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行人与非机动车仿真

行人仿真

行人仿真在交通仿真中是一个重要的组成部分，特别是在城市交通仿真中。Aimsun 提供了强大的行人仿真功能，可以模拟行人流量、行人行为和行人与车辆的交互。本节将详细介绍如何在 Aimsun 中进行行人仿真，包括行人网络的创建、行人流量的设置、行人行为的定义以及行人仿真的运行。

1. 创建行人网络

在 Aimsun 中，行人网络是独立于车辆网络的。创建行人网络需要以下几个步骤：

1. 定义行人节点：

   • 行人节点通常表示行人可以进出的地点，如人行横道、公交站、地铁站等。

   • 在 Aimsun 中，可以通过GNEPedestrianNode类来定义行人节点。

2. 定义行人路段：

   • 行人路段表示行人可以行走的路径，如人行道、楼梯等。

   • 可以通过GNEPedestrianEdge类来定义行人路段。

3. 定义行人区域：

   • 行人区域表示行人可以停留的区域，如公交站候车区、地铁站候车区等。

   • 可以通过GNEPedestrianArea类来定义行人区域。

示例代码

# 导入 Aimsun APIimportaimsun_apiasapi# 创建 Aimsun 项目实例project=api.GNProject()# 创建行人节点defcreate_pedestrian_node(node_id,x,y,node_type):""" 创建行人节点 :param node_id: 节点 ID :param x: 节点的 X 坐标 :param y: 节点的 Y 坐标 :param node_type: 节点类型（如人行横道、公交站等） :return: 行人节点对象 """node=api.GNEPedestrianNode(node_id,x,y,node_type)project.add_pedestrian_node(node)returnnode# 创建行人路段defcreate_pedestrian_edge(edge_id,from_node,to_node,length,lanes):""" 创建行人路段 :param edge_id: 路段 ID :param from_node: 起始节点 :param to_node: 结束节点 :param length: 路段长度 :param lanes: 路段车道数 :return: 行人路段对象 """edge=api.GNEPedestrianEdge(edge_id,from_node,to_node,length,lanes)project.add_pedestrian_edge(edge)returnedge# 创建行人区域defcreate_pedestrian_area(area_id,node,area_type):""" 创建行人区域 :param area_id: 区域 ID :param node: 区域所属的节点 :param area_type: 区域类型（如候车区、休息区等） :return: 行人区域对象 """area=api.GNEPedestrianArea(area_id,node,area_type)project.add_pedestrian_area(area)returnarea# 示例数据node1=create_pedestrian_node("node1",100,200,"crosswalk")node2=create_pedestrian_node("node2",300,200,"bus_stop")edge1=create_pedestrian_edge("edge1",node1,node2,200,1)area1=create_pedestrian_area("area1",node2,"waiting_area")

2. 设置行人流量

行人流量的设置是行人仿真的基础。Aimsun 提供了多种方式来设置行人流量，包括静态流量和动态流量。

1. 静态流量：

   • 静态流量是指在仿真开始前定义好的固定流量。

   • 可以通过GNEPedestrianFlow类来设置静态流量。

2. 动态流量：

   • 动态流量是指在仿真过程中根据某些条件变化的流量。

   • 可以通过GNEPedestrianFlow类结合GNEPedestrianDetector类来动态调整流量。

示例代码

# 设置静态行人流量defset_static_pedestrian_flow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate):""" 设置静态行人流量 :param flow_id: 流量 ID :param from_node: 起始节点 :param to_node: 结束节点 :param start_time: 流量开始时间 :param end_time: 流量结束时间 :param rate: 流量率（每小时行人数量） :return: 行人流量对象 """flow=api.GNEPedestrianFlow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate)project.add_pedestrian_flow(flow)returnflow# 设置动态行人流量defset_dynamic_pedestrian_flow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate,detector_id):""" 设置动态行人流量 :param flow_id: 流量 ID :param from_node: 起始节点 :param to_node: 结束节点 :param start_time: 流量开始时间 :param end_time: 流量结束时间 :param rate: 初始流量率（每小时行人数量） :param detector_id: 检测器 ID :return: 行人流量对象 """detector=api.GNEPedestrianDetector(detector_id,from_node,to_node)project.add_pedestrian_detector(detector)flow=api.GNEPedestrianFlow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate,detector)project.add_pedestrian_flow(flow)returnflow# 示例数据static_flow=set_static_pedestrian_flow("flow1",node1,node2,0,3600,100)dynamic_flow=set_dynamic_pedestrian_flow("flow2",node1,node2,0,7200,50,"detector1")

