微观交通仿真

微观交通仿真是在交通仿真软件中模拟每个车辆的具体行为和运动，从而更精确地分析交通流量、拥堵情况、信号控制效果等交通参数。Aimsun 提供了强大的微观仿真功能，可以对交通网络中的每个车辆进行详细的建模和仿真。本节将详细介绍如何在 Aimsun 中进行微观交通仿真，包括车辆行为建模、网络配置、仿真参数设置等内容。

车辆行为建模

车辆行为建模是微观交通仿真的核心内容之一。Aimsun 允许用户定义各种车辆类型及其行为特性，包括加速、减速、换道、跟车等行为。通过这些行为的建模，可以更真实地反映交通流的动态特性。

定义车辆类型

在 Aimsun 中，可以通过定义不同的车辆类型来反映不同车辆的特性。每个车辆类型可以设置不同的参数，如最大速度、加速度、减速度等。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 创建一个新的车辆类型

vehicle_type = model.createVehicleType("Car", "小汽车")



# 设置车辆类型参数

vehicle_type.setMaximumSpeed(120)  # 最大速度，单位：km/h

vehicle_type.setAcceleration(2.5)  # 加速度，单位：m/s^2

vehicle_type.setDeceleration(4.5)  # 减速度，单位：m/s^2

vehicle_type.setLength(4.5)  # 车辆长度，单位：米

vehicle_type.setWidth(1.8)  # 车辆宽度，单位：米



# 将车辆类型添加到模型中

model.addVehicleType(vehicle_type)

定义车辆行为

Aimsun 提供了多种车辆行为模型，如跟车模型、换道模型等。用户可以根据需要选择合适的模型并进行参数配置。

跟车模型

跟车模型描述了车辆如何跟随前车的行为。Aimsun 支持多种跟车模型，如 IDM（Intelligent Driver Model）、Gipps 模型等。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 获取已定义的车辆类型

vehicle_type = model.getVehicleType("Car")



# 设置跟车模型为 IDM

idm_model = model.createIDMModel()

idm_model.setDesiredSpeed(100)  # 期望速度，单位：km/h

idm_model.setSafeTimeHeadway(1.5)  # 安全时间间隔，单位：秒

idm_model.setMaximumAcceleration(2.5)  # 最大加速度，单位：m/s^2

idm_model.setComfortableDeceleration(1.5)  # 舒适减速度，单位：m/s^2

idm_model.setMinimumSpacing(2.0)  # 最小间距，单位：米



# 将 IDM 跟车模型应用到车辆类型

vehicle_type.setFollowingModel(idm_model)
换道模型

换道模型描述了车辆如何在车道之间进行换道。Aimsun 支持多种换道模型，如 MOBIL（Minimizing Overall Braking Induced by Lane change）模型、LC2013 模型等。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 获取已定义的车辆类型

vehicle_type = model.getVehicleType("Car")



# 设置换道模型为 MOBIL

mobil_model = model.createMOBILModel()

mobil_model.setPoliteness(0.5)  # 礼让度，范围：0.0 到 1.0

mobil_model.setThreshold(0.1)  # 换道阈值，单位：秒



# 将 MOBIL 换道模型应用到车辆类型

vehicle_type.setLaneChangeModel(mobil_model)

网络配置

网络配置是微观交通仿真的基础，包括道路网络的构建、路段和节点的设置、交通信号的配置等。Aimsun 提供了丰富的网络配置工具，用户可以根据实际需求进行详细的网络设计。

构建道路网络

在 Aimsun 中，可以通过导入 GIS 数据、手动绘制或使用网络编辑工具来构建道路网络。以下是一个简单的手动绘制道路网络的示例。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 创建一个新的道路

road = model.createRoad("Road1", "主干道1")



# 添加路段

section1 = model.createSection("Section1", "路段1", 1000)  # 长度为 1000 米

section2 = model.createSection("Section2", "路段2", 1500)  # 长度为 1500 米



# 将路段添加到道路

road.addSection(section1)

road.addSection(section2)



# 添加车道

lane1 = model.createLane("Lane1", "车道1", 3.5)  # 宽度为 3.5 米

lane2 = model.createLane("Lane2", "车道2", 3.5)  # 宽度为 3.5 米



# 将车道添加到路段

section1.addLane(lane1)

section2.addLane(lane2)



# 将道路添加到模型

model.addRoad(road)

