SUMO（Simulation of Urban Mobility）是一款开源的微观交通仿真软件，由德国宇航中心（DLR）开发，专门用于模拟城市交通系统，包括车辆、公共交通和行人等。它支持多种交通方式的模拟，能够处理复杂的交通场景，并支持大规模的网络模拟。
SUMO软件特色
开源免费：
SUMO是一款开源软件，用户可以自由下载、修改和分发，这使得SUMO更受学术界和中小型项目的欢迎。开源特性也使得全球各地的开发者可以不断为SUMO增加新的功能，形成了一个活跃的用户社区。
高度灵活性和扩展性：
SUMO以其高度的灵活性和良好的扩展性受到了学术界和开发者的青睐，尤其在研究和实验性项目中表现突出。许多研究者和开发者会利用其开放的代码进行二次开发，甚至与其他交通工具（如自动驾驶车辆、智能交通系统等）进行联动仿真。
多模态交通支持：
SUMO支持各种交通方式，包括汽车、公交、自行车和行人等，能够模拟综合联运交通系统。
实时交通数据集成：
SUMO可以集成实时交通数据来调整和优化模拟，提高仿真的准确性和实用性。
工具集成与接口支持：
SUMO提供与其他软件如MATLAB、Python等的接口，方便进行数据分析和处理。同时，它还支持与交通信号控制系统、GIS数据库等对接，实现更为动态和互动的仿真系统。
SUMO软件功能
路网建模：
SUMO允许用户根据现实道路条件和交通信号灯（TLS）信息，搭建和修改路网，从而得到一个精细的路网模型。用户可以使用SUMO自带的网络生成工具“netedit.exe”绘制道路网络，也可从OpenStreetMap导入数据，或通过手动编写XML文件定义节点、边和车道等信息。
车辆与行人仿真：
在SUMO中，用户可以进行车辆与行人的仿真实验。通过Python脚本，用户可以生成自定义车流的.rou文件，并使用traci（SUMO的Python接口）与仿真进行交互。用户可以获取仿真数据，如车辆轨迹、交通流量等，并根据需求控制车辆行为、信控方案和具体数据。
数据输出与分析：
SUMO提供了丰富的数据输出格式，如XML、CSV等，方便用户进行数据处理和分析。用户可以使用Python或其他编程语言处理这些数据，从而得到交通仿真的结果。
仿真配置与运行：
SUMO的仿真运行需要有仿真配置文件，该文件以“.sumocfg”作为后缀名的XML格式文件，可以通过sumo-gui打开。在仿真配置文件中需要设置好仿真的输入以及仿真输出，并且配置相关选项。用户可以使用sumo-gui双击仿真配置文件来运行仿真。
常见问题
Python脚本无法与TraCI服务器建立连接：
确保SUMO服务正在运行：在运行Python脚本之前，先手动开启SUMO GUI或者SUMO命令行版本，并确保它处于等待状态。
确认端口号一致：确认Python代码里指定的端口号与SUMO启动时使用的端口号一致。
Python库安装：确保已经安装了traci库。
SUMo更新日志：
将bug扫地出门进行到底
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