fix(B05): 초기노선 공통 제약을 넘지 못하게 — 지형상 불가능한 곳만 목록(측점 · 값 · 사유)
- 종단기울기 상한 넘는 링크 · 계류 버퍼 안 나란히 달리기는 탐색에서 뺌(추종 갈래 포함) - 최소 곡선반지름: 이웃 방향으로만 꺾고 접선 길이만큼 곧게 간 뒤 다시 꺾음 · 노드마다 원호 - 길이 없을 때만 막은 기울기(규칙 지키는 어떤 길도 넘어야 하는 값)를 이분 탐색해 그 위는 막고 넘긴 곳을 metrics.violations 에 - over_limit 수 = 목록 수 · 종단기울기는 5 m 로 고른 지반의 측점 20 m 기울기(탐색 · 비교값 같은 잣대) - 비교값 · 목록은 새 파일 B05_Profile_Engine_RouteInitial_Metrics.py Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01TULoa94ZFL26KU6ZqVpjkF
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Claude Opus 5.5
@@ -4,21 +4,24 @@
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받은 노드로 기존 `POST /route/replan`([확인])을 부른다.
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갈래(`mode`):
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· follow — 지금 로직 그대로: 예상노선 점 묶음을 폴리라인화(`build_planned_polyline`).
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`B05_Profile_Router_Replan._ensure_planned_initial` 과 같은 입력 · 같은 결과.
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· earthwork — 절 · 성토 합 최소(DEM 옆경사로 가늠한 단면 토량 + 상한 넘는 지반 기울기).
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· follow — 예상노선 이격 최소(예상노선을 따르되 공통 제약은 지킴).
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· earthwork — 절 · 성토 합 최소(DEM 옆경사로 가늠한 단면 토량).
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· gentle — 종단기울기 최소(지반 기울기 제곱 합).
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· weighted — 예상노선 이격 · 토공 · 기울기 세 목표를 **정규화해 가중합**(합 100).
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정규화 = 목표마다 복도 안 링크 평균값으로 나눔 — 단위가 다른 세 값을 1 m 당
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「보통 크기 1」로 맞춘 뒤 비중을 곱한다.
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탐색 = 예상노선 둘레 복도(`CORRIDOR_M`) 안 `SEARCH_CELL_M` 격자의 8-연결 Dijkstra(scipy csgraph).
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탐색 격자 경로는 follow 와 같은 폴리라인화(꺾임점 뽑기 + 원호 끼우기)를 지난다.
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탐색 = 예상노선 둘레 복도(`CORRIDOR_M`) 안 `SEARCH_CELL_M` 격자 · 16 방향 Dijkstra(scipy csgraph).
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상태 = (칸, 진행 방향, 꺾은 뒤 곧게 온 걸음 수). 탐색 경로의 꺾임점이 곧 노드이고, 노드마다
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최소 곡선반지름 원호를 끼운다(`build_planned_polyline` · 노드별 곡선 — [확인] 재구성과 같은 규칙).
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공통 제약(모든 갈래) — 종단기울기 상한 · 최소 곡선반지름 · 계류 이격:
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· 탐색 비용 — 상한 넘는 지반 기울기 링크 · 계류 버퍼 안 링크에 벌점(막지 않음 — 길이 없으면
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노선이 끊기므로).
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· 폴리라인화 — 최소 곡선반지름으로 원호를 끼우고 못 끼우면 위반 표시.
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· 결과 — `metrics.over_limit` 에 제약별 초과 구간 수.
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공통 제약(모든 갈래 · **넘지 못함**) — 종단기울기 상한 · 최소 곡선반지름 · 계류 이격:
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· 종단기울기 — 지반 기울기가 상한을 넘는 링크는 탐색에서 뺌. 곡선 맞춤 뒤 측점(20 m) 사이
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지반이 상한을 넘으면 탐색 상한을 조금씩 낮춰 다시 찾음(`GRADE_CAP_STEPS`).
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· 최소 곡선반지름 — 한 번에 이웃 방향(약 22.5°)으로만 꺾고, 꺾은 뒤 원호 두 개의 접선 길이만큼
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곧게 가야 다시 꺾음 → 노드마다 최소 반지름 원호가 들어감.
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· 계류 이격 — 버퍼 안에서는 계류 쪽 · 반대쪽 ±45° 로만 움직임(건너기 · 빠져나가기).
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· 그래도 길이 없을 때만(지형상 불가능) 벌점 탐색으로 가장 적게 넘긴 길을 내고, 넘긴 곳을
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`metrics.violations`(측점 · 값 · 사유)에 적음. `over_limit` 수 = 그 목록 수.
