• 杂项

createVehTypeDistribution.py#

通过从可配置的值分布中采样来创建车辆类型分布，用于期望的 vType 参数。示例：

python tools/createVehTypeDistribution.py config.txt

唯一必需的参数是配置文件，格式如下所示（示例 config.txt）：

tau; normal(0.8,0.1)
sigma; normal(0.5,0.2)
length; normal(4.9,0.2); [3.5,5.5]
param; myCustomParameter; normal(5, 2); [0, 12]
vClass; passenger
carFollowModel; Krauss

在配置文件中，每行用于一个车辆类型属性。语法为：[param; ] <属性或参数名称>; <值或分布> [; <限制>]

如果在行首给出了前缀 param，则假定要对车辆参数的值（作为 vehicle 元素的 param 子元素给出）进行采样。否则，将对 vehicle 元素的属性值进行采样。 ValueOrDistribution 可以是字符串、标量值或分布定义。可用的分布及其语法为：

• "normal(mu,sd)"，其中 mu 和 sd 为浮点数：均值为 mu、标准差为 sd 的正态分布。
• "normalCapped(mu, sd, min, max)" 默认情况下不接受负值，但可以通过设置负的下限来启用。
• "lognormal(mu,sd)"，其中 mu 和 sd 为浮点数：均值为 mu、标准差为 sd 的对数正态分布。
• "uniform(a,b)"，其中限制 a 和 b 为浮点数：a 和 b 之间的均匀分布。
• "gamma(alpha,beta)"，其中参数 alpha 和 beta：伽马分布。

附加选项：

• --output-file 配置要写入的输出文件的名称
• --name 创建的分布的名称
• --size 用于填充分布的采样数量
• --seed 设置随机数生成器的种子

从单车测量值中获取参数#

要获得均值和偏差，必须从数据集中获取一定数量的值。建议如下：

• accel：每辆车的最大（或高百分位）加速度
• deccel：每辆车的最大（或高百分位）减速度
• speedFactor：每辆车的速度/限速商的最大值（或高百分位值）

createScreenshotSequence.py#

此脚本通过重复截取屏幕截图并在模拟期间移动视口，帮助创建电影的过程。还有其他方法可以从 sumo-gui 捕获视频，例如使用外部屏幕捕获软件或使用内部截图功能。从此脚本获得的截图序列可以使用适当的视频软件连接成视频。

示例：

python tools/createScreenshotSequence.py --sumocfg test.sumocfg -o outDir --begin 600 --end 900 -p filePrefix --zoom 600:500;900:1000 --translate 800:100,100;900:150,100 --include-time

这将运行由 --sumocfg 指定的配置文件，并为截图过程注册一个 TraCI 步骤监听器。截取每个时间步屏幕截图的时间间隔可以限制为仅在 --begin (s) 开始或在 --end (s) 结束。如果未明确定义结束时间，脚本将运行模拟直到配置中的结束值（如果已定义）或进一步运行到技术系统限制。截图将写入由 -o / --output-dir 给出的目录。它们的文件名可以选择以 -p / --prefix 值开头，或包含模拟开始的日期/时间 (--include-time)。标准文件类型设置为 png，但可以通过 --image-format 设置。文件名包含一个零填充的计数器编号，以便在后期制作中轻松排序。

可用的动画属性包括：

• 使用 --zoom 选项进行缩放。选项值由时间对和缩放值组成（分隔符：冒号），由分号连接。
• 使用 --rotate 选项进行角度旋转。选项值由时间对和角度值（以度为单位，分隔符：冒号）组成，由分号连接。
• 使用 --translate 选项进行偏移/中心位置调整。选项值由时间对和位置值组成（分隔符：冒号，位置维度由逗号分隔），由分号连接。

distributeChargingStations.py#

充电站通常放置在（现有的）停车位上。此工具有助于为给定的停车位配备指定份额的充电基础设施。在实践中，这意味着生成充电站定义，并最终将停车区域切割成两部分以达到所需的充电点数量。

因此，该工具会写入包含充电站和停车区域的附加文件。它至少需要网络文件 (--net-file) 和一个附加文件 (--add-files) 才能工作。它提供以下选项：

