城市交通仿真平台SUMO(V1.3)
城市交通仿真平台SUMO(V1.3)
城市交通仿真平台（SUMO ）用户文档贵州大学计算机学院中文信息处理实验室联系人：韩光辉邮箱：hanyankai@城市交通流微观仿真 基于SUMO 平台SUMO 是由德国宇航中心开发的，微观、连续的道路交通仿真架构和模型基础，非常适合于道路交通仿真的研究人员使用，本文档介绍部分仿真理论后，主要介绍SUMO 仿真平台的架构和使用方法2010韩光辉贵州大学计算机学院2010-12-15城市交通仿真（SUMO）的概要信息使用的模型：(1)汽车运动模型：是由Stefan Krauss开发的微观、空间连续、时间离散的汽车流模型。
(2)用户分配模型：是由Christian Gawron开发的动态用户分配模型。
应用程序包(bin目录)介绍：Activitygen:从网络中全部人群的描述来生成需求。
Dfrouter:使用探测器值构建车辆路径。
Duarouter:最短路径和动态用户均衡(DUE)计算，使用C. Gawron模型。
Jtrrouter:基于路口转弯比率的路径计算Netgen:生成路网Netconvert:导入并转换路网Od2trips:导入O/D矩阵并转换为旅行路径Polyconvert:导入多边形和兴趣点(POIs)Sumo:实现仿真Sumo-gui:仿真的GUI界面TraCITestClient: 探索与外部应用进行通信的可能性目录1.简介 (7)1.1.交通仿真 (7)1.1.1.交通仿真分类 (7)1.1.2.用户分配 (7)1.2.SUMO概览 (7)1.2.1.特点 (8)1.2.2.包含的应用 (8)1.2.3.设计原则 (9)2.基本使用 (9)2.1.符号 (9)2.2.命令行 (9)2.2.应用程序参数 (9)2.3.XML举例 (9)2.4.模式 (10)2.5.数据类型 (10)2.6.安装SUMO (10)2.6.1.安装二进制版本(windows平台) (11)2.6.2.编译构建应用(Windows平台) (11)2.6.3.构建文档 (13)3.使用命令行程序 (13)3.1.基础 (13)3.1.1.开启命令行窗口 (13)3.1.2.从命令行使用SUMO程序 (13)3.2.参数 (14)3.2.1.命令行下设置参数 (14)3.2.2.参数值类型 (14)3.3.配置文件 (14)3.3.1.配置文件命名规范 (15)3.3.2.配置文件和命令行参数 (15)3.3.3.生成配置文件模板 (15)3.3.4.保存当前配置到文件 (15)3.4.通用参数 (16)4.仿真准备 (16)4.1.所需数据 (16)4.2.最佳实践 (17)5.网络构建 (17)5.1.SUMO道路网络 (17)5.2.坐标系和对齐 (18)5.3.使用自己的XML描述构建网络 (19)5.4.节点描述 (19)5.5.边的描述 (20)5.5.1.一般描述 (20)5.5.2.定义允许的车辆类型 (22)5.5.3.路段定义 (22)5.5.4.边类型描述 (23)5.6.连接描述(Connection) (24)5.7.手工构建路网案例 (28)6.网络导入 (30)6.1.OpenStreetMap格式的路网导入 (30)6.1.1.导入路网 (30)6.1.2.导入额外的多边形(如建筑物，河流等) (31)6.1.3.导入脚本(Scripts) (33)6.1.4.编辑OSM网络 (33)CONVERT细节 (33)CONVERT的输出 (37)6.4.网络生成 (38)7.需求建模 (38)7.1.SUMO的需求简介 (38)7.2.车辆、车辆类型、路径的定义 (39)7.2.1.车辆类型 (39)7.2.2.抽象车辆类别 (40)7.2.3.车辆排量类别 (41)7.2.4.可视化 (41)7.2.5.车辆跟驰模型 (42)7.2.6.车辆和路径 (43)7.2.7.车辆的出发和到达参数 (44)7.2.8.路径和车辆类型分布 (44)7.2.9.停车 (45)7.3.路由器的输入(内容) (45)7.3.1.旅程定义 (45)7.3.2.使用流定义 (47)7.3.3.导入OD矩阵 (50)7.3.4.描述街区 (50)7.3.5.描述矩阵单元 (51)7.3.6.分裂大型矩阵 (51)7.3.7.处理破碎的数据 (51)7.3.8.随机路径 (51)7.3.9.路径猜测 (51)7.3.10.使用JtrRouter (52)7.3.11.使用DfRouter (53)7.3.12.使用ActivityGen (55)7.3.13.动态用户分配(DUA) (55)8.仿真 (55)8.1.基本仿真定义 (55)8.2.道路网络 (55)8.3.交通需求 (56)8.4.为仿真定义时段 (56)8.5.高级交通灯仿真 (56)8.5.1.载入新的交通灯仿真程序 (56)8.5.2.交通灯仿真程序导入工具(p98) (58)8.5.3.定义程序交换时间和过程 (59)8.5.4.交通灯性能评估 (60)8.6.SUMO的公共运输仿真(公交系统) (60)8.7.SUMO的可变速度信号 (61)8.8.SUMO的重新路由(p105) (62)8.8.1.二次路由器 (62)8.8.2.关闭街道 (62)8.8.3.分配新的目的地 (63)8.8.4.分配新的路径 (63)8.9.可行的仿真方案 (64)8.9.1.使用随机路径仿真 (64)8.9.2.使用探测器数据仿真 (65)8.9.3.使用车流分布仿真 (68)8.9.4.公交线路仿真 (69)8.10.使用GUISIM (71)8.10.1基本使用描述 (71)8.10.2.与视图交互 (72)8.10.3.在GUISIM中使用贴图(背景图片) (74)8.10.4.配置文件 (75)9.SUMO输出 (76)9.1.车辆发射器状态 (77)9.2.感应线圈输出 (77)9.3.道路性能均值 (77)9.4.受约束的道路性能均值 (78)9.5.车道性能均值 (78)9.6.路网最原始数据输出 (78)9.7.旅程信息输出 (79)9.8.车辆路径输出 (79)9.9.车辆类型调查 (79)10.TraCI (79)10.1.TraCI简介 (79)10.2.仿真步骤 (79)11.选择研究主题的一些建议 (80)11.1.车辆重新选择路径 (80)11.1.1.基本描述 (80)11.1.2.应该记住的事情 (80)11.2.在线交通仿真 (80)11.3.基于GSM的监视 (80)11.3.1.怎样使用GSM跟踪车辆 (80)11.4.开发自己的跟车模型 (80)11.4.1.实现新的跟车模型 (80)11.4.2.定义车辆类型 (82)11.4.3.跟车模型接口 (84)11.4.4.重新进行微观仿真 (85)11.4.5.新模型开发案例 (86)12.附录A (86)12.1.词汇表 (86)12.2.常见问题 (87)12.2.1.综述性方面 (87)12.2.2.软件特性方面 (87)12.2.3.构建和安装方面 (88)12.2.4.