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⚠ 사용자 확정 대기 — 아래 임시값과 호출부가 넘기는 종단기울기 상한 · 최소 곡선반지름은 지식DB
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(`resources/knowledge/technical_info/01_임도`) 후보일 뿐이다(PLAN 20장 기준값 후보 표).
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@@ -34,13 +37,15 @@ from pathlib import Path
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from typing import Any
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import numpy as np
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import shapely
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from scipy import ndimage
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from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
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from scipy.sparse import csr_matrix
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||||
from scipy.sparse.csgraph import dijkstra
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||||
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString
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||||
from scipy.sparse.csgraph import connected_components, dijkstra
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||||
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||||
from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Metrics import (
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GRADE_SMOOTH_M,
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route_metrics,
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||||
smoothed_ground,
|
||||
)
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||||
from common_util.common_util_route_polyline import build_planned_polyline
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# ── 사용자 확정 대기(지식DB 후보 · PLAN 20장) ─────────────────────────────────────
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@@ -53,7 +58,14 @@ STREAM_CLASSES = ("소하천", "지방하천", "국가하천")
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ROAD_WIDTH_M = 4.0
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# 탐색 복도 반폭(m) — 예상노선에서 이보다 멀리는 가지 않음(법령 값 아님 · 알고리즘 값).
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CORRIDOR_M = 100.0
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||||
PENDING = ("max_grade_pct", "min_radius_m", "stream_offset_m", "road_width_m", "corridor_m")
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||||
PENDING = (
|
||||
"max_grade_pct",
|
||||
"min_radius_m",
|
||||
"stream_offset_m",
|
||||
"road_width_m",
|
||||
"corridor_m",
|
||||
"grade_smooth_m",
|
||||
)
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||||
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||||
# ── 탐색 · 측정 값 ───────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
MODES = ("follow", "earthwork", "gentle", "weighted")
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||||
@@ -64,16 +76,15 @@ MODE_WEIGHTS = {
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||||
"gentle": {"expected": 0.0, "earthwork": 0.0, "grade": 100.0},
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}
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||||
SEARCH_CELL_M = 4.0 # 탐색 격자 칸(m) — 비용면(2 m)을 솎아 씀
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||||
SAMPLE_M = 2.0 # 결과 측정 간격(m)
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||||
STATION_M = 20.0 # 종단기울기 측정 간격(m) — 타당성평가 20 m 간격 · 측점 체계
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||||
LENGTH_COST = 0.05 # 1 m 당 거리 비용 — 목표가 평평한 곳에서 헤매지 않게
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||||
# 지반 기울기가 상한을 넘는 링크 1 m 당 벌점 = 이 값 × (넘은 기울기 / 상한). 세게 두면(20)
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# 제약만 남고 비중이 안 먹음(랩탑_보조 실측: 비중 100/0/0 · 80/10/10 · 50/25/25 결과 같음).
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# 2 에서 비중을 올릴수록 이격 · 토공이 한 방향으로 바뀜(이격 4 → 16 m · 토공 4.9 → 4.0천 m³).
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GRADE_OVER_COST = 2.0
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||||
STREAM_COST = 3.0 # 계류 버퍼 안 링크 1 m 당 벌점 — 건너기는 되고 나란히 달리기는 피함
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||||
TURN_COST = 1.0 # 꺾을 때 벌점 = 최소 곡선반지름 원호 길이(R·θ) × 이 값
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||||
MAX_TURN_STEPS = 2 # 한 걸음에 꺾는 방향 칸 수 한도(16 방향 중 ±2 = 약 45°)
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||||
TURN_COST = 1.0 # 꺾을 때 벌점 = 최소 곡선반지름 원호 길이(R·θ) × 이 값 — 곧게 달리기 선호
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||||
# 탐색 상한 = 상한 × 이 값들 차례로 — 곡선 맞춤 뒤 측점 사이 지반이 넘으면 다음 값으로 다시 찾음
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||||
GRADE_CAP_STEPS = (1.0, 0.93, 0.85)
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||||
# 모든 제약을 지키는 길이 없을 때만 쓰는 벌점(1 m 당) — 넘긴 곳을 가장 적게
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SOFT_GRADE_COST = 500.0 # × (넘은 기울기 / 상한) — 50 · 500 · 5000 에서 넘는 곳 수 같음(랩탑_보조)
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||||
SOFT_STREAM_COST = 20.0 # 계류 버퍼 안 나란히 달리기
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||||
BOUND_BISECT = 7 # 지형상 불가능할 때 막는 기울기를 찾는 이분 탐색 횟수(구간 1/128 까지)
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||||
STREAM_CROSS_COS = math.cos(math.radians(45.0)) # 버퍼 안 이동 방향 한도(계류 쪽 · 반대쪽 ±45°)
