利用sumo的fcd文件计算TTC

SUMO（Simulation of Urban MObility）是一个强大的交通仿真软件，而FCD (Full Conflict Detection) 文件是SUMO模拟过程中生成的一种记录冲突信息的文件。这些文件包含了车辆之间的碰撞风险相关的数据，包括冲突时刻、冲突距离、速度等。

利用SUMO的FCD文件计算TTC（Time to Collision），通常涉及以下几个步骤：

1. **加载FCD文件**：使用SUMO提供的API或者第三方库，读取并解析FCD文件，从中提取出车辆之间的关键信息，如位置、速度和时间戳。

2. **筛选冲突事件**：找出所有可能的冲突事件，即两个车辆在某时刻预计会相遇或交叉。

3. **计算预碰撞时间**（Lead Time）：对于每对冲突车辆，根据它们的速度差和位置信息，推算出从当前时刻到可能碰撞的最早时间点。

4. **确定实际TTC**：如果预碰撞时间内存在多次冲突，选择最小的预碰撞时间为真正的TTC。如果没有冲突，设置TTC为无穷大，表示安全。

5. **处理特殊情况**：如多车同时接近，可能需要额外的复杂算法来确定每个冲突的具体TTC。

Python 示例（假设已安装了`sumopy`库）:

from sumopy import readNet, readFCD

def calculate_TTC_from_FCD(fcd_file, net_file):
    fcd_data = readFCD(fcd_file)
    
    ttc_dict = {}
    for event in fcd_data:
        id1, id2 = event['ID1'], event['ID2']
        t = event['time']
        x1, y1 = event['pos'][id1]
        x2, y2 = event['pos'][id2]

        # 根据车辆当前位置和速度计算预碰撞时间
        dx, dy = x2 - x1, y2 - y1
        speed1, speed2 = event['speed'][id1], event['speed'][id2]
        lead_time = abs(dx / (speed1 + speed2)) if speed1 + speed2 > 0 else float('inf')

        # 更新TTC字典
        ttc_dict[id1+'_'+id2] = lead_time

    return ttc_dict

# 使用FCD文件名和网络文件名
ttc_results = calculate_TTC_from_FCD('example.fcd', 'net.net.xml')