设置交通信号

交通信号的配置对于模拟实际交通情况非常重要。Aimsun 允许用户设置各种交通信号，包括红绿灯、交通标志等。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 获取已创建的道路

road = model.getRoad("Road1")



# 在道路的某个节点设置交通信号

node = model.createNode("Node1", "交叉口1", road, 1000)  # 位置为道路 1000 米处



# 创建交通信号

traffic_light = model.createTrafficLight("TrafficLight1", "红绿灯1")



# 设置交通信号的相位

phase1 = model.createPhase("Phase1", "直行", 30)  # 绿灯持续时间为 30 秒

phase2 = model.createPhase("Phase2", "左转", 20)  # 绿灯持续时间为 20 秒

phase3 = model.createPhase("Phase3", "红灯", 10)  # 红灯持续时间为 10 秒



# 将相位添加到交通信号

traffic_light.addPhase(phase1)

traffic_light.addPhase(phase2)

traffic_light.addPhase(phase3)



# 将交通信号应用到节点

node.setTrafficLight(traffic_light)

仿真参数设置

在 Aimsun 中，仿真参数的设置对于仿真结果的准确性至关重要。用户可以通过设置仿真时间、仿真步长、仿真模式等参数来控制仿真过程。

设置仿真时间

仿真时间是指仿真开始和结束的时间。用户可以根据实际需求设置仿真时间，以便模拟不同时间段的交通情况。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 设置仿真开始和结束时间

start_time = ac.Time(8, 0, 0)  # 8:00:00

end_time = ac.Time(18, 0, 0)  # 18:00:00



# 应用仿真时间

model.setSimulationStartTime(start_time)

model.setSimulationEndTime(end_time)

设置仿真步长

仿真步长是指仿真过程中每个时间步的长度。步长越小，仿真精度越高，但计算时间也会增加。用户可以根据仿真需求选择合适的步长。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 设置仿真步长

step_size = 0.1  # 单位：秒



# 应用仿真步长

model.setSimulationStepSize(step_size)

设置仿真模式

Aimsun 提供了多种仿真模式，如动态仿真、静态仿真等。用户可以根据实际需求选择合适的仿真模式。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 设置仿真模式为动态仿真

model.setSimulationMode(ac.SimulationMode.DYNAMIC)

仿真结果分析

仿真结果分析是微观交通仿真的重要环节，通过分析仿真结果，可以评估交通网络的性能、优化交通信号控制等。Aimsun 提供了丰富的结果分析工具，用户可以通过这些工具进行详细的仿真结果分析。

获取车辆轨迹

车辆轨迹是指车辆在仿真过程中的运动路径。通过获取车辆轨迹，可以分析车辆的速度变化、行驶时间等参数。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 运行仿真

model.runSimulation()



# 获取仿真结果

sim_results = model.getSimulationResults()



# 获取特定车辆的轨迹

vehicle_id = "Vehicle1"

vehicle_trajectory = sim_results.getVehicleTrajectory(vehicle_id)



# 打印车辆轨迹

for position in vehicle_trajectory:

    print(f"时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")

分析交通流量

交通流量是指单位时间内通过某个路段的车辆数。通过分析交通流量，可以评估路段的通行能力、识别交通瓶颈等。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 运行仿真

model.runSimulation()



# 获取仿真结果

sim_results = model.getSimulationResults()



# 获取特定路段的交通流量

section_id = "Section1"

traffic_flow = sim_results.getSectionTrafficFlow(section_id)



# 打印交通流量

for flow in traffic_flow:

    print(f"时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")

评估交通信号控制效果

交通信号控制效果的评估可以通过分析交叉口的通行能力和等待时间等参数来进行。Aimsun 提供了多种评估工具，用户可以根据需要选择合适的评估方法。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 运行仿真

model.runSimulation()



# 获取仿真结果

sim_results = model.getSimulationResults()



# 获取特定交叉口的通行能力

node_id = "Node1"

passing_capacity = sim_results.getNodePassingCapacity(node_id)



# 打印通行能力

print(f"交叉口 {node_id} 的通行能力: {passing_capacity} 辆/小时")



# 获取特定交叉口的等待时间

waiting_time = sim_results.getNodeWaitingTime(node_id)



# 打印等待时间

print(f"交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {waiting_time} 秒")