• --net-file：充电站所属的网络文件（用于概览充电站数量以及是否已达到所需的充电点份额）
• --add-files：包含停车区域和可能的充电站定义的文件（定义在何处以及放置多少新充电站的情况）
• --selection-file：网络选择文件，用于将创建充电站的区域限制在引用的边缘
• --vclass：仅使用允许给定车辆类别的边缘
• --output-file：包含充电站和停车区域定义的新附加文件
• --output-parking-file：将停车区域定义与充电站分离的附加输出文件
• --include-existing：在使用 --probability 和 --density 计算所需充电站时，考虑来自附加文件的现有充电站，并再次输出它们
• --skip-equipped-edges：仅在尚无充电站的边缘上放置新充电站（给定通过 --add-files 加载的定义）
• --only-roadside：仅考虑路边停车以放置充电站（不能与 --only-parking-lot 一起使用）
• --only-parking-lot：仅考虑停车场停车位以放置充电站（不能与 --only-roadside 一起使用）
• --entire-parkings：为每个边缘仅选择一个最适合所需充电点数量的停车区域
• --separate-unused-parkings：将未被充电站引用的停车定义写入 --output-parking-file 的路径，而被引用的则写入 --output-file
• --probability：沿边缘的停车区域接收充电基础设施的概率
• --density：沿边缘要配备充电点的总停车位份额
• --power：要创建的充电站的功率属性（参见充电站属性）
• --efficiency：要创建的充电站的效率属性（参见充电站属性）
• --min：每个边缘要创建的最小充电点数量
• --max：每个边缘要创建的最大充电点数量
• --prefix：生成的充电站 ID 的前缀
• --suffix：附加到分割的停车区域的后缀
• --seed：随机种子（用于随机概率，参见 --probability）

extractTest.py#

如果您想运行测试文件夹 /tests 中包含的模拟场景，此脚本会提取测试场景。为此，您可以： - 下载完整的 sumo 包 并调用：

python tools/extractTest.py <测试目录的路径>

• 或使用在线测试提取。在在线工具中，将您想要的测试路径（例如 <SUMO_HOME>/tests/sumo/extended/rerouter/use_routing_device）输入表单，即可获得一个包含所有文件的 zip。

generateParkingAreas.py#

此工具为网络生成停车区域，并将其保存在附加文件中。如果未定义输出文件名（使用 -o 或 --output-file），则默认使用 parkingareas.add.xml。

最基本调用：

python tools/generateParkingAreas.py -n <我的网络>

其他示例：

python tools/generateParkingAreas.py -n <我的网络> -o <输出文件名> --space-length <每个停车位的视觉长度> --min <最小容量> --max <最大容量>

必需参数是网络 (-n 或 --net-file)。可以通过调用 python tools/generateParkingAreas.py --help 获取更多选项。

附加选项：

• --selection-file 将生成限制在此选择文件中提到的边缘
• --output-file 定义输出文件名
• --probability 边缘接收 parkingArea 的概率
• --length 每个停车位所需的长度
• --space-length 每个停车位的视觉长度
• --width 每个停车位的视觉宽度
• --random-capacity 随机化 roadsideCapacity
• --min parkingAreas 的最小容量
• --max parkingAreas 的最大容量
• --angle 停车区域角度
• --lefthand 在边缘左侧创建停车区域（仅在未标记相邻车道的地方，参见对向行驶）
• --on-road 将强制停车区域创建在道路上（车辆将直接停在车道上）
• --on-road.lane-offset 设置将创建路边停车区域的车道（对所有车道使用负值或输入车道索引）
• --prefix parkingArea id 的前缀
• --seed 随机种子
• --random 使用随机种子初始化随机数生成器
• --vclass 仅使用允许给定车辆类别的边缘
• --verbose 告诉我您正在做什么

generateParkingLots.py#

此脚本生成停车场。示例：

python tools/generateParkingLots.py -b <xmin, ymin, xmax, ymax> -c <连接边缘>
 [-i <停车-id> -n <停车位数量> -l <空间长度> -a <空间角度> ...]

或

python tools/generateParkingLots.py -x <x坐标> -y <y坐标> -c <连接边缘>
 [-i <停车-id> -n <停车位数量> -l <空间长度> -a <空间角度> ...]

必需参数是停车场的形状 (--bounding-box) 或位置 (--x-axis 和 --y-axis) 以及连接边缘 (--connecting-edge)。可以通过调用 python tools/generateParkingLots.py --help 获取更多选项。

