李千千，王筱涵，朱強(qiáng)，何宇矗，楊艷艷

摘? 要： 對(duì)城市交叉口進(jìn)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(chē)道、兩相鄰交叉口的仿真環(huán)境，以智能駕駛模型為對(duì)象，測(cè)試智能駕駛模型的交通參數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，創(chuàng)建的交叉口仿真系統(tǒng)具有與真實(shí)道路交通流相似的交通參數(shù)及特征。

關(guān)鍵詞： SUMO; Traci; 城市交叉口; 交通流; 交通仿真

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.13? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：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(guó)一、二線城市的出行高峰期道路擁堵是一個(gè)重要課題[3]。目前，針對(duì)交通工程的研究方法主要有現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試和交通仿真，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試對(duì)實(shí)驗(yàn)的硬件設(shè)施要求較高，且設(shè)備的使用和維護(hù)需要大量成本，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，有些現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試工作還存在某些不確定因素和一定的危險(xiǎn)性;交通仿真技術(shù)是計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)在交通工程方面領(lǐng)域的應(yīng)用，是研究道路交通流發(fā)展和變化規(guī)律的一種有效手段。相比之下，采用交通仿真技術(shù)研究城市交叉口變得愈發(fā)重要，此類(lèi)研究也會(huì)對(duì)城市交通管理等方面產(chǎn)生積極的影響。

本文擬從以下五個(gè)步驟進(jìn)行展開(kāi)：路網(wǎng)配置、車(chē)流配置、信號(hào)燈配置、使用Traci的Python接口獲取數(shù)據(jù)、進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，利用SUMO這一開(kāi)源交通仿真軟件，通過(guò)創(chuàng)建仿真環(huán)境并進(jìn)行交通流模擬，有利于揭示城市交叉口的擁堵形成的機(jī)理和演化規(guī)律，為解決城市交叉口擁堵問(wèn)題提供了新的思路，具有一定的研究?jī)r(jià)值。

1 相關(guān)工作

1.1 城市交叉口存在的問(wèn)題

我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)的數(shù)量持續(xù)上升，城市交通堵塞等問(wèn)題日益嚴(yán)重[4]。交叉口是行人、車(chē)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(guān)鍵所在。在整個(gè)路網(wǎng)中，交叉口無(wú)疑是交通沖突的集中點(diǎn)，也是交通安全問(wèn)題關(guān)注的重心。因此，通過(guò)仿真模擬研究交叉口處的車(chē)流行駛參數(shù)等信息顯得格外重要。

1.2 交通仿真發(fā)展現(xiàn)狀

在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展起來(lái)之前，人們主要采用“簡(jiǎn)單暴力”的拓寬路寬方式來(lái)緩解交通堵塞等問(wèn)題，如占用人行道、拆遷住戶(hù)房屋、建立立交橋等[2]。目前，城市交叉口交通管理、建筑設(shè)計(jì)等都逐漸趨于成熟，采用傳統(tǒng)的方法來(lái)緩解交通問(wèn)題是不現(xiàn)實(shí)的，也是不經(jīng)濟(jì)的。對(duì)于目前改善城市交叉口的交通壓力，是有較為可行的實(shí)施辦法的，如通過(guò)改善路網(wǎng)交叉口的交通流來(lái)提高交叉口處的通行效率。交通仿真技術(shù)是計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)在交通工程方面領(lǐng)域的應(yīng)用，它打破了傳統(tǒng)分析方法的局限性，來(lái)研究道路交通流發(fā)展和變化規(guī)律，能夠更準(zhǔn)確、有效地反映各種交通現(xiàn)象[5]。但目前所使用的交通仿真系統(tǒng)不能很好地適應(yīng)復(fù)雜的交通情況[6]。因此，我國(guó)現(xiàn)在的智能交通仿真應(yīng)當(dāng)注重與復(fù)雜的交通情況的結(jié)合，二傳統(tǒng)的仿真算法思想與仿真模型大多比較陳舊，無(wú)法適應(yīng)目前的交通環(huán)境，還需要進(jìn)一步的創(chuàng)新。

1.3 基于SUMO的交通仿真

本文以降低車(chē)輛的行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)、提高通行效率為研究目的，利用交通仿真軟件，創(chuàng)建了三車(chē)道、兩個(gè)相鄰交叉口的仿真環(huán)境，并在該仿真環(huán)境上使用智能駕駛模型進(jìn)行交通流模擬。目前比較常見(jiàn)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(guó)航空航天中心交通運(yùn)輸研究所研發(fā)的具有微觀、多模態(tài)的交通模擬，是一種開(kāi)源交通仿真軟件，適合研究交通仿真的學(xué)者使用，由于在SUMO中能夠直觀地研究一輛車(chē)或車(chē)流的變化規(guī)律，因此它極大地受到眾多學(xué)者的青睞。SUMO的特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)。