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||||
# 16 방향(행, 열) — +x 에서 반시계. 나이트 걸음(1, 2) 등을 넣어 22.5° 안팎 방향을 곧게 달림.
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||||
DIRECTIONS = (
|
||||
(0, 1),
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||||
@@ -93,8 +104,6 @@ DIRECTIONS = (
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||||
(-1, 1),
|
||||
(-1, 2),
|
||||
)
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||||
# 계류 버퍼 안 한 구간이 건너기로 인정되는 길이 — 45° 이상으로 가로지를 때의 버퍼 안 길이.
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||||
STREAM_CROSS_MAX_M = 2.0 * STREAM_OFFSET_M * math.sqrt(2.0)
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||||
|
||||
|
||||
@dataclass
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||||
@@ -186,6 +195,10 @@ def stream_lines(features: list[dict[str, Any]]) -> list[list[tuple[float, float
|
||||
return lines
|
||||
|
||||
|
||||
class NoRoute(ValueError):
|
||||
"""제약을 지키며 시점과 종점을 잇는 길이 없음."""
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||||
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||||
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||||
def generate_initial_route(
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
terrain: Terrain,
|
||||
@@ -196,30 +209,70 @@ def generate_initial_route(
|
||||
max_grade: float,
|
||||
min_radius_m: float,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""갈래 하나로 초기 계획노선을 만들고 비교값을 붙여 돌려준다. `max_grade` 는 비율(0.14)."""
|
||||
"""갈래 하나로 초기 계획노선을 만들고 비교값을 붙여 돌려준다. `max_grade` 는 비율(0.14).
|
||||
|
||||
공통 제약을 넘지 않는 길을 먼저 찾고(탐색 상한을 `GRADE_CAP_STEPS` 차례로 낮춰 곡선 맞춤 뒤
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||||
지반 차까지 없앰), 그런 길이 없을 때만 벌점 탐색으로 가장 적게 넘긴 길을 낸다.
|
||||
"""
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||||
if mode not in MODES:
|
||||
raise ValueError(f"모르는 갈래: {mode}")
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||||
if len(expected) < 2:
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||||
raise ValueError("예상노선 정점이 2개 미만입니다.")
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||||
used = resolve_weights(mode, weights)
|
||||
points = (
|
||||
list(expected)
|
||||
if mode == "follow"
|
||||
else _search_route(expected, terrain, streams, used, max_grade, min_radius_m)
|
||||
)
|
||||
outline = build_planned_polyline(points, min_radius_m=min_radius_m, simplify=True)
|
||||
metrics = route_metrics(
|
||||
outline.vertices,
|
||||
expected,
|
||||
terrain,
|
||||
streams,
|
||||
max_grade=max_grade,
|
||||
radius_runs=sum(1 for curve in outline.curves if curve.violations),
|
||||
)
|
||||
grid = _SearchGrid(expected, terrain, streams)
|
||||
|
||||
def attempt(hard_cap: float, bound: float | None) -> tuple[Any, dict[str, Any]]:
|
||||
nodes = _search_route(
|
||||
grid,
|
||||
expected,
|
||||
used,
|
||||
limit=max_grade,
|
||||
hard_cap=hard_cap,
|
||||
strict_stream=bound is None,
|
||||
min_radius_m=min_radius_m,
|
||||
)
|
||||
# 노드마다 곡선(묶지 않음) — [확인] 재구성(`/route/replan`)과 같은 규칙 → 적용 뒤도 같은 선
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||||
outline = build_planned_polyline(
|
||||
nodes, min_radius_m=min_radius_m, simplify=False, curve_flags=[True] * len(nodes)
|
||||
)
|
||||
metrics = route_metrics(
|
||||
outline.vertices,
|
||||
expected,
|
||||
terrain,
|
||||
streams,
|
||||
outline.curves,
|
||||
max_grade=max_grade,
|
||||
min_radius_m=min_radius_m,
|
||||
stream_offset_m=STREAM_OFFSET_M,
|
||||
road_width_m=ROAD_WIDTH_M,
|
||||
bound_pct=None if bound is None else bound * 100.0,
|
||||
)
|
||||
return outline, metrics
|
||||
|
||||
best: tuple[Any, dict[str, Any]] | None = None
|
||||
for step in GRADE_CAP_STEPS:
|
||||
try:
|
||||
tried = attempt(max_grade * step, None)
|
||||
except NoRoute:
|
||||
break
|
||||
if best is None or tried[1]["over_limit"]["total"] < best[1]["over_limit"]["total"]:
|
||||
best = tried
|
||||
if best[1]["over_limit"]["total"] == 0:
|
||||
break
|
||||
bound = None
|
||||
if best is None:
|
||||
# 지형상 불가능 — 반지름 · 계류 규칙을 지키는 어떤 길도 넘어야 하는 가장 작은 기울기를
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||||
# 구해(`_terrain_bound`) 그 위는 막고, 상한과 그 사이는 벌점으로 가장 적게 넘긴다.
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||||
bound = _terrain_bound(grid, expected, used, max_grade, min_radius_m)
|
||||
best = attempt(bound + 1e-9, bound)
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||||
outline, metrics = best
|
||||
return {
|
||||
"mode": mode,
|
||||
"logic": mode,
|
||||
"weights": used,
|
||||
"relaxed": bound is not None,
|
||||
# 지형상 불가능할 때만 — 복도 안 어떤 길도 넘어야 하는 기울기(%) · 그 위는 막았음
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||||
"terrain_bound_pct": None if bound is None else round(bound * 100.0, 2),
|
||||
"planned": [[round(x, 4), round(y, 4)] for x, y in outline.vertices],
|
||||
"nodes": [node.as_dict() for node in outline.nodes],
|
||||
"curves": [curve.as_dict() for curve in outline.curves],
|
||||
@@ -230,6 +283,7 @@ def generate_initial_route(
|
||||
"stream_offset_m": STREAM_OFFSET_M,
|
||||
"road_width_m": ROAD_WIDTH_M,
|
||||
"corridor_m": CORRIDOR_M,
|
||||
"grade_smooth_m": GRADE_SMOOTH_M,
|
||||
"pending": list(PENDING),
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
@@ -261,68 +315,200 @@ def _distance_grid(
|
||||
return ndimage.distance_transform_edt(~marked) * cell
|
||||
|
||||
|
||||
def _search_route(
|
||||
class _SearchGrid:
|
||||
"""탐색 격자 — 갈래 · 탐색 상한이 바뀌어도 같은 것(복도 · 거리 · 기울기)을 한 번만 만든다."""
|
||||
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
terrain: Terrain,
|
||||
streams: list[list[tuple[float, float]]],
|
||||
) -> None:
|
||||
step = max(1, int(round(SEARCH_CELL_M / _cell_size(terrain.x))))
|
||||
self.xs, self.ys = terrain.x[::step], terrain.y[::step]
|
||||
# 기울기 · 옆경사는 비교값과 같은 고른 지반에서 잰다(`smoothed_ground`)
|
||||
self.z = smoothed_ground(terrain)[::step, ::step]
|
||||
self.cell = _cell_size(self.xs)
|
||||
self.d_expected = _distance_grid([expected], self.xs, self.ys, self.cell)
|
||||
self.d_stream = _distance_grid(streams, self.xs, self.ys, self.cell)
|
||||
valid = np.asarray(terrain.valid[::step, ::step], dtype=bool)
|
||||
self.corridor = (self.d_expected <= CORRIDOR_M) & valid
|
||||
self.grad_y, self.grad_x = np.gradient(self.z, self.cell)
|
||||
finite = np.where(np.isfinite(self.d_stream), self.d_stream, 0.0)
|
||||
self.away_y, self.away_x = np.gradient(finite, self.cell) # 계류에서 멀어지는 쪽
|
||||
self.index = np.full(self.z.shape, -1, dtype=np.int64)
|
||||
self.cells = int(self.corridor.sum())
|
||||
self.index[self.corridor] = np.arange(self.cells)
|
||||
rows, cols = np.nonzero(self.corridor)
|
||||
self.centres = np.column_stack([self.xs[cols], self.ys[rows]])
|
||||
|
||||
def nearest(self, point: tuple[float, float]) -> int:
|
||||
dx = self.centres[:, 0] - point[0]
|
||||
return int(np.argmin(np.hypot(dx, self.centres[:, 1] - point[1])))
|
||||
|
||||
def _pairs(self, dr: int, dc: int) -> tuple:
|
||||
"""한 방향으로 이웃한 칸 짝(앞 · 뒤 조각, 앞 · 뒤 번호, 둘 다 복도 안)."""
|
||||
rows, cols = self.z.shape
|
||||
first = (slice(max(0, -dr), rows - max(0, dr)), slice(max(0, -dc), cols - max(0, dc)))
|
||||
second = (slice(max(0, dr), rows - max(0, -dr)), slice(max(0, dc), cols - max(0, -dc)))
|
||||
a, b = self.index[first], self.index[second]
|
||||
return first, second, a, b, (a >= 0) & (b >= 0)
|
||||
|
||||
def grades(self, dr: int, dc: int) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]:
|
||||
"""복도 안 한 방향 링크의 (앞 번호, 뒤 번호, 지반 기울기)."""
