Juli 2015
Von Dimitris Triantafyllos
Ein wesentlicher Schritt zur Lösung von Verkehrsstaus ist der Einsatz von genaueren und zuverlässigeren Verkehrsüberwachungssystemen. Traditionell sind Verkehrsüberwachungssysteme meist auf Autobahnen beschränkt und verlassen sich ausschließlich auf Daten von Sensoren, die in der Infrastruktur installiert sind, wie Schleifendetektoren, Radargeräte oder Kameras. Allerdings ist das nicht wirklich ausreichend, vor allem auf Arterien. Sonden-Fahrzeugdaten sind die einzige signifikante Datenquelle, die heute verfügbar ist und das Potenzial für eine globale Abdeckung in der Zukunft hat; Quellen sind Smartphones, Flottenfahrzeuge, die regelmäßig ihren Standort melden, Aftermarket-Geräte oder Radiofrequenz-Identifikations-Tags.
Dieses Aimsun Application Programming Interface (API) ermöglicht es Forschern, ihr Verständnis für die Nutzung von Sondenfahrzeugdaten, verfügbaren Anwendungen, Visualisierungen, Leistungsmessungen und Managementtechniken zu verbessern.
Diese API kann synthetische Sondendaten exportieren, indem sie eine Aimsun-Mikro-Simulation mit einer vom Benutzer definierten Frequenz, z.B. alle 30 Sekunden, ausführt.
Der Studienbereich, aus dem du Sondendaten exportieren möchtest, kann durch die Definition von zwei verschiedenen Gruppierungen eingeschränkt werden:
1. Sektionsgruppierung
2. Knotengruppierung
Die Daten, die mit dieser API exportiert werden, sind Vehicle_ID,time,x,y,z,speed(m/sec).
Der komplette Code ist hier verfügbar (Python Skript Datei Format)
Stelle sicher, dass sich alle notwendigen Dateien im selben lokalen Verzeichnis befinden:
Verfahren:
1. Erstelle in der Aimsun-Benutzeroberfläche zwei neue Gruppierungen von Abschnitten und Knoten, um die Sonden-Datenerfassungsbereiche zu definieren.
Klicke zum Vergrößern: Definieren der Sonden-Datenerfassungsbereiche
2. Öffne die Datei exportProbeDataAPI.py. Setze die Frequenz in der nächsten Cycle Variable und platziere die Gruppierungs-IDs der Objekte in der Gruppierungslisten-Variable
nextCycle = 30.0 groupinglist = [10005971,10005972]
3. Lege eine Datei fest, die jede festgelegte Frequenz exportiert
filename ='ProbeData_%i.csv'%(nextCycle)
4. Lade die Aimsun API auf das gewünschte Dynamic Scenario. Doppelklicke auf das dynamische Szenario, gehe in den Aimsun API Tab Ordner, klicke auf Hinzufügen und wähle „ExportProbeDataAPI.py“ aus.
5. Ausführen der Replikation
6. Im Folgenden werden „ProbeData_XX.csv“ Dateien generiert
Für detailliertere Informationen über das Setzen von Gruppierungen und das Finden ihrer IDs, schaue bitte in die Handbücher.
Dimitris Triantafyllos erklärt, wie man in Aimsun Next Geschwindigkeitskonturdiagramme erstellt, um die Zeit, den Ort und die anschließende Ausbreitung und Streuung von Staus auf der Autobahn zu zeigen.
Dezember 2016: Maud Chassat beschreibt, wie Aimsun’s Attribut-Überschreibungen extrem nützlich sein können, um Attribute bestehender Objekte zu modifizieren.
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Aimsun Next 23
Aimsun Next 20.0.5
Aimsun Next 23
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Aimsun Next 20.0.5
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Aimsun Next 23
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T1 – Aimsun Next 23 User’s Manual
A1 – Aimsun
ET – Aimsun Next Version 23.0.0
Y1 – 2023
Y2 – Accessed on: Month, Day, Year
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PB – Aimsun
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Aimsun Next 20.0.5
TY – COMP
T1 – Aimsun Next 20.0.5 User’s Manual
A1 – Aimsun
ET – Aimsun Next Version 20.0.5
Y1 – 2021
Y2 – Accessed on: Month, Day, Year
CY – Barcelona, Spanien
PB – Aimsun
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