⑴ 能夠進(jìn)行微觀仿真，對(duì)車(chē)輛和車(chē)流進(jìn)行精確的建模。

⑵ 能夠在車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與行人等之間進(jìn)行多模態(tài)并行的交通仿真。F3521F5E-FEDC-48F0-9D92-299061994CD7

⑶ 能夠通過(guò)Traci接口控制對(duì)車(chē)輛的仿真，具有在線交互功能。

⑷ 不會(huì)對(duì)路網(wǎng)的大小和車(chē)輛的數(shù)量進(jìn)行限制。

⑸ 具有高度互操作性，配置文件僅使用XML格式的數(shù)據(jù)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(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)建模，通過(guò)搭建城市交叉口仿真平臺(tái)，為創(chuàng)建三車(chē)道、兩個(gè)相鄰交叉口的仿真環(huán)境提供了便利，為后續(xù)的深入研究打下基礎(chǔ)。

2 仿真模型搭建

2.1 建立三車(chē)道、兩相鄰交叉口仿真模型

為了使交叉口車(chē)流量、交通情況更直觀地表現(xiàn)出來(lái)，使交通仿真模型更形象，本文使用SUMO進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)建模[1]。首先通過(guò)實(shí)地考察交叉口實(shí)際交通道路情況，包括相關(guān)路段的車(chē)道數(shù)量、車(chē)道情況（左轉(zhuǎn)、直行、右轉(zhuǎn)）等信息，根據(jù)所搜集的信息通過(guò)圖形化路網(wǎng)編輯工具netedit進(jìn)行路網(wǎng)建模，接著配置路網(wǎng)車(chē)道上的車(chē)流參數(shù)文件，之后使用sumo-gui實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)可視化，利用Python語(yǔ)言配置Traci接口獲取車(chē)輛在路網(wǎng)中的行駛數(shù)據(jù)并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，最后將仿真模型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，對(duì)在特定時(shí)段內(nèi)城市道路交叉口的車(chē)流行駛狀態(tài)進(jìn)行分析。具體流程圖如圖1所示。

2.2 路網(wǎng)配置

SUMO將現(xiàn)實(shí)中的道路抽象為一些節(jié)點(diǎn)（node）與一些邊（edge）組成的圖形。節(jié)點(diǎn)（node）表示了現(xiàn)實(shí)道路中的交叉點(diǎn)，包括了位置、形狀與路權(quán)的規(guī)則。邊（edge）是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的單項(xiàng)連接，同時(shí)也表示了車(chē)道的數(shù)量、車(chē)道的寬度、以及車(chē)道限速等信息。

可以使用“netconvert”應(yīng)用程序?qū)攵喾N格式的實(shí)況道路網(wǎng)絡(luò)，另外可以使用“netgenerate”進(jìn)行生成具有幾何結(jié)構(gòu)的道路網(wǎng)絡(luò)，但是，大部分現(xiàn)實(shí)世界的交叉口情況是十分復(fù)雜的，僅僅使用導(dǎo)入路網(wǎng)或者是生成路網(wǎng)大概率會(huì)與現(xiàn)實(shí)道路有所出入，這時(shí)就可以使用“netedit”工具，這是一款圖形化編輯路網(wǎng)的工具，可以在導(dǎo)入的路網(wǎng)上進(jìn)行手動(dòng)的編輯與修正，使道路網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)更加的精確。

而在此次仿真中，本文使用了圖形化路網(wǎng)編輯工具netedit建立了簡(jiǎn)單的三車(chē)道、兩相鄰交叉口的交通仿真路網(wǎng)文件，由8個(gè)結(jié)點(diǎn)與14條邊構(gòu)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(zhǎng)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(hào)燈配置

設(shè)置好路網(wǎng)與交通流之后，交通仿真還有一個(gè)重要的因素就是信號(hào)燈。對(duì)本文上述使用netedit創(chuàng)建的路網(wǎng)文件進(jìn)一步進(jìn)行信號(hào)燈的配置，針對(duì)實(shí)際三車(chē)道、兩相鄰交叉口交通信號(hào)燈的設(shè)置規(guī)則以及車(chē)流情況，本次仿真實(shí)驗(yàn)在兩個(gè)交叉口分別設(shè)置了固定相位的信號(hào)燈，其狀態(tài)由G，g，r，y四個(gè)參數(shù)表示，G代表最高優(yōu)先級(jí)的綠燈，g代表次優(yōu)先級(jí)的綠燈，r代表紅燈，y代表黃燈。本次實(shí)驗(yàn)共設(shè)置了八個(gè)相位為一周期，duration持續(xù)時(shí)間分別為26、3、13、3、23、3、10、3的八個(gè)相位狀態(tài)，符合現(xiàn)實(shí)交通狀態(tài)。

