基于VISSIM和Python的混合自动驾驶交通流仿真方法

基于vissim和python的混合自动驾驶交通流仿真方法
技术领域
1.本发明涉及一种基于vissim和python的混合自动驾驶交通流仿真方法。


背景技术：

2.自动驾驶车辆的出现，可全面提升车辆驾驶的安全性、舒适性、满足更高层次的需求等，并有效改善交通拥堵、保障道路交通安全、为城市规划建设提供科学指导。
3.为了深入科研开发，与自动驾驶相关的新交通应用模型的研究也随之展开。目前难点主要在于如何去证明模型的有效性、可实用性、安全性。
4.大多数情况下可以采取以下三种方式去验证：
5.第一是直接现场实验，该方法虽有着直接有效的优势，但过高的成本，以及可行性较差，使得现场实验的优先级较低；
6.其二是利用数学模型验证，虽然有着计算简洁方便的优势，但往往建立在过多的简化实际交通运行状况，可信度偏低；
7.最后一种方法是通过一些国内外的微观交通仿真软件搭建出现实生活中的场景，再去验证新交通模型的有效性与可行性，综合考虑了实际现实和微观新交通模型的特点，也将作为目前以及以后智能驾驶开发最有效的方法。
8.研究自动驾驶与人类驾驶混合交通流的特性，分析自动驾驶车辆对混合交通流的影响，是当前亟需解决的问题。
9.目前，有现有的方案只是用到vissim本身强大的交通建模仿真功能，或者多集中在与excel vba、vc++、java等编程语言的混合调用上，特别是涉及诸多需要实现的复杂算法时，以上编程语言由于不包含函数库，许许多多基础函数均需要自己编写，工作量偏大，且效率较低。


