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实战：交通流生成与测试用例匹配

📚 共计 30 章节

交通流基础

交通流三参数（流量、密度、速度）定义与关系，基本图理论。

基本图三参数

Newell模型、IDM模型原理与Python实现。

IDMNewellPython

MOBIL模型、LC2013模型原理与Python实现。

交通流生成器

基于泊松分布的车辆到达生成，基于高斯分布的车头时距生成。

SUMO路网文件解析，使用Python生成.net.xml文件。

Dijkstra算法在路网中的应用，路径集生成。

Dijkstra路径集

动态用户最优（DUO）与系统最优（SO）的Python实现。

OD矩阵的定义，基于历史数据的OD估计。

OD估计历史数据

SUMO仿真配置文件（.sumocfg）的自动生成。

.sumocfg自动生成

车辆类型定义

vType定义，加速/减速/最大速度等参数设置。

route定义，多路径路由生成。

flow定义，基于时间变化的流量生成。

随机性控制

随机种子设置，可重复性实验设计。

随机种子可重复

轨迹数据生成

FCD输出配置，车辆轨迹数据提取。

检测器数据

感应线圈（E1）、区间检测器（E2）的数据生成。

交通信号控制

固定配时信号生成，基于TraCI的动态信号控制。

固定配时TraCI

TraCI连接、车辆控制、交通灯控制。

车辆轨迹实时获取，诱导策略实现。

实时轨迹诱导

测试用例定义

测试场景的结构化描述（时间、地点、事件）。

结构化场景

测试用例匹配

基于规则的匹配算法，基于相似度的匹配算法。

规则匹配相似度

场景库构建

典型交通场景（拥堵、事故、施工区）的生成与存储。

拥堵事故施工区

对生成的交通流数据进行标签化处理。

自动化测试框架

pytest与SUMO联合测试框架搭建。

仿真效率评估，生成数据质量评估指标。

效率质量指标

Matplotlib绘制交通流基本图，PyViz展示仿真过程。

MatplotlibPyViz

大规模仿真

并行仿真策略，多进程生成交通流。

并行多进程

HDF5格式存储大规模轨迹数据，Parquet格式存储检测器数据。

将交通流生成器封装为RESTful API服务。

案例实战：城市主干道

城市主干道交通流生成与测试用例匹配。

主干道实战

案例实战：高速合流区

高速公路合流区交通流生成与测试用例匹配。

合流区高速