基于SUMO的城市交叉口仿真平臺搭建

李千千，王筱涵，朱強，何宇矗，楊艷艷

摘? 要： 對城市交叉口進行交通仿真模擬具有較大意義。基于SUMO[7]這一交通仿真軟件，搭建三車道、兩相鄰交叉口的仿真環境，以智能駕駛模型為對象，測試智能駕駛模型的交通參數。實驗證明，創建的交叉口仿真系統具有與真實道路交通流相似的交通參數及特征。

關鍵詞： SUMO; Traci; 城市交叉口; 交通流; 交通仿真

中圖分類號：TP311.13? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2022）06-138-04

Construction of a simulation platform for urban intersections based on SUMO

Li Qianqian， Wang Xiaohan， Zhu Qiang， He Yuchu， Yang Yanyan

（College of Information Science and Technology， Zhengzhou Normal University， Zhengzhou， Henan 450044， China）

Abstract： It is of great significance to carry out traffic simulation for urban intersections. In this paper， based on the traffic simulation software SUMO[7]， a simulation environment with three lanes and two adjacent intersections is built. Taking the intelligent driving model as the object， its traffic parameters are tested. The experimental results show that the simulation system has similar traffic parameters and characteristics with the real road traffic flow.

Key words： SUMO; Traci; urban intersections; traffic flow; traffic simulation

0 引言

緩解我國一、二線城市的出行高峰期道路擁堵是一個重要課題[3]。目前，針對交通工程的研究方法主要有現場測試和交通仿真，現場測試對實驗的硬件設施要求較高，且設備的使用和維護需要大量成本，費時費力，有些現場測試工作還存在某些不確定因素和一定的危險性;交通仿真技術是計算機仿真技術在交通工程方面領域的應用，是研究道路交通流發展和變化規律的一種有效手段。相比之下，采用交通仿真技術研究城市交叉口變得愈發重要，此類研究也會對城市交通管理等方面產生積極的影響。

本文擬從以下五個步驟進行展開：路網配置、車流配置、信號燈配置、使用Traci的Python接口獲取數據、進行仿真實驗。在車聯網的環境下，利用SUMO這一開源交通仿真軟件，通過創建仿真環境并進行交通流模擬，有利于揭示城市交叉口的擁堵形成的機理和演化規律，為解決城市交叉口擁堵問題提供了新的思路，具有一定的研究價值。

1 相關工作

1.1 城市交叉口存在的問題

我國機動車的數量持續上升，城市交通堵塞等問題日益嚴重[4]。交叉口是行人、車流大量匯集的地方，是城市交通的樞紐及道路交通管理的關鍵所在。在整個路網中，交叉口無疑是交通沖突的集中點，也是交通安全問題關注的重心。因此，通過仿真模擬研究交叉口處的車流行駛參數等信息顯得格外重要。

1.2 交通仿真發展現狀

在計算機技術發展起來之前，人們主要采用“簡單暴力”的拓寬路寬方式來緩解交通堵塞等問題，如占用人行道、拆遷住戶房屋、建立立交橋等[2]。目前，城市交叉口交通管理、建筑設計等都逐漸趨于成熟，采用傳統的方法來緩解交通問題是不現實的，也是不經濟的。對于目前改善城市交叉口的交通壓力，是有較為可行的實施辦法的，如通過改善路網交叉口的交通流來提高交叉口處的通行效率。交通仿真技術是計算機仿真技術在交通工程方面領域的應用，它打破了傳統分析方法的局限性，來研究道路交通流發展和變化規律，能夠更準確、有效地反映各種交通現象[5]。但目前所使用的交通仿真系統不能很好地適應復雜的交通情況[6]。因此，我國現在的智能交通仿真應當注重與復雜的交通情況的結合，二傳統的仿真算法思想與仿真模型大多比較陳舊，無法適應目前的交通環境，還需要進一步的創新。

1.3 基于SUMO的交通仿真

本文以降低車輛的行車風險、提高通行效率為研究目的，利用交通仿真軟件，創建了三車道、兩個相鄰交叉口的仿真環境，并在該仿真環境上使用智能駕駛模型進行交通流模擬。目前比較常見的幾種交通仿真軟件為：Paramis、Sim Traffic、AIMSUM、VISSIM、SUMO等[3]。

