基于Sumo和Thingsboard的交通仿真平臺

張麗巖，高宗巍，馬健，顧海榮

摘? 要：為了加強(qiáng)車輛的實時狀態(tài)監(jiān)控和實時信息采集，文章基于開源物聯(lián)網(wǎng)平臺Thingsboard和開源微觀交通仿真平臺Sumo并利用Python進(jìn)行聯(lián)合，搭建了一個監(jiān)測車輛運行狀態(tài)等實時數(shù)據(jù)發(fā)布到Thingsboard，并進(jìn)行預(yù)警的仿真平臺，對車輛運行狀態(tài)的實時監(jiān)測與控制，滿足城市交通建設(shè)的需求。

關(guān)鍵詞：Sumo；Thingsboard；交通聯(lián)合仿真；實時監(jiān)測

中圖分類號：F506? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.11.022

Abstract： In order to strengthen the real-time status monitoring and real-time information collection of vehicles， based on the open source internet of things platform Thingsboard and the open source micro traffic simulation platform Sumo and combined with Python， this paper built a simulation platform to monitor the real-time data of vehicle running status and publish it to Thingsboard and give early warning. Real-time monitoring and control of vehicle running status can meet the needs of urban traffic construction.

Key words： Sumo; Thingsboard; traffic co-simulation; real-time monitoring

0? 引? 言

隨著社會的發(fā)展，車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣泛。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)和智能汽車兩大領(lǐng)域的交集，目前我國物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在農(nóng)業(yè)和能源領(lǐng)域，在交通領(lǐng)域的應(yīng)用較少。但是隨著全國汽車保有量的不斷增加，截至2020年6月，全國的乘用車數(shù)量已經(jīng)增加到2.7億輛，隨之而來產(chǎn)生很多問題，如交通事故頻發(fā)和尾氣排放導(dǎo)致環(huán)境污染等。如何科學(xué)化決策來減少問題的發(fā)生已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的焦點，本文把物聯(lián)網(wǎng)平臺與交通仿真系統(tǒng)融合到一起，試圖解決城市交通面臨的問題。

1? 開發(fā)平臺選擇

1.1? 物聯(lián)網(wǎng)平臺選擇

眾所周知，目前物聯(lián)網(wǎng)是以網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)為手段，提供信息感知、信息傳輸、信息處理等服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，從而實現(xiàn)人、物、機(jī)連接。數(shù)據(jù)顯示，2020年物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)已經(jīng)超過非物聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)迎來高速發(fā)展階段。而作為架構(gòu)先進(jìn)性、功能完整性、文檔完備性在眾多物聯(lián)網(wǎng)平臺中首屈一指的Thingsboard，它能較好地實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)項目的管理、開發(fā)與擴(kuò)展，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、設(shè)備管理和數(shù)據(jù)可視化。由于其良好的性能和完全開源的特點而被業(yè)界廣泛采用。Thingsboard可以為用戶的物聯(lián)網(wǎng)項目提供設(shè)備管理、數(shù)據(jù)收集和處理；也可以利用MQTT協(xié)議加密傳輸數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?；支持本地部署和云部署，而本文所采用的是本地部署。Thingsboard整體架構(gòu)圖如圖1所示。

Thingsboard的主要功能是添加租戶、添加設(shè)備、設(shè)備分配、報警與規(guī)則鏈五個部分。由租戶管理員新建一個設(shè)備，然后通過各種傳感器獲取設(shè)備并發(fā)布到Thingsboard上，之后利用平臺自身所擁有的規(guī)則鏈庫進(jìn)行報警鏈的設(shè)置，例如當(dāng)傳感器獲取到大于50℃時就會觸發(fā)高溫警報，如果獲取到小于-40℃時就會引發(fā)低溫警報，并可以在平臺所擁有的儀表盤中將報警信息展示出來，由租戶管理員自主選擇清除報警。溫度報警規(guī)則鏈如圖2所示。

消息處理有三種可能的結(jié)果：成功、失敗和超時。當(dāng)處理鏈中的最后一個規(guī)則節(jié)點成功處理消息時，消息處理嘗試被標(biāo)記為“成功”。如果規(guī)則節(jié)點之一產(chǎn)生消息處理“失敗”，并且沒有規(guī)則節(jié)點來處理該失敗，則消息處理嘗試被標(biāo)記為“失敗”。當(dāng)處理的總時間超過可配置的閾值時，消息處理嘗試被標(biāo)記為“超時”。最終報警鏈的實現(xiàn)情況如圖3所示，需要注意的是，該報警鏈不僅適用于氣象領(lǐng)域，通過修改報警規(guī)則節(jié)點即可實現(xiàn)對車輛的速度、尾氣排放等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與警報。

