sumo通过设置线圈检测器来收集自定义的道路车辆信息

总需求：需要获得特定地点，某一时段的车流量等信息输出

是sumo官方traci文档翻译而来，图片不全，建议看官网链接https://sumo.dlr.de/docs/Simulation/Output/Induction_Loops_Detectors_(E1).html

<additional><inductionLoop id="<ID>" lane="<LANE_ID>" pos="<POSITION_ON_LANE>" freq="<AGGREGATION_TIME>"file="<OUTPUT_FILE>" friendlyPos="true"/>
</additional>

“ id”是可以用来命名检测器的任何字符串。属性“ lane”和“ pos”描述了将检测器放置在哪个通道上以及在该通道上的哪个位置上。“ freq”属性描述了收集值的汇总时间。“ file”属性告诉模拟检测器将其结果写入哪个文件。

可以将多个定义放在同一附加文件中，也可以引用同一输出文件。确保附加文件始终以顶级标签开头和结尾，如下所示：

<additional><inductionLoop id="myLoop1" lane="foo_0" pos="42" freq="900" file="out.xml"/><inductionLoop id="myLoop2" lane="foo_2" pos="42" freq="900" file="out.xml"/>....
</additional>

属性：
属性名称值类型描述
ID id（字符串）探测器的ID
车道引用车道ID 探测器所在的车道的id。通道必须是所使用网络的一部分。
位置探测器在车道上的位置应以米为单位。该位置必须是-1 *车道长度与车道长度之间的值。在负值的情况下，将从车道末端向后计算位置（车辆驶向的位置）。
频率整数（时间）检测器收集的值的汇总周期应加总。
文件文档名称输出文件的路径。有关更多信息，请参见写入文件。
friendlyPos 布尔如果设置，则将检测器放置在车道后面不会报告任何错误。取而代之的是，将检测器放置在距离通道末端0.1米处或0.1位置处（如果该位置为负值且大于乘以-1后的通道长度）；默认值：false。
vTypes 串要考虑的车辆类型ID的空格分隔列表，
产生的输出
模拟感应环路输出中的一条数据线如下所示：

 <interval begin="''<BEGIN_TIME>''" end="''<END_TIME>''" id="''<DETECTOR_ID>''" \nVehContrib="''<MEASURED_VEHICLES>''" flow="''<FLOW>''" occupancy="''<OCCUPANCY>''" \speed="''<MEAN_SPEED>''" harmonicMeanSpeed="''<HARM_MEAN_SPEED>''" length="''<MEAN_LENGTH>''" nVehEntered="''<ENTERED_VEHICLES>''"/>... further intervals ...

上述涉及到的这些值。
名称类型描述
开始（模拟）秒第一步，收集值
结束（模拟）秒最后一个时间步+ DELTA_T值收集在
ID ID 探测器的ID
nVehContrib ＃车辆间隔内完全通过检测器的车辆数量
流＃车辆/小时推算到一个小时内的贡献车辆数量
占用％车辆到达检测器的时间百分比（0-100％）。
速度女士所有已完全收集的车辆的速度的算术平均值（-1表示未收集到任何车辆）。这给出了时间平均速度。
谐波平均速度女士所有完全收集的车辆的速度的谐波均值（-1表示未收集到任何车辆）。这给出了空间平均速度。
长度米所有已完全收集的车辆的平均长度（-1表示未收集到任何车辆）。
nVehEntered ＃车辆所有接触探测器的车辆。包括尚未完全通过检测器的车辆（并且不会有助于收集值）。
检测器通过首先确定车辆进入和离开检测器的时间来计算值。这意味着：a）只要车辆在检测器上，一些值就不可用； b）如果车辆通过车道变更进入检测器，则某些值将无法计算-因为车辆未完全通过检测器。

“ nVehEntered”包括检测器上的所有车辆（即使它们因车道变更或到达而离开，或在间隔结束时仍在检测器上）。为车辆收集的值对应于“ nVehContrib”。