2.4 車(chē)流配置

在上述實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們成功通過(guò)netedit的圖形化界面生成了路網(wǎng)文件，并對(duì)各個(gè)道路邊緣id、長(zhǎng)度以及相關(guān)參數(shù)進(jìn)行配置，將路網(wǎng)文件各個(gè)邊id屬性分別設(shè)為road1、road2、road3、road4、road5、road6、road7、road8、road9、road10、road11、road12、road13、road14，接下來(lái)要通過(guò)trip文件生成車(chē)流配置文件，包括三部分，分別為車(chē)輛本身、車(chē)輛類(lèi)型和路線。在本次實(shí)驗(yàn)中，根據(jù)真實(shí)的三車(chē)道、兩相鄰交叉口車(chē)輛行駛特點(diǎn)，通過(guò)flow生成18條車(chē)流，單個(gè)車(chē)流根據(jù)設(shè)置的route和vehsPerHour等屬性，車(chē)輛數(shù)量以每小時(shí)大余500輛車(chē)的頻次從第0秒輸入并遍歷交通路網(wǎng)中規(guī)定的所有路徑，可應(yīng)用于上下班高峰期的交叉口模擬情況。其中，選取相應(yīng)車(chē)道的車(chē)輛根據(jù)其id設(shè)置不同的車(chē)輛類(lèi)型type、初始速度v、速度因子等屬性。生成rou文件以供后續(xù)實(shí)驗(yàn)追蹤不同車(chē)道的車(chē)輛在行駛過(guò)程中的狀態(tài)變化。根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)生成的net文件和rou文件，再創(chuàng)建一個(gè)sumocfg文件將路網(wǎng)和車(chē)流配置文件關(guān)聯(lián)起來(lái)，通過(guò)sumo-gui進(jìn)行仿真，實(shí)現(xiàn)模擬的三車(chē)道、兩相鄰交叉口車(chē)流可視化，實(shí)驗(yàn)過(guò)程如圖2、圖3所示。

2.5 使用Traci的Python接口獲取數(shù)據(jù)

Traci（Traffic Control Interface）是交通控制接口，主控制文件為hello.py，可以通過(guò)檢索模擬對(duì)象的id值訪問(wèn)正在運(yùn)行的道路交通仿真模擬進(jìn)程，并“在線”操縱它們的行為，無(wú)需在sumo-gui圖形化界面進(jìn)行操作。本次實(shí)驗(yàn)運(yùn)用了traci的python接口，配置sumo環(huán)境變量并導(dǎo)入相關(guān)模塊，運(yùn)行程序，控制仿真以秒為單位度進(jìn)一次過(guò)程。針對(duì)不同車(chē)輛的id屬性實(shí)時(shí)獲取路網(wǎng)中車(chē)輛的速度（m/s）、加速度（m/s2）、路程（m）以及當(dāng)前時(shí)刻路網(wǎng)中車(chē)輛總數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)本文三車(chē)道、兩相鄰交叉口路網(wǎng)仿真實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)可視化，以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)交通擁塞情況的預(yù)測(cè)與改善。

3 路網(wǎng)仿真實(shí)驗(yàn)

本次實(shí)驗(yàn)根據(jù)對(duì)當(dāng)?shù)亟煌ㄟM(jìn)行實(shí)地調(diào)查研究道路交通流車(chē)輛行駛和變化規(guī)律，在SUMO城市交通模擬環(huán)境下使用智能駕駛模型對(duì)三車(chē)道、兩相鄰交叉口路網(wǎng)進(jìn)行交通流模擬，測(cè)試了智能駕駛模型的交通參數(shù)。

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

分析以上路網(wǎng)仿真可視化數(shù)據(jù)如速度、加速度、位移等隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，得到該數(shù)據(jù)符合真實(shí)三車(chē)道、兩相鄰交叉口道路狀況，即仿真數(shù)據(jù)可成為用于后續(xù)針對(duì)交通類(lèi)實(shí)驗(yàn)的參考，克服了在真實(shí)的交通環(huán)境下進(jìn)行車(chē)流模擬實(shí)驗(yàn)所需成本巨大等因素，具有與真實(shí)道路交通流相似的交通參數(shù)及特征。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于SUMO微觀仿真、在線交互等功能，搭建三車(chē)道、兩相鄰交叉口的仿真環(huán)境，以智能駕駛模型為對(duì)象，測(cè)試智能駕駛模型的交通參數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明交叉口仿真系統(tǒng)具有與真實(shí)道路交通流相似的交通參數(shù)，可應(yīng)用于上下班高峰期的交叉口模擬情況。在真實(shí)的交通環(huán)境下進(jìn)行車(chē)流模擬實(shí)驗(yàn)所需成本巨大，所以基于SUMO搭建虛擬路網(wǎng)完成車(chē)流仿真等實(shí)驗(yàn)具有研究意義。本文還有許多不足之處，例如還沒(méi)有更具體的還原真實(shí)路況。未來(lái)需要考慮諸多因素對(duì)交通狀況的影響，不斷改善仿真場(chǎng)景，做更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)能?chē)流模擬實(shí)驗(yàn)。還要進(jìn)一步利用相關(guān)算法監(jiān)控路網(wǎng)車(chē)流的變化規(guī)律，為緩解交通擁塞現(xiàn)狀得出更有參考研究?jī)r(jià)值的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

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