3. 定义行人行为

定义行人行为是行人仿真的核心部分。Aimsun 提供了多种行人行为模型，包括基本行为模型、随机行为模型和自定义行为模型。

1. 基本行为模型：

   • 基本行为模型是指行人按照预定的路径和速度行走。

   • 可以通过GNEPedestrianBehavior类来定义基本行为模型。

2. 随机行为模型：

   • 随机行为模型是指行人在行走过程中会随机改变路径和速度。

   • 可以通过GNEPedestrianBehavior类结合随机数生成器来定义随机行为模型。

3. 自定义行为模型：

   • 自定义行为模型是指用户可以根据具体需求定义行人的行为。

   • 可以通过编写脚本来实现自定义行为模型。

示例代码

# 定义基本行人行为defdefine_basic_pedestrian_behavior(behavior_id,speed,path):""" 定义基本行人行为 :param behavior_id: 行为 ID :param speed: 行人速度（m/s） :param path: 行人路径（节点列表） :return: 行为对象 """behavior=api.GNEPedestrianBehavior(behavior_id,speed,path)project.add_pedestrian_behavior(behavior)returnbehavior# 定义随机行人行为defdefine_random_pedestrian_behavior(behavior_id,min_speed,max_speed,path):""" 定义随机行人行为 :param behavior_id: 行为 ID :param min_speed: 最小速度（m/s） :param max_speed: 最大速度（m/s） :param path: 行人路径（节点列表） :return: 行为对象 """behavior=api.GNEPedestrianBehavior(behavior_id,min_speed,max_speed,path,is_random=True)project.add_pedestrian_behavior(behavior)returnbehavior# 定义自定义行人行为defdefine_custom_pedestrian_behavior(behavior_id,custom_logic,path):""" 定义自定义行人行为 :param behavior_id: 行为 ID :param custom_logic: 自定义逻辑（函数） :param path: 行人路径（节点列表） :return: 行为对象 """behavior=api.GNEPedestrianBehavior(behavior_id,custom_logic,path,is_custom=True)project.add_pedestrian_behavior(behavior)returnbehavior# 示例数据path1=[node1,node2]basic_behavior=define_basic_pedestrian_behavior("basic_behavior",1.5,path1)random_behavior=define_random_pedestrian_behavior("random_behavior",1.0,2.0,path1)# 自定义行为逻辑defcustom_behavior_logic(pedestrian,time_step):""" 自定义行人行为逻辑 :param pedestrian: 行人对象 :param time_step: 当前时间步 :return: 新的速度 """iftime_step%100==0:return1.2# 每100秒改变速度else:return1.5custom_behavior=define_custom_pedestrian_behavior("custom_behavior",custom_behavior_logic,path1)

4. 运行行人仿真

运行行人仿真需要设置仿真参数和运行仿真。Aimsun 提供了丰富的仿真参数设置选项，以确保仿真结果的准确性和可靠性。

1. 设置仿真参数：

   • 仿真参数包括仿真时间、仿真步长、仿真模式等。

   • 可以通过GNSimulationParameters类来设置仿真参数。

2. 运行仿真：

   • 运行仿真可以通过GNSimulation类来实现。

   • 可以设置仿真开始和结束时间，以及仿真步长。

示例代码

# 设置仿真参数defset_simulation_parameters(simulation_id,start_time,end_time,step_length,mode):""" 设置仿真参数 :param simulation_id: 仿真 ID :param start_time: 仿真开始时间 :param end_time: 仿真结束时间 :param step_length: 仿真步长（秒） :param mode: 仿真模式（如行人、车辆等） :return: 仿真参数对象 """parameters=api.GNSimulationParameters(simulation_id,start_time,end_time,step_length,mode)project.add_simulation_parameters(parameters)returnparameters# 运行仿真defrun_simulation(simulation_id):""" 运行仿真 :param simulation_id: 仿真 ID """simulation=api.GNSimulation(simulation_id)simulation.run()# 示例数据simulation_params=set_simulation_parameters("simulation1",0,7200,1,"pedestrian")run_simulation("simulation1")

非机动车仿真

非机动车仿真在交通仿真中同样重要，特别是在城市交通中。Aimsun 提供了多种非机动车仿真功能，包括非机动车网络的创建、非机动车流量的设置、非机动车行为的定义以及非机动车仿真的运行。

