配置文件cfg，通过在sumo-gui中运行配置文件cfg，输出得到以实地考察时间间隔为时间单位的附加文件；
S5-4.matlab读取输出的附加文件以及读取实际网络路口车辆数，对比实际网络车量数除一个周期乘实地考察的时间间隔的数据，判断在该时间段内离开道路的车辆数是否符合要求；是则，修改非导出目标市区以外的其他区域进入导出目标市区的主要道路车辆数；否则，修改车量数然后重新生成路由文件并路由得到新的输出的附加文件，再重新对比车辆数是否符合要求，直到各个道路车量数直至达到道路最大发车量为止；
S5-5.matlab对比非导出地图区域以外的其他区域进入导出地图区域的主要道路车辆数是否已经达到要求；当达到要求时，则进入下一个时间段；当未达到要求时，则根据实际情况增加车量或修改影响该道路的非主要路口的转弯率。
8.根据权利要求7所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：S5-4中当道路达到最大发车量但是仍然不符合要求，则观察红绿灯、车道数以及道路之间的连接方式是否与实际一致以及发车车道设置是否合理；是则，再添加一个发车道路重新输出附加文件再进行对比；否则，修改不符合的内容重新输出附加文件再进行对比，直到所有导出地图区域以外的其他区域进入导出地图区域的道路车流量全部符合要求。
9.根据权利要求7所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：配置文件cfg参数时需要在输入参数中额外添加<addition-file value=*.add.xml/>使得sumo在运行时可以输出道路车量信息文件。
10.根据权利要求9所述的一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法，其特征在于：配置的输入附加文件以实际考察时间间隔为一个频率输出一个文件，以实际考察各个时间段起始时间为起始时间，以实际考察各个时间段起始时间加上时间间隔为终止时间，文件名以flow_number加上输出的起始时间为文件名，完成附加文件配置。
CN202110665607.1A 2021-06-16 2021-06-16 一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法 Active CN113409573B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110665607.1A CN113409573B (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110665607.1A CN113409573B (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113409573A true CN113409573A (zh) 2021-09-17
CN113409573B CN113409573B (zh) 2022-07-05

Family

ID=77684332

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110665607.1A Active CN113409573B (zh) 2021-06-16 2021-06-16 一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113409573B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115481531A (zh) * 2022-09-06 2022-12-16 苏州大学 基于sumo的路网交通流实时孪生方法及系统
CN117809459A (zh) * 2024-03-01 2024-04-02 吉林大学 一种用于全局路径规划的交通流建模方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106846818A (zh) * 2017-04-24 2017-06-13 河南省城乡规划设计研究总院有限公司 基于Simulink仿真的路网动态交通流预测方法
CN110290495A (zh) * 2019-06-13 2019-09-27 南京航空航天大学 车联网频谱协作仿真系统
WO2020031236A1 (ja) * 2018-08-06 2020-02-13 住友電気工業株式会社 交通流シミュレータ、交通流のシミュレート方法及びコンピュータプログラム
CN111027160A (zh) * 2019-11-20 2020-04-17 中山大学 一种基于数据转换的sumo交通仿真场景精准构建方法
CN111856968A (zh) * 2020-07-31 2020-10-30 成都信息工程大学 一种基于并行计算的大规模交通仿真系统及方法
CN111881557A (zh) * 2020-07-01 2020-11-03 浙江浙大中控信息技术有限公司 基于道路平均速度的车流仿真方法
WO2020264276A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-30 Zoox, Inc Synthetic scenario generator based on attributes
WO2021003529A1 (en) * 2019-07-05 2021-01-14 Assess Threat Pty Ltd A system and method for prophylactic mitigation of vehicle impact damage