|
||||
first, second, a, b, ok = self._pairs(dr, dc)
|
||||
grade = np.abs(self.z[second] - self.z[first]) / (self.cell * math.hypot(dr, dc))
|
||||
return a[ok], b[ok], grade[ok]
|
||||
|
||||
def links(
|
||||
self, dr: int, dc: int, *, limit: float, hard_cap: float, strict_stream: bool
|
||||
) -> tuple:
|
||||
"""한 방향 링크 · 세 목표 · 벌점(1 m 당). `hard_cap` 넘는 기울기 링크는 뺀다.
|
||||
|
||||
`limit`(상한)과 `hard_cap` 사이는 벌점 — 지형상 불가능할 때만 그 사이가 생긴다.
|
||||
`strict_stream` 이면 계류 버퍼 안 나란히 달리기도 뺀다(아니면 벌점).
|
||||
"""
|
||||
first, second, a, b, ok = self._pairs(dr, dc)
|
||||
norm = math.hypot(dr, dc)
|
||||
grade = np.abs(self.z[second] - self.z[first]) / (self.cell * norm)
|
||||
# 계류 버퍼 안에서는 계류 쪽 · 반대쪽 ±45° 로만(건너기 · 빠져나가기)
|
||||
in_buffer = (self.d_stream[first] < STREAM_OFFSET_M) | (
|
||||
self.d_stream[second] < STREAM_OFFSET_M
|
||||
)
|
||||
ax = self.away_x[first] + self.away_x[second]
|
||||
ay = self.away_y[first] + self.away_y[second]
|
||||
size = np.hypot(ax, ay)
|
||||
across = np.abs(ax * dc + ay * dr) >= STREAM_CROSS_COS * norm * size
|
||||
along = in_buffer & ~across & (size > 1e-6)
|
||||
ok &= grade <= hard_cap
|
||||
if strict_stream:
|
||||
ok &= ~along
|
||||
grade, along = grade[ok], along[ok]
|
||||
over = np.maximum(0.0, grade - limit)
|
||||
# 옆경사 = 진행 방향에 수직인 지반 기울기(두 칸 평균)
|
||||
cross = np.abs(
|
||||
(self.grad_x[first][ok] + self.grad_x[second][ok]) * -dr
|
||||
+ (self.grad_y[first][ok] + self.grad_y[second][ok]) * dc
|
||||
) / (2.0 * norm)
|
||||
# 토공 가늠(1 m 당 m³) — 옆경사 위 반절 · 반성 단면 W²·s/4 + 상한 넘는 기울기가 측점
|
||||
# 반 간격(10 m) 동안 쌓는 높이 차 단면(지형상 불가능할 때만 0 이 아님)
|
||||
earth = ROAD_WIDTH_M**2 * cross / 4.0 + ROAD_WIDTH_M * over * 10.0
|
||||
offset = 0.5 * (self.d_expected[first][ok] + self.d_expected[second][ok])
|
||||
penalty = SOFT_GRADE_COST * over / limit + SOFT_STREAM_COST * along
|
||||
terms = np.stack([offset, earth, (grade / limit) ** 2])
|
||||
return a[ok], b[ok], self.cell * norm, terms, penalty
|
||||
|
||||
|
||||
def _minimax_grade(grid: _SearchGrid, expected: list[tuple[float, float]]) -> float:
|
||||
"""복도 안에서 시점과 종점을 잇는 데 **어떤 길도 넘어야 하는** 가장 작은 기울기 상한(비율).
|
||||
|
||||
꺾기 규칙 없이 칸끼리만 이은 그래프에서 이분 탐색 — 그러니 실제 필요한 값의 아래 한계다.
|
||||
"""
|
||||
pieces = [grid.grades(dr, dc) for dr, dc in DIRECTIONS]
|
||||
heads = np.concatenate([p[0] for p in pieces])
|
||||
tails = np.concatenate([p[1] for p in pieces])
|
||||
grades = np.concatenate([p[2] for p in pieces])
|
||||
start, end = grid.nearest(expected[0]), grid.nearest(expected[-1])
|
||||
|
||||
def joined(cap: float) -> bool:
|
||||
keep = grades <= cap
|
||||
graph = csr_matrix(
|
||||
(np.ones(int(keep.sum())), (heads[keep], tails[keep])),
|
||||
shape=(grid.cells, grid.cells),
|
||||
)
|
||||
_, labels = connected_components(graph, directed=False)
|
||||
return bool(labels[start] == labels[end])
|
||||
|
||||
low, high = 0.0, float(grades.max()) if grades.size else 0.0
|
||||
if not joined(high):
|
||||
raise NoRoute("복도 안에서 시점과 종점이 이어지지 않습니다.")