基本使用方面 (88)12.2.5.关于NETCONVERT (89)12.2.6.关于仿真方面 (89)12.2.7.关于可视化 (90)12.2.8.XML模式定义 (91)12.3.关于SUMO整体性的描述 (91)13.附录B (91)13.1.JOSM入门 (91)13.1.1.基本概念 (91)13.1.2.在JOSM中编辑地图 (91)13.1.3.上传地图到OSM服务器 (92)13.1.4.How Tos (92)13.1.5.快捷键 (95)13.2.概念 (98)13.2.1.结点、路线、关系 (98)13.2.2.标签 (98)13.2.3.对象ID (99)13.2.4.对象版本 (99)13.3.JOSM接口 (99)13.3.1.地图视图 (99)13.3.2.主菜单 (99)13.3.3.工具栏 (100)13.3.4.切换工具栏 (100)13.3.5.其他工具栏 (100)1.简介1.1.交通仿真1.1.1.交通仿真分类根据仿真细节的等级，交通流模型有4个等级：宏观模型：微观模型：仿真道路上每个车辆的移动，一般假定车辆行为同时依赖于车辆的物理属性和驾驶员的控制行为。
《2024年基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》范文
《基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市交通复杂性和规模的不断扩大，有效的交通管理和优化成为了关键的问题。
为满足城市规划者、政策制定者、研究者和利益相关方对城市交通运行规律的精准分析，建立高精度、高效率的交通仿真系统至关重要。
本论文针对这一问题，设计了基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统，以期通过综合两者的优势，为城市交通仿真提供更为全面和准确的解决方案。
二、系统设计背景1. MATSim概述MATSim是一个开源的微观交通仿真框架，主要用于模拟大规模的交通网络。
其优点在于能高效地处理复杂的交通流模型和大数据量，广泛应用于城市和区域层面的交通规划和模拟。
2. SUMO概述SUMO（Simulation of Urban MObility）是一种专为交通规划和仿真的跨学科应用设计的多模式模型体系，涵盖了一系列高级模块用于详细仿真不同形式的城市交通和路外移动系统。
其细致的特点适用于微尺度的模拟研究。
三、系统设计原则该系统的设计以可扩展性、高效率和灵活性为原则，致力于提高多源交通仿真数据之间的兼容性、互补性及效率性。
为此，该系统通过引入基于网络基础的大尺度MATLABim以及详细的、动态交互式模型的高精度SUMO的融合。
四、系统设计1. 总体架构该系统架构采用分层次、模块化设计思想，以形成基于大规模MATLABim的长程交通规划和以SUMO作为高精度细节模型的微尺度交通仿真两大部分的复合架构。
系统可对不同空间尺度的交通流进行仿真分析，同时实现数据的高效交互和同步更新。
2. 模块设计（1）数据预处理模块：负责将原始数据转换为系统可处理的格式，并完成必要的清洗和转换工作。
（2）MATLABim模块：负责大尺度交通网络的模拟和仿真，包括道路网络构建、车辆生成、路径选择等。
（3）SUMO模块：负责微尺度的详细仿真，包括车辆行为模拟、信号控制等细节。
（4）数据交互模块：实现MATLABim与SUMO之间的数据交互和同步更新，确保仿真数据的连贯性和一致性。
用SUMO搭建可支持智能交通信号灯的仿真环境
要搭建的仿真交叉路口利用感应线圈和 SUMO 已定义的 接口来采集数据。首先应该根据交通信号灯的控制原理，找 出所要监控的变量。
智能交通灯控制的最基本原理为：实时监测各个方向（相 位）的车流量，并在一段时间间隔内利用周期计算公式得到相 应车流量之下的信号灯时长周期，再根据所选取的绿信比分 配公式分配各个相位的信号灯绿灯时长。（注：相应的测量基 准为汽车，其中卡车以 1.5 倍的比例换算成汽车，同时，转弯的 卡车因为延误要乘 1.75 的附加系数）。
这两个变量均需要首先获得第一辆车的 ID。求 ID 的具 体步骤为：首先通过 traci.trafficlights.getRedYellowGreenState （traID）方法判断哪些车道处于红灯状态，之后对于处于红灯 状态的路口，通过使用 traci.vehicle.getVehID(x,y)方法，利用已 知的坐标值得到处于该路口的第一辆车的 ID。
当然，由于启动延迟时间计算误差不大，可以查阅资料获 得平均值，设为常量。
2 结束滞后时间的监测
该变量的测量需要在未放置感应线圈的路口均放置感应 线圈，主要利用两个感应线圈通过车辆数的差值。搭建好的 监测路口如图 3 所示：
３６
入将要到达的路口所用的时间。由定义可知，以上三个变量 可以通过感应线圈直接或间接进行检测，而平均车辆行驶时 间需要求出路网内所有的车辆总行驶时间以及车辆数。
首先要进行十字路口的搭建。搭建交叉路口需要使用 xml 语言。原理为先在 filename.node.xml 文件中定义节点；然后 由节点连接生成边，定义在 filename.edg.xml 文件中；之后边 连接在一起，定义在 filename.con.xml 文件中；最后运行命令 行命令：netconvert -c c.cfg，会生成路网文件 .xml，交叉路口建立成功。
sumo 路径
sumo 路径
SUMO（Simulation of Urban MObility）是一个用于模拟城市交通流的开源软件。
SUMO可以用于模拟车辆、行人和公共交通工具在城市道路网络中的运行，以评估交通流量、拥堵情况、交通信号控制方案等。
在SUMO中，路径通常是指从一个起点到一个终点的车辆或行人在道路网络上的行驶路径。
这些路径可以通过SUMO的交通仿真模块生成，并且可以根据不同的仿真需求进行调整和优化。
为了在SUMO中创建路径，通常需要以下步骤：
定义道路网络：首先，需要定义城市的道路网络，包括道路、交叉口、车道、车道宽度等信息。
这可以通过SUMO自带的工具或者通过导入现有的地图数据来完成。
定义车辆和行人：接下来，需要定义参与仿真的车辆和行人，包括其起始位置、目的地、速度、加速度等信息。
生成路径：一旦定义了道路网络和参与仿真的实体，就可以使用SUMO的路径生成算法来生成车辆或行人的路径。
路径生成可以基于最短路径、最快路径、最优路径等准则。
仿真运行：定义好路径后，可以启动SUMO的仿真模拟器，并观察车辆和行人在道路网络中的运行情况。
可以通过仿真结果来评估交通流量、拥堵情况、行驶时间等指标。
总的来说，SUMO提供了丰富的功能和工具，可以帮助研究人员和交通规划者评估不同交通管理方案的效果，优化城市交通系统的运行效率。
路径生成是SUMO模拟中的重要步骤之一，对于准确模拟城市交通流具有重要意义。
1。
SUMO使用教程
SUMO使用教程SUMO（Simulation of Urban MObility）是一种城市交通仿真软件，用于模拟城市交通系统的运行情况。
