SUMOをPythonから操る：TraCIによるカスタマイズ入門

SUMOのシミュレーションを、実行中にプログラムから操作したいときの入口がTraCI（Traffic Control Interface）です。Pythonなどの外部プログラムからSUMOに接続し、車両や信号の状態を読み取ったり、動的に変更したりできます。

前回のSUMO入門では、道路ネットワークと車両を用意し、sumo-guiで動かすところまでを紹介しました。今回はその続きとして、Pythonからシミュレーションを進め、走行中の車両を調べてみます。

この記事の導入方法は2026年11月8日にSUMOの公式ドキュメントで確認しました。

TraCIでできること

TraCIでは、たとえば次のような操作ができます。

実行中の車両の追加・削除や、速度・経路の変更
信号の状態の切り替え
検出器の値や車両の位置・速度の取得
渋滞や事故を想定した条件の再現

外部プログラムがSUMOと通信し、シミュレーションを1ステップ進めるたびに値を取得したり、指示を送ったりする仕組みです。SUMO側の信号やルートなどのIDは、使用するシナリオに合わせて指定します。

Pythonライブラリを導入する

まず、前回の記事を参考にSUMO本体をインストールしてください。Python 3と、車両を含むSUMOの設定ファイルも用意します。以下では前回の例と同じく、設定ファイルを helloWorld.sumocfg とします。

Pythonで使うTraCIライブラリは、端末からpipで導入できます。仮想環境を使っている場合は、実行するPythonと同じ環境にインストールしてください。

python -m pip install traci

WindowsなどでPython 3のコマンドが python3 の場合は、上の python を python3 に読み替えます。導入後は次のコマンドで読み込みを確認できます。

python -c "import traci; print(traci.__file__)"

表示されるのは、読み込まれたライブラリの場所です。pipのtraciは接続用ライブラリであり、この操作だけでSUMO本体が入るわけではありません。 SUMOの実行ファイルが別途必要です。公式には、SUMOアプリケーションをPythonパッケージとして導入する eclipse-sumo も案内されています。公式ダウンロードページ

SUMO付属のtoolsを使う方法

SUMOの配布物に含まれる tools ディレクトリにも、Python用のtraciがあります。pip版の代わりにこちらを使う場合は、環境変数 SUMO_HOME をSUMOのインストール先に設定し、Pythonの検索パスに SUMO_HOME/tools を追加できます。

import os
import sys

sys.path.append(os.path.join(os.environ["SUMO_HOME"], "tools"))
import traci

この例は、実行前に SUMO_HOME が設定されていることを前提とします。Linuxではツールが別のパッケージに分かれている場合もあるため、使用する配布形態を確認してください。

pip版と付属版が両方ある場合、Pythonの検索順によって読み込まれる方が決まります。意図したバージョンが使われているか迷ったら、先ほどの traci.__file__ の表示を確認し、SUMO本体とライブラリの組み合わせを揃えましょう。

Pythonから接続して車両を読む

次の例では、前回作った helloWorld.sumocfg と同じフォルダに run_traci.py を保存します。端末でもそのフォルダに移動してから実行してください。設定ファイルに別の名前を付けた場合は、コード内の名前を変更します。

import traci

traci.start(["sumo", "-c", "helloWorld.sumocfg"])
try:
    while traci.simulation.getMinExpectedNumber() > 0:
        traci.simulationStep()
        time = traci.simulation.getTime()
        for vehicle_id in traci.vehicle.getIDList():
            x, y = traci.vehicle.getPosition(vehicle_id)
            speed = traci.vehicle.getSpeed(vehicle_id)
            print(f"時刻={time:.0f}秒 車両={vehicle_id} "
                  f"位置=({x:.1f}, {y:.1f}) 速度={speed:.1f} m/s")
finally:
    traci.close()

次のように実行します。

python run_traci.py

traci.start() はSUMOを起動して接続します。simulationStep() でシミュレーションを1ステップ進め、その時点でネットワーク内にいる車両のID、位置、速度を取得しています。車両が走行中のステップでは、時刻とともに値が端末に表示されます。

getMinExpectedNumber() が0になると、走行中および出発を待つ車両がなくなったと判断してループを終えます。最後に traci.close() で接続を閉じます。エラーが起きた場合にも閉じられるよう、接続後の処理を try...finally で囲んでいます。

この例は画面を表示しない sumo を使います。動きを見たい場合は、起動コマンドの "sumo" を "sumo-gui" に変更し、必要に応じてGUIのRunボタンを押してください。SUMOの実行ファイルが見つからない場合は、インストール先のbinにパスを通すか、実行ファイルのフルパスを指定します。

条件を変えて試す

値の取得に慣れたら、車両の速度や経路を変える処理、信号を切り替える処理を追加できます。対象の車両や信号がその時点で存在するか、またシナリオ内のIDが合っているかを確認しながら、少しずつ試すのがおすすめです。使える関数はTraCIのPython APIで調べられます。

私の用途でも、交通量やセンサー配置を検討するときは、条件を少しずつ変えて結果を比べることが多くあります。TraCIを使って操作をスクリプトに残しておくと、同じ条件を繰り返し試しやすくなります。再現性を高めるには、乱数シードやSUMOのバージョン、入力データも合わせて記録しておくとよいでしょう。