实例应用

城市交通拥堵分析

城市交通拥堵分析是微观交通仿真的重要应用之一。通过在 Aimsun 中构建城市道路网络并进行仿真，可以分析不同时间段的交通拥堵情况，为交通管理部门提供决策支持。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 构建城市道路网络

road1 = model.createRoad("Road1", "主干道1")

section1 = model.createSection("Section1", "路段1", 1000)

section2 = model.createSection("Section2", "路段2", 1500)

lane1 = model.createLane("Lane1", "车道1", 3.5)

lane2 = model.createLane("Lane2", "车道2", 3.5)

section1.addLane(lane1)

section2.addLane(lane2)

road1.addSection(section1)

road1.addSection(section2)

model.addRoad(road1)



# 设置交通信号

node = model.createNode("Node1", "交叉口1", road1, 1000)

traffic_light = model.createTrafficLight("TrafficLight1", "红绿灯1")

phase1 = model.createPhase("Phase1", "直行", 30)

phase2 = model.createPhase("Phase2", "左转", 20)

phase3 = model.createPhase("Phase3", "红灯", 10)

traffic_light.addPhase(phase1)

traffic_light.addPhase(phase2)

traffic_light.addPhase(phase3)

node.setTrafficLight(traffic_light)



# 设置仿真参数

start_time = ac.Time(8, 0, 0)

end_time = ac.Time(18, 0, 0)

step_size = 0.1

model.setSimulationStartTime(start_time)

model.setSimulationEndTime(end_time)

model.setSimulationStepSize(step_size)

model.setSimulationMode(ac.SimulationMode.DYNAMIC)



# 运行仿真

model.runSimulation()



# 获取仿真结果

sim_results = model.getSimulationResults()



# 分析交通流量

section_id = "Section1"

traffic_flow = sim_results.getSectionTrafficFlow(section_id)

for flow in traffic_flow:

    print(f"时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")



# 分析车辆轨迹

vehicle_id = "Vehicle1"

vehicle_trajectory = sim_results.getVehicleTrajectory(vehicle_id)

for position in vehicle_trajectory:

    print(f"时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")



# 评估交通信号控制效果

node_id = "Node1"

passing_capacity = sim_results.getNodePassingCapacity(node_id)

waiting_time = sim_results.getNodeWaitingTime(node_id)

print(f"交叉口 {node_id} 的通行能力: {passing_capacity} 辆/小时")

print(f"交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {waiting_time} 秒")

交通信号优化

交通信号优化是通过调整交通信号的相位时长、绿信比等参数，以提高交通网络的通行能力。Aimsun 提供了多种优化工具，用户可以通过这些工具进行详细的信号优化分析。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 获取已创建的交通信号

traffic_light = model.getTrafficLight("TrafficLight1")



# 调整相位时长

phase1 = traffic_light.getPhase("Phase1")

phase1.setDuration(40)  # 将直行相位的持续时间调整为 40 秒



phase2 = traffic_light.getPhase("Phase2")

phase2.setDuration(25)  # 将左转相位的持续时间调整为 25 秒



phase3 = traffic_light.getPhase("Phase3")

phase3.setDuration(15)  # 将红灯相位的持续时间调整为 15 秒



# 设置仿真参数

start_time = ac.Time(8, 0, 0)

end_time = ac.Time(18, 0, 0)

step_size = 0.1

model.setSimulationStartTime(start_time)

model.setSimulationEndTime(end_time)

model.setSimulationStepSize(step_size)

model.setSimulationMode(ac.SimulationMode.DYNAMIC)



# 运行仿真

model.runSimulation()



# 获取仿真结果

sim_results = model.getSimulationResults()



# 评估优化后的交通信号控制效果

node_id = "Node1"

passing_capacity = sim_results.getNodePassingCapacity(node_id)

waiting_time = sim_results.getNodeWaitingTime(node_id)

print(f"优化后交叉口 {node_id} 的通行能力: {passing_capacity} 辆/小时")

print(f"优化后交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {waiting_time} 秒")

交通规划方案评估

交通规划方案评估是通过在 Aimsun 中模拟不同的交通规划方案，评估其对交通网络性能的影响。用户可以通过调整路网结构、交通信号设置等参数，进行详细的方案评估。

示例代码

# 导入 Aimsun 核心模块

import aimsun.core as ac



# 获取当前模型

model = ac.getModel()



