内容概要：本文介绍了 MATLAB, RoadRunner 和 Sumo 在动力总成预测性能量管理软件测试中的联合仿真方法。具体涵盖了动力总成预测性能量管理软件的功能、测试环境的搭建、静态和动态场景的创建以及应用场景。文中详细讲解了如何利用这三种工具搭建虚拟测试环境，包括虚拟道路地图的生成、交通流的配置、车辆模型的仿真、驾驶员在环控制以及场景环境的泛化应用。重点讨论了如何利用联合仿真环境提升软件测试效率和准确性，尤其是在驾驶风格识别和速度序列预测方面。 适合人群：具备一定编程基础和技术背景的汽车工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对混合动力汽车的动力总成预测性能量管理系统进行仿真测试和优化的研究机构和汽车制造商。目标是提高软件的鲁棒性和预测精度，同时降低实际测试的成本和时间。 其他说明：通过联合仿真环境，可以在虚拟环境中模拟各种复杂的驾驶情景，为动力总成预测性能量管理软件的研发提供了有力支持。未来在自动驾驶和其他智能汽车领域的应用潜力巨大。

# 基于SUMO和强化学习的交通信号控制系统 ## 项目简介 本项目是一个基于SUMO（Simulation of Urban Mobility）和强化学习中的QLearning算法进行交通信号灯控制的代码实现。项目的主要目的是通过智能体在SUMO环境中进行交互学习，学会控制交通信号灯以优化交通流量。 ## 项目的主要特性和功能 1. SUMO环境模拟项目使用SUMO环境模拟交通环境，包括交通网络文件、路线文件等，用于模拟真实的交通交叉路口情况。 2. 强化学习算法通过QLearning算法训练智能体，智能体根据环境反馈的奖励学习如何控制交通信号灯。 3. 探索策略使用Epsilon贪婪策略作为探索策略，在利用当前已知的最佳行动的同时，也会探索新的可能行动。 4. 环境交互智能体在SUMO环境中进行交互，通过不断地观察环境状态、采取行动、接收反馈来更新知识库和策略。 5. 结果保存模拟结果保存在指定的CSV文件中，用于后续的分析和优化过程。

包括了SUMO充电站的使用方法、规则路网的生成等内容。

对SUMO中的需求模型进行了简单介绍和概括归纳，介绍了若干种关于路径文件构建的方法。其中涉及到路径文件构建的命令方法有以下四种：“duarouter”，“jtrrouter”，“od2trips”，“dfrouter”，对各个方法的使用场景也做了简要概述，能够帮助使用者了解到路径文件的构建过程。

第一章 介绍 311 特征 322 包含的运用 333 软件设计标准 4第二章 基本用法 41文档中符号 41.11.2引用的数据类型 51.3引用的文件类型

基于DQN的交通信号控制Python+SUMO

SUMO-Protege.zip

车联网的仿真代码，可以联合sumo和omnet++实现车辆网的网络仿真实验

CARLA-SUMO接口的存储库

资源包含三个PDF文件，分别介绍了Sumo使用方法及指导，还有命令及代码讲解