SUMO（Simulation of Urban Mobility）是由德國航空航天中心交通運輸研究所研發的具有微觀、多模態的交通模擬，是一種開源交通仿真軟件，適合研究交通仿真的學者使用，由于在SUMO中能夠直觀地研究一輛車或車流的變化規律，因此它極大地受到眾多學者的青睞。SUMO的特點主要有以下幾點。

⑴ 能夠進行微觀仿真，對車輛和車流進行精確的建模。

⑵ 能夠在車輛與車輛、車輛與行人等之間進行多模態并行的交通仿真。F3521F5E-FEDC-48F0-9D92-299061994CD7

⑶ 能夠通過Traci接口控制對車輛的仿真，具有在線交互功能。

⑷ 不會對路網的大小和車輛的數量進行限制。

⑸ 具有高度互操作性，配置文件僅使用XML格式的數據文件。

⑹ 具有高度的可移植性。

綜上所述，本文最終選擇使用SUMO進行仿真實驗建模，通過搭建城市交叉口仿真平臺，為創建三車道、兩個相鄰交叉口的仿真環境提供了便利，為后續的深入研究打下基礎。

2 仿真模型搭建

2.1 建立三車道、兩相鄰交叉口仿真模型

為了使交叉口車流量、交通情況更直觀地表現出來，使交通仿真模型更形象，本文使用SUMO進行仿真實驗建模[1]。首先通過實地考察交叉口實際交通道路情況，包括相關路段的車道數量、車道情況（左轉、直行、右轉）等信息，根據所搜集的信息通過圖形化路網編輯工具netedit進行路網建模，接著配置路網車道上的車流參數文件，之后使用sumo-gui實現路網可視化，利用Python語言配置Traci接口獲取車輛在路網中的行駛數據并進行仿真實驗，最后將仿真模型實驗數據進行可視化呈現，對在特定時段內城市道路交叉口的車流行駛狀態進行分析。具體流程圖如圖1所示。

2.2 路網配置

SUMO將現實中的道路抽象為一些節點（node）與一些邊（edge）組成的圖形。節點（node）表示了現實道路中的交叉點，包括了位置、形狀與路權的規則。邊（edge）是兩個節點之間的單項連接，同時也表示了車道的數量、車道的寬度、以及車道限速等信息。

可以使用“netconvert”應用程序導入多種格式的實況道路網絡，另外可以使用“netgenerate”進行生成具有幾何結構的道路網絡，但是，大部分現實世界的交叉口情況是十分復雜的，僅僅使用導入路網或者是生成路網大概率會與現實道路有所出入，這時就可以使用“netedit”工具，這是一款圖形化編輯路網的工具，可以在導入的路網上進行手動的編輯與修正，使道路網絡的細節更加的精確。

而在此次仿真中，本文使用了圖形化路網編輯工具netedit建立了簡單的三車道、兩相鄰交叉口的交通仿真路網文件，由8個結點與14條邊構成。所有道路（邊）的最大限速為20m/s，其中橫向道路（邊）的前兩段長度約為4000m，后一段約為5500m。豎向道路（邊）三段約為3500m，一段約為4000m。

2.3 信號燈配置

設置好路網與交通流之后，交通仿真還有一個重要的因素就是信號燈。對本文上述使用netedit創建的路網文件進一步進行信號燈的配置，針對實際三車道、兩相鄰交叉口交通信號燈的設置規則以及車流情況，本次仿真實驗在兩個交叉口分別設置了固定相位的信號燈，其狀態由G，g，r，y四個參數表示，G代表最高優先級的綠燈，g代表次優先級的綠燈，r代表紅燈，y代表黃燈。本次實驗共設置了八個相位為一周期，duration持續時間分別為26、3、13、3、23、3、10、3的八個相位狀態，符合現實交通狀態。