# 构建初始交通网络

road1 = model.createRoad("Road1", "主干道1")

section1 = model.createSection("Section1", "路段1", 1000)

section2 = model.createSection("Section2", "路段2", 1500)

lane1 = model.createLane("Lane1", "车道1", 3.5)

lane2 = model.createLane("Lane2", "车道2", 3.5)

section1.addLane(lane1)

section2.addLane(lane2)

road1.addSection(section1)

road1.addSection(section2)

model.addRoad(road1)



# 设置初始交通信号

node = model.createNode("Node1", "交叉口1", road1, 1000)

traffic_light = model.createTrafficLight("TrafficLight1", "红绿灯1")

phase1 = model.createPhase("Phase1", "直行", 30)

phase2 = model.createPhase("Phase2", "左转", 20)

phase3 = model.createPhase("Phase3", "红灯", 10)

traffic_light.addPhase(phase1)

traffic_light.addPhase(phase2)

traffic_light.addPhase(phase3)

node.setTrafficLight(traffic_light)



# 设置仿真参数

start_time = ac.Time(8, 0, 0)

end_time = ac.Time(18, 0, 0)

step_size = 0.1

model.setSimulationStartTime(start_time)

model.setSimulationEndTime(end_time)

model.setSimulationStepSize(step_size)

model.setSimulationMode(ac.SimulationMode.DYNAMIC)



# 运行初始仿真

model.runSimulation()



# 获取初始仿真结果

initial_sim_results = model.getSimulationResults()