它是一个开源的软件包，可以帮助研究者和城市规划者分析交通流量、仿真交通拥堵等问题。
本文将为您介绍如何使用SUMO进行交通仿真，并解释SUMO的基本概念和工作原理。
一、SUMO的安装与配置安装完成后，您还需要配置SUMO的环境变量。
打开系统的环境变量配置界面，在系统变量中添加SUMO安装目录的路径。
这样可以确保SUMO 的命令行工具可以在任何目录下执行。
二、SUMO的基本概念1. 车辆（Vehicle）：用于表示交通仿真中的车辆，车辆具有不同的属性，如最大速度、加速度等。
2. 路段（Edge）：表示道路，每条道路由多个车道（Lane）组成。
3. 交叉口（Junction）：表示道路的交叉点，用于控制车辆的转弯和交叉口的信号灯等。
4. 路网（Network）：表示整个交通系统中的道路和交叉口的组合。
5. 路由（Route）：表示车辆的行驶路径，由一系列的路段组成。
三、SUMO的工作原理SUMO的基本工作原理是通过模拟车辆在交通网络中的行驶来分析交通流量和拥堵状况。
首先，需要创建一个包含道路、车辆和交叉口等元素的路网文件（XML格式），该文件定义了交通系统的结构。
然后，可以通过SUMO提供的GUI（Graphical User Interface）工具加载该路网文件，并设置仿真参数。
一旦设置完成，可以开始进行仿真。
在仿真过程中，SUMO根据车辆的属性、路段、交叉口等信息模拟车辆的行驶过程。
仿真结果可以通过SUMO的GUI工具展示，如车辆的行驶轨迹、车辆的速度等指标。
四、SUMO的使用步骤4.运行仿真：使用SUMO的命令行工具运行仿真，并指定路网文件和配置文件的路径。
SUMO将根据配置文件中的参数模拟车辆在路网中的行驶过程。
5.分析结果：通过SUMO的GUI工具加载仿真结果文件，查看车辆的行驶轨迹、速度、停车次数等指标。
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加快，城市交通日益繁忙，突发事件的应急疏散成为了重要的社会议题。
因此，设计和实现一套有效的应急疏散交通仿真系统变得至关重要。
本论文将介绍基于SUMO （Simulation of Urban MObility）平台的应急疏散交通仿真系统的设计与实现。
该系统旨在模拟和分析城市交通在紧急情况下的疏散过程，为城市应急管理部门提供决策支持。
二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用模块化设计思想，主要包括数据输入模块、仿真模型模块、仿真控制模块、输出分析模块等部分。
其中，数据输入模块负责输入仿真所需的交通网络、车辆信息、应急事件信息等；仿真模型模块则基于SUMO平台进行建模和仿真；仿真控制模块负责控制仿真的运行过程；输出分析模块则对仿真结果进行分析和展示。
2. 数据处理与模型构建在数据处理方面，系统采用GIS技术对交通网络进行空间化处理，将道路、交叉口、交通标志等要素进行数字化处理，并导入到SUMO中。
在模型构建方面，系统根据实际需要构建不同类型的仿真模型，如车辆行驶模型、行人疏散模型、交通信号控制模型等。
这些模型将用于模拟城市交通在紧急情况下的疏散过程。
3. 用户界面设计系统采用图形化界面设计，方便用户进行操作和查看仿真结果。
界面包括数据输入界面、仿真控制界面和结果分析界面等。
在数据输入界面，用户可以输入仿真所需的各类数据；在仿真控制界面，用户可以控制仿真的运行过程；在结果分析界面，用户可以查看和分析仿真结果。
三、系统实现1. 技术选型与工具准备本系统主要采用SUMO平台进行建模和仿真，同时使用Python语言进行系统开发和界面设计。
此外，还需要准备GIS软件、数据库等相关工具。
2. 编程实现在编程实现方面，首先需要根据系统设计进行代码编写。
具体包括数据输入模块的编写、仿真模型模块的构建、仿真控制模块的实现以及输出分析模块的编写等。
《2024年基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，应急疏散在处理各种突发事件中显得尤为重要。
为了提高应急疏散效率，减少人员伤亡和财产损失，本文提出了一种基于SUMO（Simulation of Urban MObility）平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现。
该系统旨在通过仿真技术模拟和分析城市交通状况，为应急疏散提供科学决策支持。
二、系统设计（一）系统架构本系统采用模块化设计思想，主要由数据预处理模块、仿真模型构建模块、仿真运行模块和结果分析模块组成。
各模块之间通过接口进行数据交互，保证系统的灵活性和可扩展性。
（二）数据预处理模块数据预处理模块负责收集城市交通相关数据，包括道路网络、交通流量、交通设施等。
通过对数据进行清洗、转换和标准化处理，为后续仿真模型的构建提供基础数据支持。
（三）仿真模型构建模块仿真模型构建模块是本系统的核心部分，包括道路网络模型、交通流模型、应急疏散模型等。
其中，SUMO平台提供了丰富的交通仿真模型和工具，本系统将根据实际需求进行模型的选择和定制。
（四）仿真运行模块仿真运行模块负责根据用户设置的参数和条件，在SUMO平台上运行仿真模型。
通过模拟不同场景下的交通状况，为应急疏散提供可靠的仿真数据。
（五）结果分析模块结果分析模块负责对仿真结果进行统计和分析，包括交通拥堵情况、疏散时间、疏散路径等。
通过可视化技术展示分析结果，为用户提供直观的决策支持。
三、系统实现（一）技术选型与工具选择本系统采用Java语言进行开发，利用SUMO平台的API接口进行仿真模型的构建和运行。
同时，采用数据库技术对数据进行存储和管理，利用可视化技术展示仿真结果。
（二）关键技术实现1. 数据预处理：通过编写数据清洗和转换脚本，对收集到的数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 仿真模型构建：利用SUMO平台的建模工具，根据实际需求选择合适的交通仿真模型，并进行定制和优化。
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，应急疏散成为城市管理的重要一环。
为了有效应对突发事件，提高疏散效率，减少人员伤亡和财产损失，基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现显得尤为重要。
本文将详细介绍该系统的设计思路、实现方法及实际应用效果。
二、系统设计背景与目标SUMO（Simulation of Urban MObility）是一款开源的交通仿真软件，能够模拟各种交通场景下的车辆、行人等交通元素的运动行为。
基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统旨在通过仿真技术，为城市应急管理部门提供一种高效的、可视化的疏散方案设计和评估工具。
该系统的设计背景是针对当前城市应急疏散中存在的问题，如疏散路线规划不合理、交通拥堵等，以期通过仿真技术提高疏散效率，保障人员安全。