1.2? 交通仿真平臺選擇

基于平臺特性選擇了Sumo作為本研究的仿真平臺。Sumo自帶的Traci接口可以實現(xiàn)與Python的連接，Sumo-Pyhon接口搭建完成后可以與Thingsboard連接。Sumo還可以導(dǎo)入多種網(wǎng)絡(luò)格式如Visum、OSM、XML等。此外，Sumo具有較為真實的仿真環(huán)境不會出現(xiàn)車輛碰撞的情況。Sumo仿真軟件中包含多個應(yīng)用，可以使用NETEDIT進(jìn)行路網(wǎng)、車輛的繪制與導(dǎo)入，最后利用Sumocfg文件在Sumo-gui工具中執(zhí)行即可實現(xiàn)仿真運行。Sumo仿真軟件應(yīng)用包如表1所示。

2? 系統(tǒng)整體架構(gòu)

2.1? 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集方案

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集最底層采用各種傳感器獲取數(shù)據(jù)，比如溫度、濕度等，然后使用PLC（可編程控制器）將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行編程處理，通過MODBUS協(xié)議、并通過以太網(wǎng)與邊緣計算網(wǎng)關(guān)連接，邊緣計算網(wǎng)關(guān)采用MQTT/HTTP/COAP協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到云平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)展示與遠(yuǎn)程控制，如圖4所示。

2.2? Thingsboard與Sumo聯(lián)合仿真

聯(lián)合仿真平臺通過Sumo模擬傳感層得到信息數(shù)據(jù)，利用Python實現(xiàn)Thingsbaord和Sumo的連接，利用Traci搭建Python與Sumo的接口，采用MQTT通信協(xié)議連接Thingsboard和Python的數(shù)據(jù)傳輸通道，IoT平臺層可以實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)存儲，利用開源Thingsboard平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時展示，IoT應(yīng)用層負(fù)責(zé)和用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。總體架構(gòu)如圖5所示。交通聯(lián)合仿真系統(tǒng)主要利用開源的仿真平臺和物聯(lián)網(wǎng)平臺，采集車輛的數(shù)量、速度等實時數(shù)據(jù)，設(shè)備執(zhí)行狀態(tài)發(fā)送到物聯(lián)網(wǎng)平臺，并可遠(yuǎn)程執(zhí)行命令等。系統(tǒng)把實際的工程方案進(jìn)行仿真運行、調(diào)試，為安裝部署提供數(shù)據(jù)和方案支撐。

3? 聯(lián)合仿真實現(xiàn)

首先利用Sumo搭建仿真場景。為對基于Sumo軟件仿真平臺進(jìn)行驗證，在平臺中搭建了一個雙向二車道的十字路口，交叉口設(shè)置有紅綠燈?；赟umo軟件搭建的仿真場景如圖6所示。

在本地部署Thingsboard并利用MQTT協(xié)議搭建Python和Thingsboard的接口。在所有準(zhǔn)備工作完成以后，利用Thingsboard本身所擁有的數(shù)據(jù)發(fā)布方式'v1/devices/me/telemetry'，發(fā)送Sumo仿真所得到的數(shù)據(jù)以遙測數(shù)據(jù)的方式發(fā)布到Thingsboard，本文選擇了車輛速度為數(shù)據(jù)源。發(fā)送結(jié)果如圖7所示。圖7中right_XX為Sumo仿真中各車輛的代號，值代表的是各車輛在某一時刻的實時運行速度，單位為（km/h）。

本文利用編號為“l(fā)eft_0”的小車作為研究對象，使其速度超過12km/h時就會觸發(fā)告警鏈并在儀表盤中出現(xiàn)報警字樣，實現(xiàn)對小車行駛狀態(tài)的實時監(jiān)控。告警鏈規(guī)則如圖8所示。

如圖9所示，在小車出現(xiàn)高于12km/h的速度后，平臺根據(jù)觸發(fā)告警鏈并在新建的儀表盤中展示出來。用戶可以自主選擇是否無視警告即“清除告警”，或者選擇“應(yīng)答”來處理警告。此外Thingsboard自帶的儀表盤可以監(jiān)控多個小車的運行狀態(tài)，并把得到的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，既可以實現(xiàn)仿真結(jié)果的實時觀測，又可以在仿真結(jié)束后對數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析。

4? 結(jié)束語

本文通過Sumo交通仿真平臺和Thingsboard物聯(lián)網(wǎng)平臺聯(lián)合來實現(xiàn)對車輛速度的實時監(jiān)測與控制。此外，該仿真平臺還可以模擬實現(xiàn)對車輛二氧化碳排放、燃油消耗、PMx排放等各項數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，還可以利用Sumo仿真平臺所擁有的各種檢測器來輸出車輛狀態(tài)的數(shù)據(jù)，為未來實現(xiàn)與真實的車輛傳感器的結(jié)合打下了基礎(chǔ)。萬物互聯(lián)的概念成熟于20年前并且發(fā)展的速度越來越快。車聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)的一個分支，是萬物互聯(lián)的延伸，在萬物互聯(lián)的不斷前進(jìn)的背景下，新一代車聯(lián)網(wǎng)將會深刻改善人們的出行體驗。

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