以下是一个详细的步骤说明,包括使用SUMO的命令行工具和Python API(如TraCI)来获取和处理拥堵信息。 1. 使用SUMO命令行工具获取拥堵信息 SUMO提供了一个名为sumo的命令行工具,它可以执行交通仿真并输出各种交通信息,包括拥堵情况。你可以通过设置不同的输出选项来获取所需的数据。 步骤: 创建路网文件和路线文件:首先...
例如,在本系列《Python学习笔记-StatsModels 统计回归(2)线性回归》的例程和附图,不仅显示了原始检测数据、理论模型数据、拟合模型数据,而且给出了置信区间的上下限,看起来还是比较“高级”的。但是,如果把置信区间的边界线隐藏起来,图形马上就显得不那么“高级”,比较“平常”了——这就是选择什么方式、何种图形进行...
SUMO是一款功能强大的交通仿真器,旨在处理大型负载交通网络和指定的交通需求,包括车辆路线和车辆跟随模型。 SUMO还提供了许多有用的信息,例如车辆速度、型号和位置。 SUMO的主要功能之一是交通控制接口(简称TraCI),它是一个Python API,将SUMO仿真视为服务器,允许用户从交通仿真中获取信息,或修改仿真。 TraCI 启用了一...
先启动CarlaUE4.exe服务端，使用Carla的PythonAPI加载场景地图，再启动基于Carla PythonAPI和SUMO TraCI P...
先启动CarlaUE4.exe服务端,使用Carla的PythonAPI加载场景地图,再启动基于Carla PythonAPI和SUMO TraCI Python API编写的run_synchronization.py脚本进行联合同步仿真。 前面提到,直接点击CarlaUE4.exe就启动了服务端,也就是场景渲染的地方。 接下来就是加载场景和运行联合仿真脚本: 3.2.1加载场景 也就是使用PythonAPI...
Carla-SUMO联合仿真的基本逻辑是先启动Carla服务端，使用Carla的PythonAPI加载场景地图，再启动基于Carla PythonAPI和SUMO TraCI Python API编写的run_synchronization.py脚本进行联合同步仿真。在加载场景和运行联合仿真脚本过程中，需要对车辆类型进行映射，确保Carla中的车辆类型与SUMO中的vType匹配。此外，还...
使用Python编写代码,将SUMO和OpenCV集成起来。可以使用SUMO提供的API获取交通场景的状态信息,并将其传递给OpenCV进行处理。同时,可以使用OpenCV的结果来更新SUMO中的交通要素状态,实现时间模拟。 时间模拟的应用场景包括交通规划、交通流量预测、交通信号优化等。通过模拟不同的交通场景和策略,可以评估交通系统...
python -m pip install sumo 就是这样!现在,让我们开始创建交通流量的首次仿真! 3、仿真网格中的交通流 在城市规划中,网格相当普遍。在 SUMO 中,我们设置了一个 5x5 网格,每条道路长度为 200 米,并设置了 3 条车道,如下所示: netgenerate — grid — grid.number=5 -L=3 — grid.length=200 — output...
同时,SUMO还提供了多种可视化工具,例如SUMO-GUI和SUMO-Web3D,方便用户对仿真结果进行可视化分析和展示。 6.API和插件开发接口 SUMO提供了丰富的API和插件开发接口,方便用户自定义功能和扩展SUMO的功能。用户可以使用Python等脚本语言开发自己的插件,并可以与其他仿真软件和仿真平台进行集成。
1. 类的声明: 首先这是一个python的多进程包里面的进程子类,关于多进程包可以参阅:https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html,在api的使用上尽量保持和多线程使用习惯一致。 1 classProcessServer(multiprocessing.Process): 2. 构造函数:初始化一系列成员变量,变量命名非常易懂,这里在代码块里面进行注...