三、系统设计原则与架构系统设计遵循以下原则：1. 实用性：系统应具备操作简便、功能齐全的特点，以满足应急管理部门的实际需求。
2. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，以便未来能够适应更多场景和需求。
3. 仿真精度：系统应具备较高的仿真精度，以准确反映真实场景下的交通状况。
系统架构主要包括以下几个部分：1. 数据处理模块：负责从现实世界中收集交通数据，并转化为SUMO可识别的格式。
2. 仿真模型构建模块：根据数据处理模块提供的数据，构建仿真模型，包括道路网络、交通元素等。
3. 仿真运行模块：根据预设的仿真参数，运行仿真模型，模拟交通场景。
4. 结果分析模块：对仿真结果进行分析，为应急管理部门提供决策支持。
四、系统实现方法1. 数据处理模块实现：通过数据采集技术，从现实世界中收集交通数据，包括道路网络、交通流量等。
然后，利用数据处理技术，将数据转化为SUMO可识别的格式。
2. 仿真模型构建模块实现：根据数据处理模块提供的数据，利用SUMO的API接口，构建仿真模型。
包括道路网络的构建、交通元素的添加等。
sumo仿真流程
sumo仿真流程
Sumo是一款开源的微观交通仿真软件，用于模拟城市交通流。
以下是Sumo仿真的基本流程：
1. 路网准备：
可以从OpenStreetMap下载路网文件。
也可以在NetEdit中手动绘制交叉口或路网文件。
使用NetConvert工具转换路网文件格式。
在NetEdit中打开转换后的文件，检查路网的连续性，包括车道方向和连接点。
2. 车辆流设置：
定义车辆数量和行驶规则等。
可以使用Sumo自带的工具生成车辆行驶规则。
3. 运行仿真：
配置仿真参数，如时间、步长等。
运行仿真并观察结果。
4. 结果分析：
收集和分析仿真结果，例如交通流量、车辆速度、延误等。
根据分析结果调整仿真参数或路网设置，以优化仿真结果。
5. 优化和改进：
根据需要进一步优化路网结构、车辆流规则或仿真参数。
进行多次仿真实验，对比不同方案的效果。
6. 可视化与展示：
使用Sumo自带或第三方工具进行可视化展示，如车辆轨迹、交通密度等。
将仿真结果导出为报告或图表，以便分析和比较。
7. 总结与反馈：
根据仿真结果和实际需求，总结经验和教训。
将仿真流程和结果反馈给相关人员或团队，以便进一步改进和优化。
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，应急疏散成为城市管理的重要一环。
为了有效应对突发事件，提高疏散效率，基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现显得尤为重要。
该系统可以模拟各种交通场景，评估不同疏散策略的有效性，为实际应急疏散提供科学依据。
本文将详细介绍该系统的设计思路和实现过程。
二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用模块化设计，主要包括数据输入模块、仿真模块、分析模块和输出模块。
数据输入模块负责输入交通网络数据、应急疏散策略等；仿真模块基于SUMO平台进行交通仿真；分析模块对仿真结果进行分析；输出模块将分析结果以图表、报告等形式展示。
2. 数据处理与模型构建在数据处理方面，系统支持多种格式的交通网络数据输入，包括GIS数据、文本数据等。
通过数据预处理，提取交通网络中的节点、路段等基本信息。
在模型构建方面，根据实际需求，构建不同规模的交通网络模型，包括道路、交叉口、建筑物等元素。
3. 应急疏散策略设计系统支持多种应急疏散策略，包括路线规划、交通信号控制、车辆调度等。
根据实际情况，选择合适的疏散策略进行仿真。
同时，系统还支持自定义策略，用户可以根据实际需求添加新的疏散策略。
三、系统实现1. SUMO平台应用SUMO（Simulation of Urban MObility）是一款开源的交通仿真软件，具有强大的交通仿真能力。
本系统充分利用SUMO平台的交通仿真功能，实现交通流模拟、信号控制、车辆调度等功能。
通过SUMO的API接口，实现系统与SUMO的交互。
2. 界面设计与交互实现系统采用简洁明了的界面设计，方便用户操作。
通过图形化界面，用户可以方便地输入数据、选择疏散策略、查看仿真结果等。
同时，系统还支持实时交互，用户可以在仿真过程中实时调整参数，观察仿真结果的变化。
3. 数据分析与结果展示系统对仿真结果进行深入分析，包括交通流分布、疏散时间、疏散效率等指标。
sumo-rl 例子
sumo-rl 例子sumo-rl是一个基于强化学习的交通仿真平台，它提供了一个用于研究交通流行为和交通控制算法的环境。
下面列举了sumo-rl例子的十个应用场景：1. 交通流优化：通过sumo-rl可以模拟并优化交通流的运行状态，通过调整信号灯的时序或者交通规则，可以减少拥堵、缩短行车时间，提高交通效率。
2. 交通规划：sumo-rl可以用于评估不同交通规划方案的效果，比如新建道路、交通枢纽改造等，通过模拟交通流动态变化，可以预测交通规划对交通状况的影响。
3. 交通信号优化：sumo-rl可以通过强化学习算法来学习优化信号灯的调度策略，使得交通流的吞吐量最大化，减少停车时间，提高道路通行能力。
4. 车辆路径规划：利用sumo-rl可以研究车辆路径规划算法的效果，通过模拟不同的路径选择策略，可以评估不同算法对交通流的影响，提高路径规划的准确性和效率。
5. 交通事故预测：sumo-rl可以通过模拟交通流动态变化，利用强化学习算法预测交通事故的发生概率，从而提前采取措施防止事故的发生。
6. 交通信号协调：通过sumo-rl可以研究不同交通信号协调策略的效果，通过模拟信号灯调度的优化，可以减少交通阻塞，提高道路通行能力。
7. 车辆跟驰模型：sumo-rl可以用于研究不同车辆跟驰模型的效果，通过模拟车辆之间的跟驰行为，可以评估不同模型对交通流的影响，提高交通流的稳定性和安全性。
8. 自动驾驶算法：sumo-rl可以用于研究自动驾驶算法的效果，通过模拟自动驾驶车辆的行驶行为，可以评估不同算法的性能，提高自动驾驶的安全性和可靠性。
9. 交通拥堵分析：sumo-rl可以通过模拟交通流的运行状态，分析交通拥堵的原因和影响因素，为交通管理部门提供决策支持。
10. 交通事故调查与重建：利用sumo-rl可以进行交通事故的虚拟重建，通过模拟事故发生时的交通流动态变化，可以还原事故发生的过程，为事故调查和责任认定提供依据。
《2024年基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市应急疏散交通问题愈发凸显。
为有效应对突发状况，提高疏散效率，保障人民生命财产安全，基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统应运而生。
该系统能够模拟真实交通环境，预测疏散过程中的交通状况，为应急管理部门提供决策支持。
