SUMO项目中的matsim_importPlans.py脚本车辆筛选功能优化
2025-06-29 10:40:59作者:曹令琨Iris
在SUMO交通仿真工具链中,matsim_importPlans.py脚本负责将MATSim格式的出行计划转换为SUMO可识别的格式。近期发现该脚本在筛选特定类型车辆时存在一个值得注意的技术问题。
问题背景
matsim_importPlans.py脚本提供了一个--vehicles-only参数选项,设计目的是仅处理指定类型的车辆出行数据。然而在实际运行中发现,当使用此参数时,脚本输出的行程数据并未按照预期进行排序处理。
技术细节分析
该脚本的核心功能是将MATSim的出行计划转换为SUMO格式。正常情况下,脚本会:
- 解析输入的MATSim XML文件
- 提取出行计划信息
- 对行程进行时间排序
- 输出SUMO格式的路由文件
但当启用--vehicles-only参数时,排序步骤被意外跳过,导致输出文件中行程顺序混乱。这在后续仿真中可能引发问题,因为SUMO通常期望行程按时间顺序排列。
影响范围
此问题会影响以下使用场景:
- 需要从大型MATSim数据集中提取特定车辆类型(如仅货运车辆)的研究人员
- 使用筛选功能生成部分车辆数据的测试案例
- 依赖行程时间顺序的后续处理流程
解决方案
修复方案相对直接:确保无论是否启用车辆筛选功能,输出行程都保持时间排序。这需要修改脚本逻辑,将排序步骤移至筛选操作之后,而不是在筛选前执行。
技术实现建议
在代码层面,建议的修改包括:
- 重新组织处理流程,先完成车辆筛选
- 对所有保留的行程执行时间排序
- 确保排序算法高效,能处理大规模数据集
- 添加适当的日志输出,帮助用户确认筛选和排序结果
用户建议
对于当前版本的用户,如果必须使用车辆筛选功能,可以考虑:
- 先使用完整数据集生成排序后的SUMO文件
- 再通过其他工具进行二次筛选
- 或等待包含此修复的版本发布
这个问题虽然不会导致仿真失败,但可能影响结果的可重复性和某些场景下的仿真准确性。建议关注SUMO的版本更新,及时获取修复后的脚本。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136