可视化
duction_loops.svg 图：带有感应循环的场景

duction_loop_closeup.svg 图：感应回路的特写视图

进一步说明
可以使用TraCI访问模拟感应环
您可以自动生成检测器定义。有关更多信息，请参见输出工具。

sumo通过设置线圈检测器来收集自定义的道路车辆信息相关推荐

如何优雅使用Sublime Text3（Sublime设置豆沙绿背景色和自定义主题）
如何优雅使用Sublime Text3(Sublime设置豆沙绿背景色和自定义主题) https://www.cnblogs.com/xiezhidong/p/6069808.html ♣Sublim ...
R语言使用caret包的train函数构建xgboost模型(基于linear算法)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标
R语言使用caret包的train函数构建xgboost模型(基于linear算法)模型构建分类模型.trainControl函数设置交叉验证参数.自定义调优评估指标.tuneLength参数和tun ...
R语言使用caret包的train函数构建xgboost模型(基于gbtree算法)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标
R语言使用caret包的train函数构建xgboost模型(基于gbtree算法)模型构建分类模型.trainControl函数设置交叉验证参数.自定义调优评估指标.tuneLength参数和tun ...
R语言使用caret包的train函数构建多项式核SVM模型(多项式核函数)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标
R语言使用caret包的train函数构建多项式核SVM模型(多项式核函数)模型构建分类模型.trainControl函数设置交叉验证参数.自定义调优评估指标.tuneLength参数和tuneGri ...
R语言使用caret包的train函数构建xgboost模型(基于dart算法)模型构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标
R语言使用caret包的train函数构建xgboost模型(基于dart算法)模型构建分类模型.trainControl函数设置交叉验证参数.自定义调优评估指标.tuneLength参数和tuneG ...
R语言使用caret包的train函数构建惩罚判别分析模型（pda）构建分类模型、trainControl函数设置交叉验证参数、自定义调优评估指标
R语言使用caret包的train函数构建惩罚判别分析模型(pda)构建分类模型.trainControl函数设置交叉验证参数.自定义调优评估指标.tuneLength参数和tuneGrid参数超参数 ...
python使用matplotlib可视化、自定义设置坐标轴的范围、自定义设置主坐标轴刻度和次坐标轴刻度（ticks）、自定义坐标轴刻度的显示样式、自定义坐标轴刻度数值的颜色以及小数点位数
python使用matplotlib可视化.自定义设置坐标轴的范围.自定义设置主坐标轴刻度和次坐标轴刻度(ticks).自定义坐标轴刻度的显示样式.自定义坐标轴刻度数值的颜色以及小数点位数目录
服务器上出现应用程序错误。此应用程序的当前自定义错误设置禁止远程查看应用程序错误的详细信息(出于安全原因)。未能加载文件或程序集“XXXXXX”或它的某一个依赖项。拒绝访问。
前景:服务器在本地的VS编辑器运行起来正常,但是部署上就会报错. 我开发的这个项目,是因为后台要对客户端前台上传的Excel表进行操作,所以才会出现以下问题,在这之前, IIS服务器会要求把项目网站对 ...
SUMO获得车辆信息
SUMO设置道路数据并获得车辆信息 1.安装从sumo官网下载安装包:官网地址在安装的bin文件夹里面有两个工具:netedit是编辑道路信息的工具,可以打开.net文件.sumo-gui是运行整 ...

sumo通过设置线圈检测器来收集自定义的道路车辆信息

总需求：需要获得特定地点，某一时段的车流量等信息输出

是sumo官方traci文档翻译而来，图片不全，建议看官网链接https://sumo.dlr.de/docs/Simulation/Output/Induction_Loops_Detectors_(E1).html

sumo通过设置线圈检测器来收集自定义的道路车辆信息相关推荐

最新文章

热门文章