本文将详细介绍该系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
主要包括：了解应急疏散交通的特点和需求，确定仿真系统的功能模块，如疏散计划制定、交通仿真、数据分析等。
同时，考虑到系统的实际应用场景，还需考虑系统的可扩展性、易用性及与其他系统的兼容性。
2. 系统架构设计根据需求分析结果，设计系统架构。
本系统采用基于SUMO平台的架构设计，包括数据层、仿真层、分析层和应用层。
数据层负责存储交通网络数据、疏散计划数据等；仿真层利用SUMO平台进行交通仿真；分析层负责数据处理和结果分析；应用层则提供用户界面，方便用户操作。
3. 模块设计（1）疏散计划制定模块：根据应急疏散需求，制定疏散计划，包括疏散起点、终点、路线等。
（2）交通仿真模块：利用SUMO平台进行交通仿真，模拟真实交通环境下的疏散过程。
（3）数据分析模块：对仿真结果进行数据提取、分析，为应急管理部门提供决策支持。
（4）用户界面模块：提供友好的用户界面，方便用户操作。
三、系统实现1. 数据准备根据系统需求，收集交通网络数据、疏散计划数据等，并进行预处理，确保数据质量。
2. 编程实现根据模块设计，进行编程实现。
采用面向对象的编程思想，将系统划分为不同的模块，分别实现各自的功能。
在编程过程中，需注意代码的可读性、可维护性和性能优化。
3. 系统集成与测试将各个模块进行集成，进行系统测试。
测试内容包括功能测试、性能测试、兼容性测试等。
确保系统能够正常运行，满足用户需求。
四、系统应用与效果评估1. 系统应用本系统可应用于城市应急疏散、交通事故处理等领域。
SUMO使用教程
SUMO使用教程（一）SUMO是一款交通仿真软件，其余可自行百度。
教程一主要展示一下如何运行一个仿真实例。
当然，这只是实现方法中的一种。
准备：1.SUMO软件2.osm地图文件SUMO可去官网下载，解压后就可以使用，图形界面软是在解压后bin文件夹下的sumo-gui.exe。
使用前最好设置环境变量SUMO_HOME。
其实不设置似乎也可以使用，但是会有警告。
刚刚接触，笔者也并不知道这一环境变量的作用。
SUMO_HOME的内容就是安装文件的位置，也就是bin文件夹的上一级目录。
SUMO解压之后，作重要的是bin文件夹下的程序和tools文件夹下的程序。
bin文件夹下大部分是可执行文件，但是并不像普通的可执行文件一样打开，而是需要用命令行打开，换句话说，整个功能程序并没有被包装起来，这是出于可裁剪和可维护性角度考虑的。
tools下的工具则更多的是用phyton写的。
osm是一种地图信息文件，可以去openstreetmap官网下载。
网址：/仿真准备：SUMO的仿真至少需要两个文件：1.道路文件，或者叫路网文件（net.xml），就是对行车道路的描述文件；2.需求文件(rou.xml)，或者叫做车量行驶文件，用来描述车流量的行为。
当然，更加高级的仿真可以加入别的文件，比如车辆描述文件，地形文件。
目前我们只有一个osm地图文件，所以我们要用SUMO的工具生成路网文件和需求文件。
.xml文件的生成。
bin文件夹下面有一个netconvert.exe文件，顾名思义，这个东西就是用来转换net文件的。
命令行如下：netcovert --osm-files shangrao_china.osm -o .xml。
netcovert就是可执行文件，也可以认为是一个工具，作为一个转换工具，必须有输入输出，所以--osm-files shangrao_china.osm就是输入部分，那么--osm-files是什么意思呢？这一部分是描述输入文件的属性，就是osm文件。
《2024年基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》范文
《基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，交通问题日益突出，交通仿真技术成为了解决交通问题的重要手段。
多分辨协同交通仿真系统作为一种新兴的仿真技术，可以有效模拟城市交通的动态变化过程，提供更准确的交通流预测和优化方案。
本文旨在介绍一种基于MATSim与SUMO的多分辨协同交通仿真系统的设计与实现，为城市交通仿真提供一种新的解决方案。
二、背景及技术概述MATSim（Massive Application of Simulations for Sustainable Mobility）是一种用于大规模交通仿真的开源软件框架，它可以模拟个体出行行为以及城市交通网络的运行状况。
SUMO （Simulation of Urban MObility）则是一款专为城市交通仿真设计的开源软件，具有强大的微观交通仿真能力。
这两种技术的结合，可以实现多分辨协同的交通仿真系统。
三、系统设计（一）系统架构设计本系统采用模块化设计思想，主要分为数据预处理模块、MATSim仿真模块、SUMO仿真模块以及后处理分析模块。
各模块之间通过接口进行数据交互，实现多分辨协同的交通仿真。
（二）数据预处理模块数据预处理模块主要负责从外部数据源获取交通网络数据、车辆出行数据等，进行清洗、转换和存储，为后续的仿真提供数据支持。
（三）MATSim仿真模块MATSim仿真模块主要基于MATSim软件框架进行个体出行行为的模拟，包括出行生成、路径选择、行程执行等过程。
通过模拟大量个体的出行行为，可以得到城市交通网络的运行状况。
（四）SUMO仿真模块SUMO仿真模块主要利用SUMO软件进行微观交通仿真，包括车辆之间的相互作用、交通信号控制等。
通过SUMO仿真，可以得到更详细的交通流信息。
（五）后处理分析模块后处理分析模块主要负责对仿真结果进行统计分析、可视化展示以及优化方案的设计。
通过分析仿真结果，可以得出城市交通的瓶颈、拥堵区域等信息，为交通规划和管理提供决策支持。
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，应急疏散在面对自然灾害、事故灾难等突发事件时显得尤为重要。
为了提高应急疏散效率，减少人员伤亡和财产损失，本文提出了一种基于SUMO（Simulation of Urban MObility）平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现。
该系统通过模拟交通流和疏散过程，为应急管理部门提供决策支持，有效提高应急疏散的效率和安全性。
二、系统设计1. 需求分析本系统主要面向应急管理部门，需要满足以下需求：（1）能够模拟不同场景下的交通流和疏散过程；（2）能够根据模拟结果提供优化建议；（3）系统应具备可扩展性和易用性。
2. 系统架构本系统采用模块化设计，主要包括以下模块：（1）数据输入模块：负责输入仿真所需的交通流数据、建筑物数据、道路数据等；（2）仿真引擎模块：基于SUMO平台，实现交通流和疏散过程的模拟；（3）数据分析模块：对仿真结果进行分析，提供优化建议；（4）用户交互模块：提供友好的用户界面，方便用户操作和查看结果。
3. 数据处理与交互本系统采用SUMO平台的API接口进行数据交互。