技术实现要素：

10.本发明的目的在于提供一种基于vissim和python的混合自动驾驶交通流仿真方法。
11.为解决上述问题，本发明提供一种基于vissim和python的混合自动驾驶交通流仿真方法，包括：
12.a、利用vissim仿真模拟车辆运行并提取各种交通运行性能指标，创建仿真路网同时保存路网到路网存储目录；
13.b、在vissim中对vissim com服务接口对象进行注册，并在python中创建vissim com服务接口；
14.c、利用python通过步骤a中保存的路网存储目录加载路网，并设置仿真参数；
15.d、利用python运行仿真，在仿真过程中通过vissim com服务接口实时获取交通对象及其动态信息，计算交通模型优化结果，并将优化结果反馈至vissim中；
16.e、利用vissim并根据优化结果对交通对象进行优化控制。
17.进一步的，在上述方法中，所述步骤a中，利用vissim对城市交通和公共交通运行进行交通仿真建模。
18.进一步的，在上述方法中，所述步骤d中，python通过创建的vissim com服务接口与vissim进行数据交互。
19.进一步的，在上述方法中，所述步骤d中，计算交通模型优化结果包括：
20.利用python通过创建的vissim com服务接口与vissim进行数据交互，实时获取交通对象及其动态信息，利用交通模型对获取的交通对象及其动态信息进行计算，得到交通对象的优化结果。
21.进一步的，在上述方法中，所述交通模型包括：交通对象优化模型和控制模型。
22.与现有技术相比，本发明包括：利用vissim仿真模拟车辆并保存路网到路网存储目录，在vissim中注册vissim com服务接口对象并在python中创建vissim com服务接口，利用python通过路网存储目录加载路网并设置仿真参数，利用python实时获取交通对象信息，计算交通模型优化结果并反馈至vissim中，利用vissim根据优化结果对交通对象进行优化控制。本发明能够快速地搭建车联网仿真平台和实现车联网环境下的各种算法，大大降低了编程代码工作量，同时可以测试各种交通模型和算法的效果，具有很强的实用性，对未来各种智能交通模型和控制算法的开发有着重要的意义。
23.本发明利用vissim仿真模拟车辆运行并提取出相应的各类交通流运行指标，python作为强大的主控程序，通过com接口与建模完成的路网文件联合起来，实时有效获取相关的动态信息和交通内容，能够实现对于vissim中对象的控制和优化，降低了工作量，提升了工作效率，也能进一步去验证许多自动驾驶算法的效果，有很强的实用性，对于未来推动自动驾驶车辆发展和智能交通系统建设有很重要的意义。
附图说明
24.图1是本发明一实施例的基于vissim和python的混合自动驾驶交通流仿真方法的流程图；
25.图2是本发明一实施例的自动驾驶交通仿真平台接口原理的示意图；
26.图3是本发明一实施例的基于自动驾驶交通仿真平台的运行引导流程的示意图。
具体实施方式
27.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
28.如图1所示，本发明提供一种基于vissim和python的混合自动驾驶交通流仿真方法，包括：
29.a、利用vissim路网建模、输入流量、设置好流量比仿真模拟车辆运行，提取交通流参数，创建好仿真路网后保存到路网存储目录下；
30.b、在vissim中注册vissim com服务接口对象进行注册，并在python中创建好vissim com服务端口；
31.c、利用python将步骤a中已保存好的路网存储目录文件加载路网，设置相关的仿真参数；
32.d、在vissim中添加新的车辆类型，2d3d模型设置为小轿车类型，再单独设置好区别于非自动驾驶车辆的路段驾驶行为以及行为参数；
33.e、设置车辆比例、静态路径规划，定义好车辆行驶起终点。利用python进行仿真，在仿真过程中通过com服务接口实时获取交通对象以及其动态信息，计算优化结果，通过vissim反馈；
34.f、根据优化结果再去对交通对象进行优化控制，再进一步从步骤a所述的内容去对路网进行交通仿真建模。
35.g、。
36.优选的，步骤a中所使用的vissim是一种微观的、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具，用以城市交通和公共交通运行的交通建模。它可以分析各种交通条件下，如车道设置、交通构成、交通信号、公交站点等，城市交通和公共交通的运行状况，是评价交通工程设计和城市规划方案的有效工具。
37.图2中vissim工作模块简单概括了vissim在构建仿真平台时所调用的功能。仿真软件内部由交通仿真器和信号状态产生器两部分组成，它们之间通过接口交换检测器数据和信号状态信息。vissim既可以在线生成可视化的交通运行状况，也可以离线输出各种统计数据，如：行程时间、排队长度等。
38.步骤b中，通过com接口从其他应用程序或脚本中启动vissim，或者访问vissim对象。可使用不同的程序环境，例如可使用适用于microsoft excel
tm
应用程序的visualbasic、visual c++或visual j++和一些简单的脚本语言，比如vb skript或python。python以其清晰和条理分明的句法而见长。通过它可构建一个为项目量身打造的用户管理系统。python和所有附加库都是无使用限制的开源程序。在创建好com server后只需在代码中定义好对象变量，再创建一个vissim对象赋值即可实现vissim和python的数据交互。
39.由于vissim在进行微观仿真的过程中是无法修改预先调整好的参数以及配时方案，也不能同时获取到实时的路网信息和车辆状态。通过构建好二次开发交通仿真平台的方式使得vissim能与外界联动，去满足和应对较为复杂的交通场景仿真和交通模型的开发，也能够更好地评估各种交通场景和验证交通模型的效果。
40.在平台构建好之后通过vissim com server可以获取路网对象地各类属性，相应的使用方法，也能直接在vissim中修改一些参数。如：id、位置、参数、速度、加减速度等。
41.在步骤c中，利用python通过使用vissim com接口获取步骤a中保存的路网存储目录加载路网，python通过路网存储目录加载好路网之后，设置实验相关仿真参数
42.步骤d中，在vissim中添加新的车辆类型，2d3d模型设置为小轿车类型，再单独设置好区别于非自动驾驶车辆的路段驾驶行为以及行为参数后。python通过vissim com端口能实时获取这些信息，并同步存储到python地工作空间中，根据所获信息来构建好交通流模型，实现自适应优化。如图3所示。
43.进一步在所述步骤d中python创建的服务端口和vissim数据交互；具体的交通模型优化结果为：利用python创建的com服务端口与vissim数据交互完成后，实时获取交通对象以及其动态信息，然后再按等额差修改自动驾驶车辆与非自动驾驶车辆的比例，对获取的数据信息进行进一步评估优化。
44.本发明中基于自动驾驶交通仿真平台的运行引导流程示意图如图3所示，vissim
上主要设置好基本数据、导入背景图、绘制路网、车辆输入、定义路径等。按图三所示流程依次运行。
45.本发明的主要目的在于通过搭建二次开发平台，通过将路网车流量中的部分车辆替换为自动驾驶车辆，展开对交通通行效率的研究。间接解决编程难度大，耗时长且控制算法实现困难等问题，本发明提出了一种基于vissim和python的自动驾驶仿真平台搭建方法。
46.本发明包括：利用vissim仿真模拟车辆并保存路网到路网存储目录，在vissim中注册vissim com服务接口对象并在python中创建vissim com服务接口，利用python通过路网存储目录加载路网并设置仿真参数，利用python实时获取交通对象信息，计算交通模型优化结果并反馈至vissim中，利用vissim根据优化结果对交通对象进行优化控制。本发明能够快速地搭建车联网仿真平台和实现车联网环境下的各种算法，大大降低了编程代码工作量，同时可以测试各种交通模型和算法的效果，具有很强的实用性，对未来各种智能交通模型和控制算法的开发有着重要的意义。
47.本发明利用vissim仿真模拟车辆运行并提取出相应的各类交通流运行指标，python作为强大的主控程序，通过com接口与建模完成的路网文件联合起来，实时有效获取相关的动态信息和交通内容，能够实现对于vissim中对象的控制和优化，降低了工作量，提升了工作效率，也能进一步去验证许多自动驾驶算法的效果，有很强的实用性，对于未来推动自动驾驶车辆发展和智能交通系统建设有很重要的意义。
48.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
49.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
50.显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。