SUMO（二）——与Python的基本联合

文章目录

• 0 基础准备
• • 0.1 知识准备
  • 0.2 文件准备
• 1 生成相关数据
• • 1.1 生成路由文件
  • • 1.1.1 生成随机车流
    • 1.1.2 其他生成方式
  • 1.2 对仿真结果进行处理
  • 1.3 主函数
• 2 数据处理

0 基础准备

0.1 知识准备

在看这篇文章之前，你需要：

• 掌握基本的 $Python$ 知识（链接是我的好兄弟 川$shit$ 整理的相关知识）；
• 掌握基本的 $NumPy$ 知识；
• 掌握基本的 $xml.etree.ElementTree$ （或者其他处理 $xml$ 文件的方法）知识；
• 掌握基本的 $Matplotlib$ 知识；
• 掌握基本的 $SUMO$ 相关文件 的知识。

0.2 文件准备

在项目文件夹中，你需要：

• 一个路 文件（$.net.xml$)
• 一个仿真文件 ($.sumocfg$)

我的路 文件名称是 $cross.net.xml$ ，内容则是一个很简单的十字路口。

仿真文件的内容为：

（仿真了1000秒的）

完成了这些工作，我们就继续进行吧！

1 生成相关数据

在项目文件夹里新建 $main.py$ ，开始编写程序吧！

1.1 生成路由文件

1.1.1 生成随机车流

这是最简单的生成路由文件的方法，一般来说就会用这种方法。

代码部分解释：

• 函数参数中的 $path$ 是指 $SUMO$ 文件夹中 $tools$ 文件夹的路径。$period$ 是指每隔多长时间生成一辆车，单位为秒，实际上也就是到达率的倒数。
• 第$2$、$3$行就是 $SUMO$ 自带的一些命令，通过 $os$ 模块来模拟命令提示符的使用来输入指令。第二行就是生成随机车流，我们设定仿真时间为 $1000$ 秒。第三行将其转化为路由文件。
• 后面则是对仿真文件进行转换。由于我们会调用好多次生成路由文件的函数，而每次调用的 $period$ 都不一样，我们要保留每种情况的仿真结果。于是我们让每次仿真的仿真结果保存为 $cross.output+str(period)+.xml$ 形式。比如说我们某一次仿真的 p e r i o d

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