|
||||
for _ in range(30):
|
||||
middle = 0.5 * (low + high)
|
||||
low, high = (low, middle) if joined(middle) else (middle, high)
|
||||
return high
|
||||
|
||||
|
||||
def _terrain_bound(
|
||||
grid: _SearchGrid,
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
terrain: Terrain,
|
||||
streams: list[list[tuple[float, float]]],
|
||||
weights: dict[str, float],
|
||||
max_grade: float,
|
||||
min_radius_m: float,
|
||||
) -> list[tuple[float, float]]:
|
||||
"""복도 안 격자에서 진행 방향을 기억하는 Dijkstra — 시점 · 종점은 예상노선 양 끝 그대로.
|
||||
) -> float:
|
||||
"""반지름 규칙까지 지키며 시점 · 종점을 잇는 데 **어떤 길도 넘어야 하는** 기울기(비율).
|
||||
|
||||
상태 = (칸, 들어온 방향 16 가지). 한 걸음에 22.5° · 45° 까지만 꺾고, 꺾을 때마다 최소
|
||||
곡선반지름 원호 길이만큼 벌점을 매겨 곧게 달리게 한다. 16 방향(체스 나이트 걸음 포함)이라
|
||||
8 방향 격자가 급한 옆경사에서 등고선을 못 따라 계단처럼 꺾이던 것을 피한다.
|
||||
아래 한계 = 꺾기 규칙 없는 최소최대(`_minimax_grade`). 이어지는 값을 1.5 배씩 찾은 뒤
|
||||
그 사이를 탐색 그래프 그대로 이분 탐색한다(계류는 벌점 — 기울기만 따짐).
|
||||
"""
|
||||
step = max(1, int(round(SEARCH_CELL_M / _cell_size(terrain.x))))
|
||||
xs, ys = terrain.x[::step], terrain.y[::step]
|
||||
z = np.asarray(terrain.z[::step, ::step], dtype=np.float64)
|
||||
cell = _cell_size(xs)
|
||||
d_expected = _distance_grid([expected], xs, ys, cell)
|
||||
d_stream = _distance_grid(streams, xs, ys, cell)
|
||||
corridor = (d_expected <= CORRIDOR_M) & np.asarray(terrain.valid[::step, ::step], dtype=bool)
|
||||
grad_y, grad_x = np.gradient(z, cell)
|
||||
rows, cols = z.shape
|
||||
index = np.full((rows, cols), -1, dtype=np.int64)
|
||||
cells = int(corridor.sum())
|
||||
index[corridor] = np.arange(cells)
|
||||
|
||||
# 방향마다 링크(칸 → 칸)와 세 목표 · 벌점(1 m 당)
|
||||
links: list[tuple[np.ndarray, np.ndarray, float, np.ndarray, np.ndarray]] = []
|
||||
for dr, dc in DIRECTIONS:
|
||||
first = (slice(max(0, -dr), rows - max(0, dr)), slice(max(0, -dc), cols - max(0, dc)))
|
||||
second = (slice(max(0, dr), rows - max(0, -dr)), slice(max(0, dc), cols - max(0, -dc)))
|
||||
a, b = index[first], index[second]
|
||||
ok = (a >= 0) & (b >= 0)
|
||||
norm = math.hypot(dr, dc)
|
||||
grade = np.abs(z[second][ok] - z[first][ok]) / (cell * norm)
|
||||
over = np.maximum(0.0, grade - max_grade)
|
||||
# 옆경사 = 진행 방향에 수직인 지반 기울기(두 칸 평균)
|
||||
cross = np.abs(
|
||||
(grad_x[first][ok] + grad_x[second][ok]) * -dr
|
||||
+ (grad_y[first][ok] + grad_y[second][ok]) * dc
|
||||
) / (2.0 * norm)
|
||||
# 토공 가늠(1 m 당 m³) — 옆경사 위 반절 · 반성 단면 W²·s/4 + 상한 넘는 기울기가 측점
|
||||
# 반 간격 동안 쌓는 높이 차 단면
|
||||
earth = ROAD_WIDTH_M**2 * cross / 4.0 + ROAD_WIDTH_M * over * STATION_M / 2.0
|
||||
offset = 0.5 * (d_expected[first][ok] + d_expected[second][ok])
|
||||
in_buffer = 0.5 * (
|
||||
(d_stream[first][ok] < STREAM_OFFSET_M).astype(float)
