基于Sumo和Thingsboard的交通仿真平台

张丽岩，高宗巍，马健，顾海荣

摘  要：为了加强车辆的实时状态监控和实时信息采集，文章基于开源物联网平台Thingsboard和开源微观交通仿真平台Sumo并利用Python进行联合，搭建了一个监测车辆运行状态等实时数据发布到Thingsboard，并进行预警的仿真平台，对车辆运行状态的实时监测与控制，满足城市交通建设的需求。

关键词：Sumo；Thingsboard；交通联合仿真；实时监测

中图分类号：F506    文献标志码：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

随着社会的发展，车联网技术的应用范围越来越广泛。车联网技术是物联网和智能汽车两大领域的交集，目前我国物联网应用领域主要集中在农业和能源领域，在交通领域的应用较少。但是随着全国汽车保有量的不断增加，截至2020年6月，全国的乘用车数量已经增加到2.7亿辆，随之而来产生很多问题，如交通事故频发和尾气排放导致环境污染等。如何科学化决策来减少问题的发生已经成为国内外研究的焦点，本文把物联网平台与交通仿真系统融合到一起，试图解决城市交通面临的问题。

1  开发平台选择

1.1  物联网平台选择

众所周知，目前物联网是以网络通信技术为手段，提供信息感知、信息传输、信息处理等服务的基础设施，从而实现人、物、机连接。数据显示，2020年物联网连接数已经超過非物联网，物联网行业迎来高速发展阶段。而作为架构先进性、功能完整性、文档完备性在众多物联网平台中首屈一指的Thingsboard，它能较好地实现物联网项目的管理、开发与扩展，实现数据采集、设备管理和数据可视化。由于其良好的性能和完全开源的特点而被业界广泛采用。Thingsboard可以为用户的物联网项目提供设备管理、数据收集和处理；也可以利用MQTT协议加密传输数据，以提高数据传输的安全性；支持本地部署和云部署，而本文所采用的是本地部署。Thingsboard整体架构图如图1所示。

Thingsboard的主要功能是添加租户、添加设备、设备分配、报警与规则链五个部分。由租户管理员新建一个设备，然后通过各种传感器获取设备并发布到Thingsboard上，之后利用平台自身所拥有的规则链库进行报警链的设置，例如当传感器获取到大于50℃时就会触发高温警报，如果获取到小于-40℃时就会引发低温警报，并可以在平台所拥有的仪表盘中将报警信息展示出来，由租户管理员自主选择清除报警。温度报警规则链如图2所示。

消息处理有三种可能的结果：成功、失败和超时。当处理链中的最后一个规则节点成功处理消息时，消息处理尝试被标记为“成功”。如果规则节点之一产生消息处理“失败”，并且没有规则节点来处理该失败，则消息处理尝试被标记为“失败”。当处理的总时间超过可配置的阈值时，消息处理尝试被标记为“超时”。最终报警链的实现情况如图3所示，需要注意的是，该报警链不仅适用于气象领域，通过修改报警规则节点即可实现对车辆的速度、尾气排放等数据的实时监测与警报。

1.2  交通仿真平台选择

基于平台特性选择了Sumo作为本研究的仿真平台。Sumo自带的Traci接口可以实现与Python的连接，Sumo-Pyhon接口搭建完成后可以与Thingsboard连接。Sumo还可以导入多种网络格式如Visum、OSM、XML等。此外，Sumo具有较为真实的仿真环境不会出现车辆碰撞的情况。Sumo仿真软件中包含多个应用，可以使用NETEDIT进行路网、车辆的绘制与导入，最后利用Sumocfg文件在Sumo-gui工具中执行即可实现仿真运行。Sumo仿真软件应用包如表1所示。

2  系统整体架构

2.1  工业物联网数据采集方案

工业物联网数据采集最底层采用各种传感器获取数据，比如温度、湿度等，然后使用PLC（可编程控制器）将这些数据进行编程处理，通过MODBUS协议、并通过以太网与边缘计算网关连接，边缘计算网关采用MQTT/HTTP/COAP协议将数据发送到云平台实现数据采集、数据展示与远程控制，如图4所示。

2.2  Thingsboard与Sumo联合仿真

联合仿真平台通过Sumo模拟传感层得到信息数据，利用Python实现Thingsbaord和Sumo的连接，利用Traci搭建Python与Sumo的接口，采用MQTT通信协议连接Thingsboard和Python的数据传输通道，IoT平台层可以实现实时的数据存储，利用开源Thingsboard平台实现数据的实时展示，IoT应用层负责和用户进行数据交互。总体架构如图5所示。交通联合仿真系统主要利用开源的仿真平台和物联网平台，采集车辆的数量、速度等实时数据，设备执行状态发送到物联网平台，并可远程执行命令等。系统把实际的工程方案进行仿真运行、调试，为安装部署提供数据和方案支撑。

3  联合仿真实现

首先利用Sumo搭建仿真场景。为对基于Sumo软件仿真平台进行验证，在平台中搭建了一个双向二车道的十字路口，交叉口设置有红绿灯。基于Sumo软件搭建的仿真场景如图6所示。

在本地部署Thingsboard并利用MQTT协议搭建Python和Thingsboard的接口。在所有准备工作完成以后，利用Thingsboard本身所拥有的数据发布方式'v1/devices/me/telemetry'，发送Sumo仿真所得到的数据以遥测数据的方式发布到Thingsboard，本文选择了车辆速度为数据源。发送结果如图7所示。图7中right_XX为Sumo仿真中各车辆的代号，值代表的是各车辆在某一时刻的实时运行速度，单位为（km/h）。

本文利用编号为“left_0”的小车作为研究对象，使其速度超过12km/h时就会触发告警链并在仪表盘中出现报警字样，实现对小车行驶状态的实时监控。告警链规则如图8所示。

如图9所示，在小车出现高于12km/h的速度后，平台根据触发告警链并在新建的仪表盘中展示出来。用户可以自主选择是否无视警告即“清除告警”，或者选择“应答”来处理警告。此外Thingsboard自带的仪表盘可以监控多个小车的运行状态，并把得到的数据存储在数据库中，既可以实现仿真结果的实时观测，又可以在仿真结束后对数据进行整体分析。

4  结束语

本文通过Sumo交通仿真平台和Thingsboard物联网平台联合来实现对車辆速度的实时监测与控制。此外，该仿真平台还可以模拟实现对车辆二氧化碳排放、燃油消耗、PMx排放等各项数据的实时监测，还可以利用Sumo仿真平台所拥有的各种检测器来输出车辆状态的数据，为未来实现与真实的车辆传感器的结合打下了基础。万物互联的概念成熟于20年前并且发展的速度越来越快。车联网作为物联网的一个分支，是万物互联的延伸，在万物互联的不断前进的背景下，新一代车联网将会深刻改善人们的出行体验。

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