一种使用 SUMO + Python 联合仿真平台

import traci
import sumolib
 
def run_simulation(sumo_cfg_path, route_id, duration):
    """
    使用 SUMO 和 Python 进行交通仿真
    :param sumo_cfg_path: SUMO 配置文件的路径
    :param route_id: 要运行的路线ID
    :param duration: 仿真的持续时间
    """
    # 启动 SUMO 服务器
    sumo_binary = sumolib.checkBinary('sumo-gui')
    sumo_process = sumolib.checkSumoProcess(sumo_binary, [sumo_cfg_path])
 
    # 仿真时间计数
    step = 0
    while step < duration:
        # 让 SUMO 进行一个时间步长的计算
        traci.simulationStep()
        
        # 检查指定路线上的车辆数量
        vehicle_count = traci.lanearea.getLastStepVehicleNumber(route_id)
        print(f"Step {step}: Vehicle count on route {route_id}: {vehicle_count}")
        
        step += 1
 
    # 完成后关闭 SUMO 进程
    sumo_process.kill()
    sumo_process.wait()
 
# 使用示例
run_simulation("path/to/your/sumo.cfg", "your_route_id", 1000)

这段代码首先定义了一个函数run_simulation，它接受 SUMO 配置文件路径、特定路线ID和仿真持续时间作为参数。函数启动 SUMO 服务器，并进入一个循环，在每个时间步长上更新仿真状态并打印路线上的车辆数量。最后，仿真完成后关闭 SUMO 进程。这个简单的例子展示了如何使用 Python 和 SUMO 联合进行交通仿真。