# 评估初始交通### 评估初始交通网络性能



在进行交通规划方案评估之前，首先需要评估初始交通网络的性能。这包括交通流量、车辆行驶时间和交通信号控制效果等关键参数。



#### 示例代码



```python

# 获取初始仿真结果

initial_sim_results = model.getSimulationResults()



# 分析初始交通流量

section_id = "Section1"

initial_traffic_flow = initial_sim_results.getSectionTrafficFlow(section_id)

for flow in initial_traffic_flow:

    print(f"初始仿真 - 时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")



# 分析初始车辆轨迹

vehicle_id = "Vehicle1"

initial_vehicle_trajectory = initial_sim_results.getVehicleTrajectory(vehicle_id)

for position in initial_vehicle_trajectory:

    print(f"初始仿真 - 时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")



# 评估初始交通信号控制效果

node_id = "Node1"

initial_passing_capacity = initial_sim_results.getNodePassingCapacity(node_id)

initial_waiting_time = initial_sim_results.getNodeWaitingTime(node_id)

print(f"初始仿真 - 交叉口 {node_id} 的通行能力: {initial_passing_capacity} 辆/小时")

print(f"初始仿真 - 交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {initial_waiting_time} 秒")

调整交通规划方案

接下来，用户可以根据实际需求调整交通规划方案。这包括修改路网结构、调整交通信号设置等。通过这些调整，可以优化交通网络的性能。

示例代码

# 修改路网结构

# 例如，增加一个新的路段

new_section = model.createSection("Section3", "新路段", 800)  # 长度为 800 米

new_lane = model.createLane("Lane3", "新车道", 3.5)  # 宽度为 3.5 米

new_section.addLane(new_lane)

road1.addSection(new_section)



# 调整交通信号设置

# 例如，增加一个相位

new_phase = model.createPhase("Phase4", "右转", 25)  # 绿灯持续时间为 25 秒

traffic_light.addPhase(new_phase)



# 重新设置相位顺序

traffic_light.setPhases([phase1, phase2, new_phase, phase3])



# 重新设置仿真参数

model.setSimulationStartTime(start_time)

model.setSimulationEndTime(end_time)

model.setSimulationStepSize(step_size)

model.setSimulationMode(ac.SimulationMode.DYNAMIC)



# 运行调整后的仿真

model.runSimulation()



# 获取调整后仿真结果

adjusted_sim_results = model.getSimulationResults()



# 分析调整后的交通流量

section_id = "Section1"

adjusted_traffic_flow = adjusted_sim_results.getSectionTrafficFlow(section_id)

for flow in adjusted_traffic_flow:

    print(f"调整后仿真 - 时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")



# 分析调整后的车辆轨迹

vehicle_id = "Vehicle1"

adjusted_vehicle_trajectory = adjusted_sim_results.getVehicleTrajectory(vehicle_id)

for position in adjusted_vehicle_trajectory:

    print(f"调整后仿真 - 时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")



# 评估调整后的交通信号控制效果

node_id = "Node1"

adjusted_passing_capacity = adjusted_sim_results.getNodePassingCapacity(node_id)

adjusted_waiting_time = adjusted_sim_results.getNodeWaitingTime(node_id)

print(f"调整后仿真 - 交叉口 {node_id} 的通行能力: {adjusted_passing_capacity} 辆/小时")

print(f"调整后仿真 - 交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {adjusted_waiting_time} 秒")

对比仿真结果

通过对比初始仿真和调整后仿真的结果，可以评估交通规划方案的效果。用户可以根据对比结果进一步优化交通网络。

示例代码

# 对比交通流量

print("初始仿真交通流量:")

for flow in initial_traffic_flow:

    print(f"时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")



print("调整后仿真交通流量:")

for flow in adjusted_traffic_flow:

    print(f"时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")



# 对比车辆轨迹

print("初始仿真车辆轨迹:")

for position in initial_vehicle_trajectory:

    print(f"时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")



print("调整后仿真车辆轨迹:")

for position in adjusted_vehicle_trajectory:

    print(f"时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")



# 对比交通信号控制效果

print(f"初始仿真 - 交叉口 {node_id} 的通行能力: {initial_passing_capacity} 辆/小时")

print(f"调整后仿真 - 交叉口 {node_id} 的通行能力: {adjusted_passing_capacity} 辆/小时")



print(f"初始仿真 - 交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {initial_waiting_time} 秒")

print(f"调整后仿真 - 交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {adjusted_waiting_time} 秒")

交通规划方案优化

根据仿真结果的对比分析，用户可以进一步优化交通规划方案。例如，通过调整交通信号的相位时长、增加或减少路段和车道等方式，逐步提高交通网络的性能。

示例代码

# 进一步优化交通信号

# 例如，调整相位时长

phase1.setDuration(45)  # 将直行相位的持续时间调整为 45 秒

phase2.setDuration(25)  # 将左转相位的持续时间调整为 25 秒

new_phase.setDuration(15)  # 将右转相位的持续时间调整为 15 秒

phase3.setDuration(10)  # 将红灯相位的持续时间调整为 10 秒



# 重新设置仿真参数

model.setSimulationStartTime(start_time)

model.setSimulationEndTime(end_time)

model.setSimulationStepSize(step_size)

model.setSimulationMode(ac.SimulationMode.DYNAMIC)



# 运行优化后的仿真

model.runSimulation()



# 获取优化后仿真结果

optimized_sim_results = model.getSimulationResults()



# 分析优化后的交通流量

section_id = "Section1"

optimized_traffic_flow = optimized_sim_results.getSectionTrafficFlow(section_id)

for flow in optimized_traffic_flow:

    print(f"优化后仿真 - 时间: {flow.time}, 流量: {flow.flow} 辆/小时")



# 分析优化后的车辆轨迹

vehicle_id = "Vehicle1"

optimized_vehicle_trajectory = optimized_sim_results.getVehicleTrajectory(vehicle_id)

for position in optimized_vehicle_trajectory:

    print(f"优化后仿真 - 时间: {position.time}, 位置: {position.position}, 速度: {position.speed}")



# 评估优化后的交通信号控制效果

node_id = "Node1"

optimized_passing_capacity = optimized_sim_results.getNodePassingCapacity(node_id)

optimized_waiting_time = optimized_sim_results.getNodeWaitingTime(node_id)

print(f"优化后仿真 - 交叉口 {node_id} 的通行能力: {optimized_passing_capacity} 辆/小时")

print(f"优化后仿真 - 交叉口 {node_id} 的平均等待时间: {optimized_waiting_time} 秒")

总结

通过以上步骤，用户可以在 Aimsun 中进行微观交通仿真，并评估和优化交通网络的性能。具体步骤包括：

  1. 车辆行为建模：定义车辆类型及其行为特性，如加速、减速、换道等。

  2. 网络配置：构建道路网络，设置路段、节点和交通信号。

  3. 仿真参数设置：设置仿真时间、步长和模式。

  4. 仿真结果分析：获取并分析车辆轨迹、交通流量和交通信号控制效果。

  5. 交通规划方案评估：通过调整交通网络结构和信号设置，逐步优化交通规划方案。

通过这些详细的步骤，用户可以更好地理解交通仿真过程，并为实际交通管理提供科学依据。在这里插入图片描述

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