|
||||
+ (d_stream[second][ok] < STREAM_OFFSET_M)
|
||||
)
|
||||
penalty = GRADE_OVER_COST * over / max_grade + STREAM_COST * in_buffer
|
||||
links.append(
|
||||
(
|
||||
a[ok],
|
||||
b[ok],
|
||||
cell * norm,
|
||||
np.stack([offset, earth, (grade / max_grade) ** 2]),
|
||||
penalty,
|
||||
def joined(cap: float) -> bool:
|
||||
try:
|
||||
_search_route(
|
||||
grid,
|
||||
expected,
|
||||
weights,
|
||||
limit=max_grade,
|
||||
hard_cap=cap,
|
||||
strict_stream=False,
|
||||
min_radius_m=min_radius_m,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
except NoRoute:
|
||||
return False
|
||||
return True
|
||||
|
||||
ceiling = max(float(grid.grades(dr, dc)[2].max(initial=0.0)) for dr, dc in DIRECTIONS)
|
||||
low = max(_minimax_grade(grid, expected), max_grade)
|
||||
high = low
|
||||
while not joined(high):
|
||||
if high >= ceiling:
|
||||
raise NoRoute("복도 안에서 반지름 규칙을 지키며 시점과 종점을 잇는 길이 없습니다.")
|
||||
low, high = high, min(high * 1.5, ceiling)
|
||||
for _ in range(BOUND_BISECT):
|
||||
if high - low <= 1e-4:
|
||||
break
|
||||
middle = 0.5 * (low + high)
|
||||
low, high = (low, middle) if joined(middle) else (middle, high)
|
||||
return high
|
||||
|
||||
|
||||
def _turn_steps(min_radius_m: float, cell: float) -> int:
|
||||
"""꺾은 뒤 곧게 가야 할 칸 수 — 앞뒤 원호 접선이 한 직선에 들어가게.
|
||||
|
||||
원호를 끼우는 쪽(`build_planned_polyline`)은 직선의 절반까지만 접선으로 쓰므로 직선은
|
||||
2 · R · tan(θ/2) 이상이어야 한다. θ = 이웃 방향 사이 가장 큰 각(나이트 걸음 26.57°).
|
||||
걸음은 칸 길이 단위로 센다 — 곧은 · 대각 걸음 1, 나이트 걸음 2.
|
||||
"""
|
||||
widest = math.atan2(1.0, 2.0)
|
||||
return max(1, math.ceil(2.0 * min_radius_m * math.tan(widest / 2.0) / cell))
|
||||
|
||||
|
||||
def _search_route(
|
||||
grid: _SearchGrid,
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
weights: dict[str, float],
|
||||
*,
|
||||
limit: float,
|
||||
hard_cap: float,
|
||||
strict_stream: bool,
|
||||
min_radius_m: float,
|
||||
) -> list[tuple[float, float]]:
|
||||
"""노드(꺾임점) 목록 — 첫 · 끝은 예상노선 양 끝 그대로.
|
||||
|
||||
상태 = (칸, 방향, 층). 층 = 꺾은 뒤 곧게 온 칸 수 + 1(K + 1 에서 멈춤) · 층 0 = 시점.
|
||||
이웃 방향으로 꺾기는 K 칸 곧게 온 뒤에만(층 K + 1). 시점은 한 칸 더(K + 1 칸) — 기점을
|
||||
격자 칸 가운데에서 예상노선 끝점으로 옮기며 첫 직선이 짧아지는 몫. 종점은 K 칸 곧게
|
||||
들어온 상태를 먼저, 없으면 아무 상태(마지막 곡선 자리가 모자라면 목록에 뜸).
|
||||
"""
|
||||
count = len(DIRECTIONS)
|
||||
steps = _turn_steps(min_radius_m, grid.cell)
|
||||
full = steps + 1 # 꺾을 수 있는 층
|
||||
layers = full + 1
|
||||
links = [
|
||||
grid.links(dr, dc, limit=limit, hard_cap=hard_cap, strict_stream=strict_stream)
|
||||
for dr, dc in DIRECTIONS
|
||||
]
|
||||
if not any(link[0].size for link in links):
|
||||
raise ValueError("예상노선 둘레에 탐색할 지형이 없습니다.")
|
||||
raise NoRoute("예상노선 둘레에 제약을 지키며 지날 수 있는 링크가 없습니다.")