在数据输入模块，将各种数据格式化为SUMO平台可识别的格式，并通过API传入仿真引擎模块。
仿真引擎模块在运行过程中，不断将仿真结果通过API传回数据分析模块和用户交互模块。
数据分析模块对结果进行分析，提供优化建议，并通过用户交互模块展示给用户。
三、系统实现1. 数据准备与处理数据准备阶段需要收集交通流数据、建筑物数据、道路数据等。
这些数据需要进行清洗、格式化等处理，以满足SUMO平台的输入要求。
同时，需要构建仿真场景，包括道路网络、建筑物布局等。
2. 仿真引擎实现本系统采用SUMO平台的微观交通仿真引擎进行交通流和疏散过程的模拟。
在仿真过程中，需要设置仿真参数，如车辆出发时间、出发地点、目的地等。
同时，需要实现多种疏散策略的模拟，以评估不同策略的效果。
《2024年基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》范文
《基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，应急疏散成为城市管理的重要一环。
为了有效应对各种突发情况，提高疏散效率与安全性，设计并实现一个基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统显得尤为重要。
该系统可模拟紧急情况下的交通流动情况，提供科学的数据支持与决策依据，帮助城市管理者进行应急疏散方案的制定与实施。
二、系统需求分析在设计和实现该应急疏散交通仿真系统时，我们需要充分考虑实际需求，确保系统的实用性、可操作性和高效性。
需求主要包括：1. 系统能够模拟各种突发情况下城市交通状况，如地震、火灾等；2. 提供交通流量、拥堵程度等实时数据；3. 支持多种应急疏散方案的模拟与比较；4. 具备用户友好的界面，方便用户操作；5. 考虑系统的可扩展性和可维护性。
三、系统设计根据需求分析，我们设计了一个基于SUMO平台的应急疏散交通仿真系统。
该系统主要包括以下几个部分：1. 数据层：负责数据的输入与输出，包括地图数据、交通流数据等；2. 仿真引擎层：采用SUMO平台作为仿真引擎，模拟各种突发情况下的交通状况；3. 算法层：设计多种算法，用于模拟不同应急疏散方案，比较各种方案的优劣；4. 用户界面层：提供用户友好的界面，方便用户进行操作和查看结果。
四、系统实现在系统实现过程中，我们采用以下步骤：1. 数据采集与处理：从相关部门获取地图数据、交通流数据等，进行预处理和格式化；2. 搭建SUMO仿真环境：安装SUMO平台及相关插件，配置仿真参数；3. 开发仿真系统：根据系统设计，使用C++、Python等编程语言开发仿真系统；4. 算法实现：根据需求，设计并实现多种算法，用于模拟不同应急疏散方案；5. 用户界面开发：使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术开发用户界面。
五、系统测试与评估在系统开发完成后，我们进行了详细的测试与评估，以确保系统的准确性和可靠性。
测试主要包括：1. 功能测试：测试系统的各项功能是否正常工作；2. 性能测试：测试系统在不同情况下的性能表现，如模拟大规模交通流时的响应速度等；3. 对比测试：与其他类似系统进行对比，评估本系统的优势和不足；4. 用户测试：邀请用户进行实际操作，收集用户的反馈意见。
基于SUMO软件的异构交通流仿真平台车辆模型开发与集成
基于 SUMO 软件的异构交通流仿真平台车辆模型 开发与集成
侯德藻 1，高兰达 1，钱振伟 2，李振华 1，李一丁 1
（1. 交通运输部 公路科学研究院，北京 100088；2. 北京经纬恒润科技股份有限公司，北京 100088）
摘要：采用实车参数和实际道路试验数据对基于 SUMO 软 件的车辆模型进行优化，构建了具备自动驾驶全工况测试能 力的高保真车辆运行特性模型，并与 SUMO 软件交通流仿真 集成，形成了面向混合异构交通流的仿真平台。最后，通过 典型交通运行场景对集成效果进行准确性和可用性验证。
第三种速度计算方法为后向动力学模型法。该 方法提供一个燃油车动力学模型，由下一步的需求 速度与当前速度作差求得需求加速度，然后通过动 力学模型反向计算得到需求发动机转矩，若该转矩 在发动机最大转矩范围内，则加速度与需求加速度 相等，否则为发动机可提供的最大加速度。同样，需 求减速度与制动系统最大减速度比较，取绝对值较 小者。然而，后向动力学模型不能反映车辆通过踏 板动态控制车辆运动的过程，无法模拟驾驶员的实 际运动状态。
（1）车辆纵向运动问题
SUMO 软件中车辆模型速度的计算由上下 2 层
控制器决定。上层控制器计算该车辆下一步的最大
安全速度 vs，并作为期望速度输入下层控制器；下层 控制器为对期望速度的执行，输出车辆能达到的实
际速度［14］。
SUMO 软件中内置 3 种实际速度的计算方法。
第一种为 SUMO 软件默认的计算方法，如下所示：
CORSIM/TSIS 软件则需要通过定向开发实现。
在对软件调研的基础上，结合仿真平台的需求，
最 终 选 择 SUMO 软 件 作 ［13］ 为 基 础 开 发 平 台 。
SUMO 软件是一个微观的、空间上连续、时间上离
城市交通仿真平台SUMO(V1.3)
城市交通仿真（SUMO）的概要信息
使用的模型： (1)汽车运动模型：是由 Stefan Krauss 开发的微观、空间连续、时间离散的汽车流模型。 (2)用户分配模型：是由 Christian Gawron 开发的动态用户分配模型。 应用程序包(bin 目录)介绍： Activitygen:从网络中全部人群的描述来生成需求。 Dfrouter:使用探测器值构建车辆路径。 Duarouter:最短路径和动态用户均衡(DUE)计算，使用C. Gawron模型。 Jtrrouter:基于路口转弯比率的路径计算 Netgen:生成路网 Netconvert:导入并转换路网 Od2trips:导入 O/D 矩阵并转换为旅行路径 Polyconvert:导入多边形和兴趣点(POIs) Sumo:实现仿真 Sumo-gui:仿真的 GUI 界面 TraCITestClient: 探索与外部应用进行通信的可能性
目录
1.简介 .............................................................................................................................................. 7 1.1.交通仿真 ............................................................................................................................ 7 1.1.1.交通仿真分类 ..................................................................
