3、交通需求生成：用flowrouter和duarouter搞定交通流

大家好，我是老张。今天咱们聊聊交通需求生成这块。说实话，很多新手在SUMO里卡住的地方，就是不知道怎么把路网和车流串起来。你路网画得再漂亮，没有车跑，那就是个空城计。

我个人习惯把交通需求生成分成两派：静态路线和动态OD流。前者适合小场景测试，后者才是仿真实战的标配。咱们一个一个说。

3.1 先搞懂.rou.xml文件长啥样

路线文件，后缀是.rou.xml。说白了，它就是告诉SUMO：什么车、从哪出发、走哪条路、什么时候出发。

一个最简单的例子：

<routes>
    <vType id="car" accel="2.6" decel="4.5" sigma="0.5" length="4.5" maxSpeed="50"/>
    <vehicle id="v0" type="car" depart="0">
        <route edges="edge1 edge2 edge3"/>
    </vehicle>
</routes>

嗯，这里要注意：depart是出发时间，单位秒。edges里写的是路网中的edge ID，顺序不能乱。我在项目中遇到过有人把edge写反了，结果车直接逆行——SUMO虽然不会报警，但仿真结果全废了。

3.2 定义车辆类型（vType）——别小看这一步

很多教程把vType一笔带过，但我得说，vType是仿真精度的基石。你想想看，一辆卡车和一辆小轿车的加速度能一样吗？

参数	含义	典型值（小车）	典型值（卡车）
accel	最大加速度 (m/s²)	2.6	1.2
decel	最大减速度 (m/s²)	4.5	2.5
sigma	驾驶不完美度 (0~1)	0.5	0.3
length	车辆长度 (m)	4.5	10.0
maxSpeed	最高速度 (m/s)	50.0	30.0

我的小技巧：sigma值设成0.5左右最接近真实驾驶。设成0就是完美机器人，设成1就是醉驾。我曾经在测试自动驾驶算法时，故意把sigma调高到0.8，用来模拟人类驾驶员的随机性——效果出奇的好。

3.3 用duarouter生成静态路线

duarouter是SUMO自带的路线计算工具。你给它一个OD对（起点-终点），它帮你算最短路径。适合场景固定的仿真。

用法很简单：

duarouter --net-file mynet.net.xml \
          --route-files trips.xml \
          --output-file routes.rou.xml

这里的trips.xml长这样：

<trips>
    <trip id="t0" depart="0" from="edge1" to="edge5"/>
    <trip id="t1" depart="10" from="edge2" to="edge8"/>
</trips>

避坑指南：我曾经在项目里用duarouter生成上千条路线，结果发现所有车都挤在同一条路上。为什么？因为duarouter默认用最短路径，而我的路网里有一条路特别短。后来我加了权重参数才解决。记住：最短路径 ≠ 最真实路径。

3.4 用flowrouter处理动态OD流

flowrouter就高级多了。它适合做宏观交通流生成。你给它一个OD矩阵，它自动生成车流，还能考虑路网容量。

基本用法：

flowrouter.py --net-file mynet.net.xml \
              --flows-file flows.xml \
              --output-file routes.rou.xml \
              --flow-output flows.xml

flows.xml示例：

<flows>
    <flow id="f1" from="edge1" to="edge5" begin="0" end="3600" number="500"/>
    <flow id="f2" from="edge2" to="edge8" begin="0" end="3600" number="300"/>
</flows>

这里number="500"表示1小时内发500辆车。flowrouter会自动分配每辆车的出发时间，避免扎堆。

3.5 随机交通流生成——实战中最常用的

说实话，我90%的项目都用随机流。因为真实交通就是随机的。SUMO里生成随机流有两种方式：

用flow标签配合random参数：适合简单场景
用Python脚本生成：适合复杂需求

先看第一种：

<flow id="random_flow" type="car" from="edge1" to="edge5" 
      begin="0" end="3600" probability="0.1"/>

probability="0.1"表示每秒有10%的概率发一辆车。这个参数我特别喜欢，因为它能模拟出车流忽密忽疏的效果。

第二种，用Python脚本生成随机路线：

import random
import xml.etree.ElementTree as ET

routes = ET.Element("routes")
vType = ET.SubElement(routes, "vType", id="car", accel="2.6", decel="4.5", sigma="0.5")

for i in range(100):
    depart = random.uniform(0, 3600)
    veh = ET.SubElement(routes, "vehicle", id=f"v{i}", type="car", depart=str(depart))
    route = ET.SubElement(veh, "route", edges="edge1 edge2 edge3")

tree = ET.ElementTree(routes)
tree.write("random_routes.rou.xml")

    核心要点：随机流生成时，出发时间用均匀分布还是泊松分布？我个人建议用泊松分布。因为真实的车流到达时间服从泊松分布，而不是均匀分布。你想想看，如果每10秒整整齐齐发一辆车，那还是真实交通吗？

3.6 本章知识体系总览

下面这张图，是我自己总结的交通需求生成流程。建议你保存下来，写脚本时对照着看：

我的建议：刚开始学的时候，先用duarouter跑通一个简单案例。等熟悉了，再上flowrouter和随机流。别一上来就搞复杂场景——我见过太多人把路网和路线搞混，debug到崩溃。

好了，这一章的内容就到这。交通需求生成是仿真的灵魂，你花多少功夫都不为过。下一章咱们聊聊怎么让这些车跑起来，以及如何采集仿真数据。

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3、交通需求生成：用flowrouter和duarouter搞定交通流

3.1 先搞懂.rou.xml文件长啥样

3.2 定义车辆类型（vType）——别小看这一步

3.3 用duarouter生成静态路线

3.4 用flowrouter处理动态OD流

3.5 随机交通流生成——实战中最常用的

3.6 本章知识体系总览