2.4 車流配置

在上述實驗過程中，我們成功通過netedit的圖形化界面生成了路網文件，并對各個道路邊緣id、長度以及相關參數進行配置，將路網文件各個邊id屬性分別設為road1、road2、road3、road4、road5、road6、road7、road8、road9、road10、road11、road12、road13、road14，接下來要通過trip文件生成車流配置文件，包括三部分，分別為車輛本身、車輛類型和路線。在本次實驗中，根據真實的三車道、兩相鄰交叉口車輛行駛特點，通過flow生成18條車流，單個車流根據設置的route和vehsPerHour等屬性，車輛數量以每小時大余500輛車的頻次從第0秒輸入并遍歷交通路網中規定的所有路徑，可應用于上下班高峰期的交叉口模擬情況。其中，選取相應車道的車輛根據其id設置不同的車輛類型type、初始速度v、速度因子等屬性。生成rou文件以供后續實驗追蹤不同車道的車輛在行駛過程中的狀態變化。根據上述實驗生成的net文件和rou文件，再創建一個sumocfg文件將路網和車流配置文件關聯起來，通過sumo-gui進行仿真，實現模擬的三車道、兩相鄰交叉口車流可視化，實驗過程如圖2、圖3所示。

2.5 使用Traci的Python接口獲取數據

Traci（Traffic Control Interface）是交通控制接口，主控制文件為hello.py，可以通過檢索模擬對象的id值訪問正在運行的道路交通仿真模擬進程，并“在線”操縱它們的行為，無需在sumo-gui圖形化界面進行操作。本次實驗運用了traci的python接口，配置sumo環境變量并導入相關模塊，運行程序，控制仿真以秒為單位度進一次過程。針對不同車輛的id屬性實時獲取路網中車輛的速度（m/s）、加速度（m/s2）、路程（m）以及當前時刻路網中車輛總數，最終實現本文三車道、兩相鄰交叉口路網仿真實驗的數據可視化，以進一步實現對現實交通擁塞情況的預測與改善。

3 路網仿真實驗

本次實驗根據對當地交通進行實地調查研究道路交通流車輛行駛和變化規律，在SUMO城市交通模擬環境下使用智能駕駛模型對三車道、兩相鄰交叉口路網進行交通流模擬，測試了智能駕駛模型的交通參數。

在此次仿真中，使用了“netedit”工具建立了簡單的三車道、兩相鄰交叉口的路網文件，路網道路的最大限速為20m/s，其中橫向路段road1、road2、road5、road6、road9、road10的長度約為4000m，豎向路段road3、road4、road7、road8、road11、road12、road13、road14長度約為3500m。通過使用Traci的Python接口獲取仿真數據，得到在一段時間內路網車輛仿真模擬的數據變化，分別從以下四個方面進行數據可視化分析：在一段時間內路網車輛速度隨時間的變化，如圖4所示;在一段時間內路網車輛加速度隨時間的變化，如圖5所示;在一段時間內路網車輛行駛路程隨時間變化，如圖6所示;在一段時間內路網中的車輛總數，如圖7所示。F3521F5E-FEDC-48F0-9D92-299061994CD7

分析以上路網仿真可視化數據如速度、加速度、位移等隨時間的變化趨勢，得到該數據符合真實三車道、兩相鄰交叉口道路狀況，即仿真數據可成為用于后續針對交通類實驗的參考，克服了在真實的交通環境下進行車流模擬實驗所需成本巨大等因素，具有與真實道路交通流相似的交通參數及特征。

4 結束語

本文基于SUMO微觀仿真、在線交互等功能，搭建三車道、兩相鄰交叉口的仿真環境，以智能駕駛模型為對象，測試智能駕駛模型的交通參數。實驗證明交叉口仿真系統具有與真實道路交通流相似的交通參數，可應用于上下班高峰期的交叉口模擬情況。在真實的交通環境下進行車流模擬實驗所需成本巨大，所以基于SUMO搭建虛擬路網完成車流仿真等實驗具有研究意義。本文還有許多不足之處，例如還沒有更具體的還原真實路況。未來需要考慮諸多因素對交通狀況的影響，不斷改善仿真場景，做更加嚴謹的車流模擬實驗。還要進一步利用相關算法監控路網車流的變化規律，為緩解交通擁塞現狀得出更有參考研究價值的實驗數據。

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