基于SUMO的城市交叉口仿真平台搭建
基于SUMO的城市交叉口仿真平台搭建
李千千;王筱涵;朱强;何宇矗;杨艳艳
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】对城市交叉口进行交通仿真模拟具有较大意义。
基于SUMO[7]这一交通仿真软件,搭建三车道、两相邻交叉口的仿真环境,以智能驾驶模型为对象,测试智能驾驶模型的交通参数。
实验证明,创建的交叉口仿真系统具有与真实道路交通流相似的交通参数及特征。
【总页数】4页(P138-141)
【作者】李千千;王筱涵;朱强;何宇矗;杨艳艳
【作者单位】郑州师范学院信息科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于vissim仿真的城市道路交叉口改造优化设计——以宁波大榭岛某交叉口为例
2.基于VISSIM仿真的城市道路交叉口渠化设计研究
3.基于仿真的城市交叉口直行待行区的研究与优化设计
4.基于VISSIM的城市交叉口仿真优化
5.基于Web 的城市交叉口虚拟仿真实验教学系统
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城市交通仿真平台（SUMO ）用户文档贵州大学计算机学院中文信息处理实验室联系人：韩光辉邮箱：hanyankai@城市交通流微观仿真 基于SUMO 平台SUMO 是由德国宇航中心开发的，微观、连续的道路交通仿真架构和模型基础，非常适合于道路交通仿真的研究人员使用，本文档介绍部分仿真理论后，主要介绍SUMO 仿真平台的架构和使用方法2010韩光辉贵州大学计算机学院2010-12-15城市交通仿真（SUMO）的概要信息使用的模型：(1)汽车运动模型：是由Stefan Krauss开发的微观、空间连续、时间离散的汽车流模型。
(2)用户分配模型：是由Christian Gawron开发的动态用户分配模型。
应用程序包(bin目录)介绍：Activitygen:从网络中全部人群的描述来生成需求。
Dfrouter:使用探测器值构建车辆路径。
Duarouter:最短路径和动态用户均衡(DUE)计算，使用C. Gawron模型。
Jtrrouter:基于路口转弯比率的路径计算Netgen:生成路网Netconvert:导入并转换路网Od2trips:导入O/D矩阵并转换为旅行路径Polyconvert:导入多边形和兴趣点(POIs)Sumo:实现仿真Sumo-gui:仿真的GUI界面TraCITestClient: 探索与外部应用进行通信的可能性目录1.简介 (7)1.1.交通仿真 (7)1.1.1.交通仿真分类 (7)1.1.2.用户分配 (7)1.2.SUMO概览 (7)1.2.1.特点 (8)1.2.2.包含的应用 (8)1.2.3.设计原则 (9)2.基本使用 (9)2.1.符号 (9)2.2.命令行 (9)2.2.应用程序参数 (9)2.3.XML举例 (9)2.4.模式 (10)2.5.数据类型 (10)2.6.安装SUMO (10)2.6.1.安装二进制版本(windows平台) (11)2.6.2.编译构建应用(Windows平台) (11)2.6.3.构建文档 (13)3.使用命令行程序 (13)3.1.基础 (13)3.1.1.开启命令行窗口 (13)3.1.2.从命令行使用SUMO程序 (13)3.2.参数 (14)3.2.1.命令行下设置参数 (14)3.2.2.参数值类型 (14)3.3.配置文件 (14)3.3.1.配置文件命名规范 (15)3.3.2.配置文件和命令行参数 (15)3.3.3.生成配置文件模板 (15)3.3.4.保存当前配置到文件 (15)3.4.通用参数 (16)4.仿真准备 (16)4.1.所需数据 (16)4.2.最佳实践 (17)5.网络构建 (17)5.1.SUMO道路网络 (17)5.2.坐标系和对齐 (18)5.3.使用自己的XML描述构建网络 (19)5.4.节点描述 (19)5.5.边的描述 (20)5.5.1.一般描述 (20)5.5.2.定义允许的车辆类型 (22)5.5.3.路段定义 (22)5.5.4.边类型描述 (23)5.6.连接描述(Connection) (24)5.7.手工构建路网案例 (28)6.网络导入 (30)6.1.OpenStreetMap格式的路网导入 (30)6.1.1.导入路网 (30)6.1.2.导入额外的多边形(如建筑物，河流等) (31)6.1.3.导入脚本(Scripts) (33)6.1.4.编辑OSM网络 (33)CONVERT细节 (33)CONVERT的输出 (37)6.4.网络生成 (38)7.需求建模 (38)7.1.SUMO的需求简介 (38)7.2.车辆、车辆类型、路径的定义 (39)7.2.1.车辆类型 (39)7.2.2.抽象车辆类别 (40)7.2.3.车辆排量类别 (41)7.2.4.可视化 (41)7.2.5.车辆跟驰模型 (42)7.2.6.车辆和路径 (43)7.2.7.车辆的出发和到达参数 (44)7.2.8.路径和车辆类型分布 (44)7.2.9.停车 (45)7.3.路由器的输入(内容) (45)7.3.1.旅程定义 (45)7.3.2.使用流定义 (47)7.3.3.导入OD矩阵 (50)7.3.4.描述街区 (50)7.3.5.描述矩阵单元 (51)7.3.6.分裂大型矩阵 (51)7.3.7.处理破碎的数据 (51)7.3.8.随机路径 (51)7.3.9.路径猜测 (51)7.3.10.使用JtrRouter (52)7.3.11.使用DfRouter (53)7.3.12.使用ActivityGen (55)7.3.13.动态用户分配(DUA) (55)8.仿真 (55)8.1.