附加选项：

• --parking-id 定义停车场的名称/ID
• --parking-spaces 定义停车位的数量
• --start-position 定义停车场入口/出口的起始位置
• --end-position 定义停车场入口/出口的结束位置
• --space-length 定义每个停车位的长度
• --space-angle 定义停车位的角度
• --x-space-distance 定义两个停车位位置之间的横向距离（x 方向）
• --y-space-distance 定义两个停车位位置之间的纵向距离（y 方向）
• --rotation-degree 定义停车场的旋转度数
• --adjustrate-x 定义旋转存在时 x 轴的修改率
• --adjustrate-y 定义旋转存在时 y 轴的修改率
• --output-suffix 输出后缀
• --fullname 停车区域的全名
• --verbose 告诉我您正在做什么

generateStationEdges.py#

此脚本为每个公共交通站点生成一个行人边缘（以 .nod.xml 和 .edg.xml 文件的形式）。输出适用于用最少的行人基础设施（用于出发、换乘和到达）扩展纯铁路网络。示例：

python tools/generateStationEdges.py rail.net.xml stops.xml
 netconvert -s rail.net.xml -e stops.access.edg.xml -n stops.access.nod.xml --ptstop-files stops.xml -o railForPersons.net.xml --ptstop-output stopsWithAccess.xml

generateRerouters.py#

此脚本生成用于关闭给定道路列表的重定向器。它将自动确定放置通知标志的位置以方便重定向。

python tools/generateRerouters.py -n <网络文件> -o <输出文件> -x CLOSED_EDGE1,CLOSED_EDGE2

generateContinuousRerouters.py#

此脚本为连续运行的模拟生成重定向器定义。重定向器放置在每个交叉口前方，路线通向下一个交叉口，并具有可配置的转弯比例。进入模拟的车辆将连续循环（除非遇到死胡同）。示例：

python tools/generateContinuousRerouters.py -n <网络文件> -o <输出文件>

generateParkingAreaRerouters.py#

此脚本从停车区域定义生成停车区域重定向器。示例：

python tools/generateParkingAreaRerouters.py -n <网络文件> -a <停车区域文件> -o <输出文件>

generateLandmarks.py#

此脚本生成地标文件，用于 duarouter 选项 --astar.landmark-distances FILE --astar.save-landmark-distances FILE2。示例：

python tools/generateLandmarks.py -n <网络文件> -o <输出文件>

参见路由算法 ALT。

averageTripStatistics.py#

此脚本使用不同的随机种子多次运行给定的 sumo 配置，并平均行程统计输出（参见行程统计）。

示例：

python tools/averageTripStatistics.py <sumocfg文件>

默认情况下，模拟将运行 10 次，随机种子生成的初始种子为 42。这些值可以分别使用选项 -n 和 -s 更改。

ptlines2flows.py#

此脚本确定可行的站点间行程时间，并为所有线路创建公共交通时刻表（定期时刻表）。站点间行程时间通过在空网络上运行背景模拟来确定，使用给定的路线或站点间的最短路径。示例：

python tools/ptlines2flows.py -n <网络文件> -s <公交站点文件> -l <公交线路文件> -o <输出文件>

作为输出，公交线路被写入流量。默认情况下，采用 600 秒的周期作为定期间隔，可以使用 -p 选项更改。

使用 --use-osm-routes 选项，将使用给定 osm ptlines-file 中的公交路线，而不是在站点之间创建新的最短路径路线。

ptlines-file 通常由 netconvert 选项 --ptline-output 在导入 OSM 数据时创建。但是，它也可以为非 OSM 网络进行定制或从头创建。

示例输入#

公交线路的最小描述如下所示：

<additional>
    <ptLine id="0" line="123" type="bus">
        <busStop id="stopA"/>
        <busStop id="stopB"/>
        <busStop id="stopC"/>
    </ptLine>
</additional>

示例输出#

使用的 busStop 必须在附加文件中定义，并在运行工具时通过选项 -s 传递。生成的公交定义可能如下所示：

<routes xmlns:xsi="https://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://sumo.dlr.de/xsd/routes_file.xsd">
    <vType id="bus" vClass="bus"/>
    <route id="bus_123:0" edges="110450334#1 110450334#2 338412122 391493949 391493947 391493950#0 391493950#1 391493952#0 391493952#1 391493952#2 391493954#0 391493954#1 391493954#2 391493954#3">
        <stop busStop="stopA" duration="20" until="35.0"/>
        <stop busStop="stopB" duration="20" until="101.0"/>
        <stop busStop="stopC" duration="20" until="221.0"/>
    </route>
    <flow id="bus_123:0" type="bus" route="bus_123:0" begin="0.0" end="3600.0" period="600" line="123:0" />
</routes>