1. 创建非机动车网络

在 Aimsun 中，非机动车网络是独立于车辆网络和行人网络的。创建非机动车网络需要以下几个步骤：

1. 定义非机动车节点：

   • 非机动车节点通常表示非机动车可以进出的地点，如自行车道、停车场等。

   • 可以通过GNEBicycleNode类来定义非机动车节点。

2. 定义非机动车路段：

   • 非机动车路段表示非机动车可以行驶的路径，如自行车道、人行道等。

   • 可以通过GNEBicycleEdge类来定义非机动车路段。

3. 定义非机动车区域：

   • 非机动车区域表示非机动车可以停留的区域，如停车场、维修站等。

   • 可以通过GNEBicycleArea类来定义非机动车区域。

示例代码

# 创建非机动车节点defcreate_bicycle_node(node_id,x,y,node_type):""" 创建非机动车节点 :param node_id: 节点 ID :param x: 节点的 X 坐标 :param y: 节点的 Y 坐标 :param node_type: 节点类型（如自行车道、停车场等） :return: 非机动车节点对象 """node=api.GNEBicycleNode(node_id,x,y,node_type)project.add_bicycle_node(node)returnnode# 创建非机动车路段defcreate_bicycle_edge(edge_id,from_node,to_node,length,lanes):""" 创建非机动车路段 :param edge_id: 路段 ID :param from_node: 起始节点 :param to_node: 结束节点 :param length: 路段长度 :param lanes: 路段车道数 :return: 非机动车路段对象 """edge=api.GNEBicycleEdge(edge_id,from_node,to_node,length,lanes)project.add_bicycle_edge(edge)returnedge# 创建非机动车区域defcreate_bicycle_area(area_id,node,area_type):""" 创建非机动车区域 :param area_id: 区域 ID :param node: 区域所属的节点 :param area_type: 区域类型（如停车场、维修站等） :return: 非机动车区域对象 """area=api.GNEBicycleArea(area_id,node,area_type)project.add_bicycle_area(area)returnarea# 示例数据b_node1=create_bicycle_node("b_node1",100,200,"bicycle_path")b_node2=create_bicycle_node("b_node2",300,200,"parking_lot")b_edge1=create_bicycle_edge("b_edge1",b_node1,b_node2,200,1)b_area1=create_bicycle_area("b_area1",b_node2,"parking_area")

2. 设置非机动车流量

非机动车流量的设置与行人流量类似，可以是静态的或动态的。

1. 静态流量：

   • 静态流量是指在仿真开始前定义好的固定流量。

   • 可以通过GNEBicycleFlow类来设置静态流量。

2. 动态流量：

   • 动态流量是指在仿真过程中根据某些条件变化的流量。

   • 可以通过GNEBicycleFlow类结合GNEBicycleDetector类来动态调整流量。

示例代码

# 设置静态非机动车流量defset_static_bicycle_flow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate):""" 设置静态非机动车流量 :param flow_id: 流量 ID :param from_node: 起始节点 :param to_node: 结束节点 :param start_time: 流量开始时间 :param end_time: 流量结束时间 :param rate: 流量率（每小时非机动车数量） :return: 非机动车流量对象 """flow=api.GNEBicycleFlow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate)project.add_bicycle_flow(flow)returnflow# 设置动态非机动车流量defset_dynamic_bicycle_flow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate,detector_id):""" 设置动态非机动车流量 :param flow_id: 流量 ID :param from_node: 起始节点 :param to_node: 结束节点 :param start_time: 流量开始时间 :param end_time: 流量结束时间 :param rate: 初始流量率（每小时非机动车数量） :param detector_id: 检测器 ID :return: 非机动车流量对象 """detector=api.GNEBicycleDetector(detector_id,from_node,to_node)project.add_bicycle_detector(detector)flow=api.GNEBicycleFlow(flow_id,from_node,to_node,start_time,end_time,rate,detector)project.add_bicycle_flow(flow)returnflow# 示例数据static_b_flow=set_static_bicycle_flow("b_flow1",b_node1,b_node2,0,3600,50)dynamic_b_flow=set_dynamic_bicycle_flow("b_flow2",b_node1,b_node2,0,7200,30,"b_detector1")