基本仿真定义 (55)8.2.道路网络 (55)8.3.交通需求 (56)8.4.为仿真定义时段 (56)8.5.高级交通灯仿真 (56)8.5.1.载入新的交通灯仿真程序 (56)8.5.2.交通灯仿真程序导入工具(p98) (58)8.5.3.定义程序交换时间和过程 (59)8.5.4.交通灯性能评估 (60)8.6.SUMO的公共运输仿真(公交系统) (60)8.7.SUMO的可变速度信号 (61)8.8.SUMO的重新路由(p105) (62)8.8.1.二次路由器 (62)8.8.2.关闭街道 (62)8.8.3.分配新的目的地 (63)8.8.4.分配新的路径 (63)8.9.可行的仿真方案 (64)8.9.1.使用随机路径仿真 (64)8.9.2.使用探测器数据仿真 (65)8.9.3.使用车流分布仿真 (68)8.9.4.公交线路仿真 (69)8.10.使用GUISIM (71)8.10.1基本使用描述 (71)8.10.2.与视图交互 (72)8.10.3.在GUISIM中使用贴图(背景图片) (74)8.10.4.配置文件 (75)9.SUMO输出 (76)9.1.车辆发射器状态 (77)9.2.感应线圈输出 (77)9.3.道路性能均值 (77)9.4.受约束的道路性能均值 (78)9.5.车道性能均值 (78)9.6.路网最原始数据输出 (78)9.7.旅程信息输出 (79)9.8.车辆路径输出 (79)9.9.车辆类型调查 (79)10.TraCI (79)10.1.TraCI简介 (79)10.2.仿真步骤 (79)11.选择研究主题的一些建议 (80)11.1.车辆重新选择路径 (80)11.1.1.基本描述 (80)11.1.2.应该记住的事情 (80)11.2.在线交通仿真 (80)11.3.基于GSM的监视 (80)11.3.1.怎样使用GSM跟踪车辆 (80)11.4.开发自己的跟车模型 (80)11.4.1.实现新的跟车模型 (80)11.4.2.定义车辆类型 (82)11.4.3.跟车模型接口 (84)11.4.4.重新进行微观仿真 (85)11.4.5.新模型开发案例 (86)12.附录A (86)12.1.词汇表 (86)12.2.常见问题 (87)12.2.1.综述性方面 (87)12.2.2.软件特性方面 (87)12.2.3.构建和安装方面 (88)12.2.4.基本使用方面 (88)12.2.5.关于NETCONVERT (89)12.2.6.关于仿真方面 (89)12.2.7.关于可视化 (90)12.2.8.XML模式定义 (91)12.3.关于SUMO整体性的描述 (91)13.附录B (91)13.1.JOSM入门 (91)13.1.1.基本概念 (91)13.1.2.在JOSM中编辑地图 (91)13.1.3.上传地图到OSM服务器 (92)13.1.4.How Tos (92)13.1.5.快捷键 (95)13.2.概念 (98)13.2.1.结点、路线、关系 (98)13.2.2.标签 (98)13.2.3.对象ID (99)13.2.4.对象版本 (99)13.3.JOSM接口 (99)13.3.1.地图视图 (99)13.3.2.主菜单 (99)13.3.3.工具栏 (100)13.3.4.切换工具栏 (100)13.3.5.其他工具栏 (100)1.简介1.1.交通仿真1.1.1.交通仿真分类根据仿真细节的等级，交通流模型有4个等级：宏观模型：微观模型：仿真道路上每个车辆的移动，一般假定车辆行为同时依赖于车辆的物理属性和驾驶员的控制行为。
SUMO使用Stefan Krau开发并被后续扩展的微观模型(see Krauss1998_1, Krauss1998_2)。
中观仿真：介于宏观和微观之间，使用序列方法仿真车辆移动，单个车辆在这些序列间移动。
亚微观仿真：象微观那样看待车辆，但是扩展了很多子结构。
例如这些子结构可能描述了引擎转与车辆速度有关，或者驾驶员的行为偏好。
这比简单的微观仿真有更多的细节计算。
然而亚微观模型需要更长的计算时间，这限制了仿真的网络规模。
在连续空间仿真中，每个车辆有一个浮点数描述的特定位置。
相反，离散空间仿真是细胞自动机，它把街道分成很多细胞，在仿真街道上的车辆从一个细胞跳到另一个细胞。
1.1.2.用户分配很显然，每个司机都试图选择通过网络的最短路径，但是如果所有人都这样做，一些路径(尤其是干道)将变得拥挤，使得用户利益受损。
这个问题的解决方法就是用户分配，目前已经有多种方法可用，SUMO使用的是Christian Gawron开发的动态用户分配(DUA)方法1.2.SUMO概览SUMO是一个微观的、连续的道路交通仿真软件，主要由德国宇航中心开发。
(German Aerospace Center (DLR).)该软件始于2000年，其作为一个开源、微观道路交通仿真而开发的主要目的是给交通研究组织提供一个实现和评估自己算法的工具。
为获得完全交通仿真不必涉及所有需要的部件，例如实现和设置交通网络，命令，交通控制。
DLR组织提供这个工具是想：1)：作为架构和模型基础来使用，使得实现算法更具可比性。
2)：从其他志愿者获得帮助。
从2001年，第一个可运行版本在DLR内部的许多工程上得到应用。
主要的应用有：1实现和评估交通管制措施，例如新的交通灯系统或新的交通诱导方法。
2 SUMO也被用来在有大量参与者参与的庞大事件中做短时交通预测(30分钟)3使用GSM网络评估交通监督。
从2002年，开始应用于：车-车，车-设施间通信的评估。
有两个重要的三方合作项目：第一个TraCI，这是SUMO的一个扩展，探索与外部应用进行通信的可能性，由LA大学的Axel Wegener开发。
第二个是TraNS，实现SUMO和网络仿真软件ns2的结合，使用TraCI实现两者通信。