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106846818A (zh) * 2017-04-24 2017-06-13 河南省城乡规划设计研究总院有限公司 基于Simulink仿真的路网动态交通流预测方法
WO2020031236A1 (ja) * 2018-08-06 2020-02-13 住友電気工業株式会社 交通流シミュレータ、交通流のシミュレート方法及びコンピュータプログラム
CN110290495A (zh) * 2019-06-13 2019-09-27 南京航空航天大学 车联网频谱协作仿真系统
WO2020264276A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-30 Zoox, Inc Synthetic scenario generator based on attributes
WO2021003529A1 (en) * 2019-07-05 2021-01-14 Assess Threat Pty Ltd A system and method for prophylactic mitigation of vehicle impact damage
CN111027160A (zh) * 2019-11-20 2020-04-17 中山大学 一种基于数据转换的sumo交通仿真场景精准构建方法
CN111881557A (zh) * 2020-07-01 2020-11-03 浙江浙大中控信息技术有限公司 基于道路平均速度的车流仿真方法
CN111856968A (zh) * 2020-07-31 2020-10-30 成都信息工程大学 一种基于并行计算的大规模交通仿真系统及方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MENGYU GUO 等: "A Reinforcement Learning Approach for Intelligent Traffic Signal Control at Urban Intersections", 《 2019 IEEE INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS CONFERENCE (ITSC)》 *
涂灵力 等: "基于SUMO仿真的道路交叉口优化与评估", 《活力城乡 美好人居——2019中国城市规划年会论文集》 *
韩光辉 等: "基于ＳＵＭＯ平台的微观交通仿真研究", 《计算机工程与科学》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115481531A (zh) * 2022-09-06 2022-12-16 苏州大学 基于sumo的路网交通流实时孪生方法及系统
CN117809459A (zh) * 2024-03-01 2024-04-02 吉林大学 一种用于全局路径规划的交通流建模方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113409573B (zh) 2022-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111238497B (zh) 一种高精度地图的构建方法及装置
CN108931927B (zh) 无人驾驶仿真场景的创建方法及装置
CN113409573B (zh) 一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法
JP5300821B2 (ja) 交通情報記述モデル確立方法、交通情報要素知識ベース生成方法、交通情報変換方法、交通情報記述モデル確立装置、交通情報要素知識ベース生成装置、及び交通情報変換装置
EP1402457B1 (en) Traffic data management and simulation system
US9459111B2 (en) Methods and apparatus for estimating power usage
CN101639871B (zh) 面向行为研究的车载动态交通信息诱导系统模拟设计方法
CN106846818B (zh) 基于Simulink仿真的路网动态交通流预测方法
Maciejewski A comparison of microscopic traffic flow simulation systems for an urban area
CN111241168B (zh) 一种实时在线微观交通仿真方法及系统
CN101359434A (zh) 用于交通导航系统和交通仿真系统的路网模型构建方法
CN111797003A (zh) 一种基于vtd软件搭建虚拟测试场景的方法
CN101329181A (zh) 可对复杂路口进行语音导航的导航装置及其工作方法
CN108663059A (zh) 一种导航路径规划方法和装置
CN113065257A (zh) 一种测试实例的自动生成方法、装置、计算机设备及介质
CN105761515A (zh) 一种交叉口信号动态调整方法及装置、系统
CN111027160B (zh) 一种基于数据转换的sumo交通仿真场景精准构建方法
CN115481531B (zh) 基于sumo的路网交通流实时孪生方法及系统
CN113793500B (zh) 城市交通道路可计算路网的构建方法及系统
JP4013638B2 (ja) 交通流シミュレータの経路情報編集装置及び方法
CN113408654A (zh) 基于分级合并的城市路网融合方法、系统及存储介质
CN115578857A (zh) 基于跟驰模型与路权的三维场景车辆仿真方法及系统
JP3925838B2 (ja) 交通流シミュレーションデータ入力装置
CN114663606A (zh) 一种三维道路模型系统及生成方式
Chai et al. Simulation Modeling of Typical Urban Traffic Congestion Areas Based on SUMO

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant