将车道变换的数据保存到文件

可采集执行车道变换的时间或地点。可限制对于车辆类别和单个车辆的评估。

可保存下列数据和文件格式:

输出

ASCII 文件

MDB 表

属性列表中的属性文件

集聚数据

-

-

-

原始数据

*.spw

-

-

说明 :该项评估始终使用米制单位。

1.  在菜单评估 > 配置 >目录 直接输出中选择。

2.  在行车道变换中选择选项写入文件

3.  如果需要,请修改时间(通过直接输出将评估保存到文件)

4.  点击按键更多

窗口车道变换打开。

5.  进行相应设置:

元素 说明
车辆过滤器
  • 所有车辆:在评估中考虑所有车辆
  • 根据类别过滤:仅考虑选择的车辆类别
  • 根据区域过滤器:仅考虑选择的区域。必须定义区域(创建截图模型)。截面位于的平面与车辆行驶所在的平面一致。车辆前缘的中心位于截面内。
  • 根据单个车辆过滤:  如果选择了该选项,可用鼠标右键点击列表并通过其编号选择车辆。仅考虑选择的车辆。

6.  点击 OK 确认。

7.  请启动仿真 (进行仿真)

保存*.spw文件。

车道变换评估的结果

车道变换文件 *.spw 包含下列数据:

元素

说明

文件标题

评估名称

文件

路网文件的路径和名称

注释

仿真的注释

日期

评估的时间

PTV Vissim

版本号、升级包编号、内部版本号

数据

包含每辆被捕获车辆属性的数据块

评估文件的数据块包含下列特征参数:

分栏 说明
t

车道变换的起始时间t 代表车道变换开始的时间步长结束。如果只用每仿真秒一步长进行仿真,则车道变换时已经过了一秒钟。

车辆编号

车辆编号

速度[m/s]

速度 [m/s]

路段编号

路段编号

车道

旧车道的编号

新车道

新车道的编号

VF

原前面人的车辆编号(0 = 不存在)

v VF

原前面人的速度 [m/s]

dv VF

原前面人的速度差 [m/s]

dx VF

原前面人: 前面行驶车辆的后边缘与落在后面,被超越的车前边缘之间的距离 [m]

VB

原后面人的车辆编号(0 = 不存在)

v VB

原后面人的速度 [m/s]

dv VB

原后面人的速度差 [m/s]

dx VB

原后面人: 前面行驶车辆的后边缘与落在后面,被超越的车前边缘之间的距离 [m]

new VF

新前面人的车辆编号(0 = 不存在)

v new VF

前面人的速度 [m/s]

dv new VF

新前面人的速度差 [m/s]

dx new VF

新前面人: 前面行驶车辆的后边缘与落在后面,被超越的车前边缘之间的距离 [m]

new VB

新后面人的车辆编号(0 = 不存在)

v new VB

新后面人的速度 [m/s]

dv new VB

新后面人的速度差 [m/s]

dx new VB

新后面人: 前面行驶车辆的后边缘与落在后面,被超越的车前边缘之间的距离 [m]

车道变换文件 *.spw 评估例子
 
车道变换-记录
 

文件:    C:\Users\Public\Documents\PTV Vision\PTV Vissim 8\Examples Demo\example.inpx
注释:  示例, SC 3-10
日期:    星期一, 16.06.2015 12:23:33
PTV VISSIM -0055085
 
时间;车辆编号; 速度 [m/s]; Streckennr.;车道;新车道;
VM; v VM [m/s]; dv VM [m/s]; dx VM [m]; HM; v HM; dv HM [m/s]; dx HM;
新VM;v 新VM; dv 新VM; dx 新VM; 新HM; v 新HM; dv 新HM; dx 新HM
115.10; 203; 9.55; 7;2; 1;
 175; 0.00; 9.55; 164.28; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
  198; 12.43; -2.89; 22.37; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
128.50; 39; 13.30; 9;3; 2;
 48; 12.77; 0.53; 11.31; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 10; 12.66; 0.64; 9.11; 98; 9.19; 4.10; 0.58;
130.70; 40; 13.56; 9;3; 2;
 48; 13.11; 0.45; 34.45; 47; 13.02; 0.54; 13.28;
  98; 11.51; 2.05; 6.39; 57; 9.53; 4.03; 0.58;
136.50; 180; 12.04; 9;2; 1;
 68; 10.39; 1.65; 34.99; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
  102; 12.56; -0.52; 31.48; 105; 15.16; -3.13; 26.58;
141.80; 88; 12.00; 9;3; 2;
 66; 12.20; -0.19; 18.24; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 58; 10.29; 1.71; 8.42; 115; 12.52; -0.52; 17.11;
144.20; 115; 11.25; 9;2; 1;
 88; 9.80; 1.46; 15.14; 134; 12.27; -1.02; 2.95;
  117; 10.61; 0.64; 25.67; 140; 14.61; -3.36; 105.09;
144.70; 134; 11.73; 9;2; 1;
 115; 11.06; 0.66; 2.51; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 117; 10.20; 1.53; 31.93; 140; 14.53; -2.80; 96.74;
152.20; 272; 8.64; 7;1; 2;
 203; 0.00; 8.64; 156.60; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 265; 12.84; -4.19; 41.51; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
164.90; 293; 8.70; 7;1; 2;
 203; 0.00; 8.70; 156.69; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 272; 7.72; 0.99; 131.91; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
174.80; 293; 11.48; 7;2; 1;
 272; 0.00; 11.48; 28.49; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 203; 0.00; 11.48; 39.70; 296; 12.99; -1.51; 17.72;
215.20; 183; 10.61; 9;3; 2;
 194; 13.61; -2.99; 21.95; 0; -1.00; -1.00; -1.00;
 204; 12.34; -1.73; 0.64; 165; 10.61; 0.00; 9.79;
…
…

上层主题:

输出方式和各项评估结果