3. 定义非机动车行为

定义非机动车行为是确保仿真准确性的关键。Aimsun 提供了多种非机动车行为模型，包括基本行为模型、随机行为模型和自定义行为模型。

1. 基本行为模型：

   • 基本行为模型是指非机动车按照预定的路径和速度行驶。

   • 可以通过GNEBicycleBehavior类来定义基本行为模型。

2. 随机行为模型：

   • 随机行为模型是指非机动车在行驶过程中会随机改变路径和速度。

   • 可以通过GNEBicycleBehavior类结合随机数生成器来定义随机行为模型。

3. 自定义行为模型：

   • 自定义行为模型是指用户可以根据具体需求定义非机动车的行为。

   • 可以通过编写脚本来实现自定义行为模型。

示例代码

# 定义基本非机动车行为defdefine_basic_bicycle_behavior(behavior_id,speed,path):""" 定义基本非机动车行为 :param behavior_id: 行为 ID :param speed: 非机动车速度（m/s） :param path: 非机动车路径（节点列表） :return: 行为对象 """behavior=api.GNEBicycleBehavior(behavior_id,speed,path)project.add_bicycle_behavior(behavior)returnbehavior# 定义随机非机动车行为defdefine_random_bicycle_behavior(behavior_id,min_speed,max_speed,path):""" 定义随机非机动车行为 :param behavior_id: 行为 ID :param min_speed: 最小速度（m/s） :param max_speed: 最大速度（m/s） :param path: 非机动车路径（节点列表） :return: 行为对象 """behavior=api.GNEBicycleBehavior(behavior_id,min_speed,max_speed,path,is_random=True)project.add_bicycle_behavior(behavior)returnbehavior# 定义自定义非机动车行为defdefine_custom_bicycle_behavior(behavior_id,custom_logic,path):""" 定义自定义非机动车行为 :param behavior_id: 行为 ID :param custom_logic: 自定义逻辑（函数） :param path: 非机动车路径（节点列表） :return: 行为对象 """behavior=api.GNEBicycleBehavior(behavior_id,custom_logic,path,is_custom=True)project.add_bicycle_behavior(behavior)returnbehavior# 示例数据path1=[b_node1,b_node2]basic_b_behavior=define_basic_bicycle_behavior("basic_b_behavior",5.0,path1)random_b_behavior=define_random_bicycle_behavior("random_b_behavior",4.0,6.0,path1)# 自定义行为逻辑defcustom_bicycle_behavior_logic(bicycle,time_step):""" 自定义非机动车行为逻辑 :param bicycle: 非机动车对象 :param time_step: 当前时间步 :return: 新的速度 """iftime_step%100==0:return4.5# 每100秒改变速度else:return5.0custom_b_behavior=define_custom_bicycle_behavior("custom_b_behavior",custom_bicycle_behavior_logic,path1)

4. 运行非机动车仿真

运行非机动车仿真需要设置仿真参数和运行仿真。Aimsun 提供了丰富的仿真参数设置选项，以确保仿真结果的准确性和可靠性。

1. 设置仿真参数：

   • 仿真参数包括仿真时间、仿真步长、仿真模式等。

   • 可以通过GNSimulationParameters类来设置仿真参数。

2. 运行仿真：

   • 运行仿真可以通过GNSimulation类来实现。

   • 可以设置仿真开始和结束时间，以及仿真步长。

示例代码

# 设置仿真参数defset_simulation_parameters(simulation_id,start_time,end_time,step_length,mode):""" 设置仿真参数 :param simulation_id: 仿真 ID :param start_time: 仿真开始时间 :param end_time: 仿真结束时间 :param step_length: 仿真步长（秒） :param mode: 仿真模式（如行人、非机动车等） :return: 仿真参数对象 """parameters=api.GNSimulationParameters(simulation_id,start_time,end_time,step_length,mode)project.add_simulation_parameters(parameters)returnparameters# 运行仿真defrun_simulation(simulation_id):""" 运行仿真 :param simulation_id: 仿真 ID """simulation=api.GNSimulation(simulation_id)simulation.run()# 示例数据b_simulation_params=set_simulation_parameters("b_simulation1",0,7200,1,"bicycle")run_simulation("b_simulation1")

总结

通过以上步骤，我们可以在 Aimsun 中创建和运行行人和非机动车仿真。行人仿真包括行人网络的创建、行人流量的设置、行人行为的定义以及仿真运行。非机动车仿真也包括类似的步骤，但针对非机动车的特点进行了调整。这些功能使得 Aimsun 成为一个强大的交通仿真工具，能够满足各种复杂的交通仿真需求。