• 场景
场景

我们需要您的帮助！#

构建场景是一项繁重的工作。如果您构建了一个可以共享（基于足够开放的许可证）的 SUMO 场景，请联系我们。

Alicante-Murcia 高速公路场景#

这是一个大规模、高精度的交通仿真场景，模拟了 97 公里高速公路路段上长达 9 天的混合交通（轻型和重型车辆）。该仿真场景使用西班牙公路管理局提供的独特数据集，以及一种新颖的基于学习和迭代的交通需求校准技术进行了校准。

更多信息请访问：https://github.com/msepulcre/Alicante-Murcia-SUMO-Scenario

Berlin#

Bologna#

一个基于博洛尼亚市的小规模场景。大型环形交叉口位于 44.494554,11.314393。这些场景是作为 iTETRIS 项目 的一部分开发的。关于这些场景的一篇论文在 SUMO Conference 2014 上发表：L. Bieker, D. Krajzewicz, A. Morra, C. Michelacci and F. Cartolano, "Traffic simulation for all: a real world traffic scenario from the city of Bologna", SUMO2014, p 19-26

Braunschweig#

Dublin - 爱尔兰高速公路、国道和市中心#

  • 主页面
  • 论文：Maxime Gueriau 和 Ivana Dusparic 的 "Quantifying the impact of connected and autonomous vehicles on traffic efficiency and safety in mixed traffic"，发表于第 23 届 IEEE 智能交通系统国际会议 (ITSC 2020)

Geneva - 数字孪生 - Geneva 高速公路 (DT-GM)#

每个人（在 ODPMS 注册后）都可以访问来自交通计数器的细粒度（分钟分辨率）实时交通数据，并将其用作 DT-GM 的输入。建模和结果的详细信息也将在两篇论文中公开，目前我们仅在 README 文件中提及，因为它们正处于审稿过程中。（如果需要，我们可以提供论文 "Building a Motorway Digital Twin in SUMO: Real-Time Simulation of Continuous Data Stream from Traffic Counters" 的预印本）

Ingolstadt 交通场景#

InTAS#

SUMO Ingolstadt#

在 SAVe:、SAVeNoW 和 KIVI 研究项目中创建 - 主页面

Luxembourg SUMO Traffic (LuST)#

  • 主页面
  • 发布版本
  • 文档
  • 论文：Lara CODECA, Raphael FRANK, Thomas ENGEL. December 2015. Luxembourg SUMO Traffic (LuST) Scenario: 24 Hours of Mobility for Vehicular Networking Research in Proceedings of the 7th IEEE Vehicular Networking Conference (VNC15).

Monaco SUMO Traffic (MoST)#

  • 主页面
  • 发布版本
  • 论文：L. Codeca, J. Härri, "Towards Multimodal Mobility Simulation of C-ITS: The Monaco SUMO Traffic Scenario" VNC 2017, IEEE Vehicular Networking Conference November 27-29, 2017, Torino, Italy.

Stuttgart Open Motorway Project (STOMP)#

  • 主页面
  • 论文：David Förster, Hans Löhr, Anne Grätz, Jonathan Petit, and Frank Kargl, "An Evaluation of Pseudonym Changes for Vehicular Networks in Large-scale, Realistic Traffic Scenarios", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 19.10 (2017): 3400-3405, doi: 10.1109/TITS.2017.2775519.

Toronto#

TorontoSUMONetworks 是一个开源平台，旨在使用 SUMO 创建、操作和模拟多伦多的交通网络。该工具为交通研究、城市规划和交通管理提供了逼真的仿真环境。其灵活性使其对智能交通系统 (ITS)、用于自适应交通信号控制 (ATSC) 的强化学习等 diverse 研究领域具有价值。

主要特点： - 基于多伦多网络（包括主要干道和地方街道）的逼真交通模拟。 - 多模式交通支持，模拟私家车、公共汽车、自行车和行人。 - 利用多伦多市开放数据门户的真实世界数据进行精确模拟。 - 高度可配置，支持用于交通管理的感应线圈 (inductionloop)、车道区域 (lanearea) 和多入口/出口 (multi-entry/exit) 等检测器。

该项目为旨在通过高级仿真和分析改善城市交通和优化交通系统的研究人员、城市规划师和工程师提供了一个综合平台。

Turin SUMO Traffic (TuST)#

都灵市周围 600 平方公里区域的大规模中观交通模拟。

  • 主页面
  • 论文：
    • M. Rapelli, C. Casetti and G. Gagliardi, “Vehicular Traffic Simulation in the City of Turin from Raw Data” in IEEE Transactions on Mobile Computing, April 2021. DOI: 10.1109/TMC.2021.3075985 预印本
    • M. Rapelli, C. Casetti and G. Gagliardi, "TuST: from Raw Data to Vehicular Traffic Simulation in Turin," 2019 IEEE/ACM 23rd International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications (DS-RT), Cosenza, Italy, 2019, pp. 1-8, doi: 10.1109/DS-RT47707.2019.8958652. 预印本

Note

需要 git-lfs 来下载

TuST.png

TAPASCologne#

ssnap_TapasCologne_0.1.gif "TAPAS Cologne" 仿真场景描述了德国科隆市全天的交通情况。原始需求数据来自 TAPAS，这是一个基于德国人出行习惯信息及其居住地区基础设施信息，计算区域人口出行需求的系统。

关于该系统的更多信息可在这篇关于 TAPAS 的论文中找到。原始数据使用的是闭源道路网络，并已映射到一个来自 OpenStreetMap 项目 的网络。

有关 TAPASCologne 的更多信息。

TAVF-Hamburg#

来自汉堡 TAVF 自动化和互联驾驶测试路段的一个场景。

Boston, Lisbon, Los Angeles, Rio de Janeiro, San Francisco#

用于在五个大规模城市中运行 24 小时汽车交通的 SUMO 仿真文件

过时的真实场景#

Caution

此场景似乎已被移除，此处仅作历史参考。已知该场景由于不安全的交通信号灯和一些无效的交叉口定义而存在大量碰撞。此外，该场景也相当拥堵。

合成场景#

合成场景或抽象场景仅模拟真实世界交叉口和干道的典型布局，而不映射特定的某个。COLOMBO R&D 项目 的一些合成场景是德国指南 RiLSA 的示例。它们在 D1.1 "Scenario Specifications and Required Modifications to Simulation Tools"（第 4 章）中进行了描述。

Wildau#

此场景可作为教程进行学习 - 它展示了如何使用计数数据在网络内生成路径。

德国高速公路#

此场景旨在通过在德国高速公路上运行 50 万辆汽车（随机交通）来展示 mesosim 的强大功能。在高端机器上，这可以以 10 倍实时速度运行。

German Motorways Scenario on GitHub

测试用例#

SUMO 附带大量测试，这些测试至少每天运行一次（大多数在每次仓库提交时运行）。您可以提取它们并将其用作您自己（小型）场景的基础。