更多选项#

• --types：仅导出具有给定类型列表的线路
• --bus.parking：让公交车在停车时清理道路
• --vtype-prefix：生成的车辆类型的前缀（允许在同一个模拟中组合多次运行）
• --stop-duration：站点的最小持续时间（默认 20）
• --stop-duration.slack：在时刻表中为每个站点预留的时间（默认 10）
• --speedfactor.bus：假定的公交车相对行驶速度（默认 0.95）
• --speedfactor.tram：假定的电车相对行驶速度（默认 1）
• --night：仅导出在夜间运行的线路（默认情况下，仅使用在白天运行的线路）
• --begin：输出中的流量开始时间（默认 0）
• --end：输出中的流量结束时间（默认 3600）
• --min-stops：使用线路的最小站点数（默认 2）
• --flow-attribute：要包含在流量中的附加属性（例如 "departSpeed=\"max\""）
• --extend-to-fringe：车辆是否应在第一条路线边缘上开始，而不是在第一个站点
• --random-begin：是否将流量开始时间设置为选项 --begin 和线路周期之间的随机值
• --no-vtypes：是否跳过为输出写入 vTypes
• --seed：设置随机种子
• --ignore-errors：忽略各种输入错误
• --human-readable-time：将所有时间写为 (H:M:S)
• --verbose：更多输出

可用的 ptLine 属性#

这些值具有以下含义：

tileGet.py#

此脚本从 ESRI ArcGIS 瓦片服务器和其他成像 API（如 Google Maps 和 MapQuest）检索背景图像。最简单的用法是仅使用 SUMO 网络文件调用它。它将生成一个包含坐标的可视化设置文件，该文件可以由 sumo-gui 或 netedit 加载。最有用的选项是 -t（要检索的瓦片最大数量）和 -u（提供瓦片服务器的 URL）。示例：

• 从公共 ArcGIS 在线实例检索数据：

python tools/tileGet.py -n test.net.xml -t 10

• 从 Google 或 MapQuest 检索卫星数据（需要先获取 API 密钥）：

python tools/tileGet.py -n test.net.xml -t 10 --url maps.googleapis.com/maps/api/staticmap --key YOURKEY
python tools/tileGet.py -n test.net.xml -t 10 --url www.mapquestapi.com/staticmap/v5/map --key YOURKEY

生成的设置文件可以在 sumo-gui 中加载：

sumo-gui -n test.net.xml -g settings.xml

投影不匹配#

有几种方法可以处理不兼容性：

• 使用 gdalwarp 将网络墨卡托瓦片转换为 UTM 瓦片（推荐）
• 在网络墨卡托投影中构建您的网络（不推荐，因为这是一个糟糕的投影，道路长度会出错！）
• 接受瓦片中的一些间隙

stateReplay.py#

同步来自（远程）模拟的已保存状态文件，并在本地 sumo-gui 实例中重放它们，以观察远程模拟。

要观察步长为 1s 的模拟中的每一步，远程模拟必须使用选项 --save-state.period 1 启动。为了节省磁盘空间，建议使用选项 --save-state.period.keep 3。（即，始终仅保留最后 3 个模拟状态文件）。

要重放状态文件，可以使用以下调用：

python tools/stateReplay --sumo-config replay.sumocfg --src REMOTE_FOLDER --dst LOCAL_FOLDER

给定的 .sumocfg 文件只需要包含网络和远程模拟引用的任何附加基础设施。REMOTE_FOLDER 的值可以是 rsync 理解的任何文件夹（即 remotehost:~/myfolder）。 如果您使用 ssh，请确保您可以通过创建公私钥对无密码访问远程文件夹。

如果您需要向 rsync 传递附加选项，可以将它们附加到命令行，例如用于自定义 ssh 端口和详细输出：

python tools/stateReplay --sumo-config replay.sumocfg --src REMOTE_FOLDER --dst LOCAL_FOLDER -v -e "ssh -p PORT"

runSeeds.py#

使用不同的种子多次运行（sumo）配置。

示例：

python tools/runSeeds.py -k test.sumocfg --seeds 7,11,13

• 选项 --seeds 可以作为列表或范围 (0:100) 给出。
• 应用程序路径可以使用选项 --application (-a) 设置。默认为 sumo。
  • 通过传递逗号分隔的应用程序列表，每个应用程序将使用所有种子运行，结果将放入子文件夹中
• 应用程序配置路径必须使用选项 --configuration (-k) 设置
  • 通过传递逗号分隔的配置列表，每个配置将使用所有种子运行，结果将放入子文件夹中
• 选项 --output-prefix (-p) 可用于为所有写入的输出文件定义前缀。字符串 "SEED" 将被当前种子替换。（默认前缀为 "SEED."）
• 选项 --threads INT 可用于并行执行应用程序运行
• 任何附加选项都将转发给应用程序