|
||||
|
||||
# 세 목표 정규화 — 복도 안 링크 평균이 1 이 되게(길이 가중). 평균이 0 이면 그 목표는 0.
|
||||
lengths = np.concatenate([np.full(link[0].size, link[2]) for link in links])
|
||||
@@ -332,160 +518,53 @@ def _search_route(
|
||||
share = np.array([weights[key] for key in order]) / max(sum(weights.values()), 1e-9)
|
||||
factor = np.divide(share, scale, out=np.zeros_like(share), where=scale > 1e-12)
|
||||
|
||||
count = len(DIRECTIONS)
|
||||
def state(cell: np.ndarray | int, direction: int, walked: int) -> np.ndarray | int:
|
||||
return (cell * count + direction) * layers + walked
|
||||
|
||||
angles = [math.atan2(dr, dc) for dr, dc in DIRECTIONS]
|
||||
heads, tails, costs = [], [], []
|
||||
for out, (a, b, length, term, penalty) in enumerate(links):
|
||||
move = length * (LENGTH_COST + factor @ term + penalty)
|
||||
for turn in range(-MAX_TURN_STEPS, MAX_TURN_STEPS + 1):
|
||||
came = (out + turn) % count
|
||||
for out, (a, b, length, terms, penalty) in enumerate(links):
|
||||
move = length * (LENGTH_COST + factor @ terms + penalty)
|
||||
units = max(1, int(length / grid.cell + 1e-9)) # 곧은 · 대각 1, 나이트 2
|
||||
for walked in range(layers): # 곧게
|
||||
heads.append(state(a, out, walked))
|
||||
tails.append(state(b, out, min(walked + units, full)))
|
||||
costs.append(move)
|
||||
for came in ((out - 1) % count, (out + 1) % count): # 이웃 방향에서 꺾어 들어옴
|
||||
bend = abs((angles[out] - angles[came] + math.pi) % (2.0 * math.pi) - math.pi)
|
||||
heads.append(a * count + came)
|
||||
tails.append(b * count + out)
|
||||
heads.append(state(a, came, full))
|
||||
tails.append(state(b, out, min(units + 1, full)))
|
||||
costs.append(move + TURN_COST * min_radius_m * bend)
|
||||
size = grid.cells * count * layers
|
||||
graph = csr_matrix(
|
||||
(np.concatenate(costs), (np.concatenate(heads), np.concatenate(tails))),
|
||||
shape=(cells * count, cells * count),
|
||||
shape=(size, size),
|
||||
)
|
||||
cell_rows, cell_cols = np.nonzero(corridor)
|
||||
centres = np.column_stack([xs[cell_cols], ys[cell_rows]])
|
||||
|
||||
def nearest(point: tuple[float, float]) -> int:
|
||||
return int(np.argmin(np.hypot(centres[:, 0] - point[0], centres[:, 1] - point[1])))
|
||||
|
||||
start, end = nearest(expected[0]), nearest(expected[-1])
|
||||
start, end = grid.nearest(expected[0]), grid.nearest(expected[-1])
|
||||
distance, predecessors, _ = dijkstra(
|
||||
graph,
|
||||
indices=[start * count + d for d in range(count)],
|
||||
indices=[state(start, d, 0) for d in range(count)],
|
||||
return_predecessors=True,
|
||||
min_only=True,
|
||||
)
|
||||
state = end * count + int(np.argmin(distance[end * count : (end + 1) * count]))
|
||||
if not np.isfinite(distance[state]):
|
||||
raise ValueError("복도 안에서 시점과 종점을 잇는 길을 찾지 못했습니다.")
|
||||
path = [state]
|
||||
while predecessors[path[-1]] >= 0:
|
||||
path.append(int(predecessors[path[-1]]))
|
||||
points = [
|
||||
(float(centres[s // count, 0]), float(centres[s // count, 1])) for s in reversed(path)
|
||||
]
|
||||
# 양 끝은 격자 칸 가운데가 아니라 예상노선 끝점 그대로 — 기점 · 종점은 옮기지 않는다.
|
||||
points[0], points[-1] = tuple(expected[0]), tuple(expected[-1])
|
||||
return points
|
||||
|
||||
|
||||
# ── 비교값 ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def _resample(vertices: list[tuple[float, float]], step: float) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
|
||||
"""폴리라인을 `step` 간격 점으로 — (점 [n,2], 누가거리 [n])."""
|
||||
xy = np.asarray(vertices, dtype=np.float64)
|
||||
seg = np.hypot(*np.diff(xy, axis=0).T)
|
||||
chain = np.concatenate([[0.0], np.cumsum(seg)])
|
||||
total = float(chain[-1])
|
||||
at = np.append(np.arange(0.0, total, step), total) if total > 0 else np.array([0.0])
|
||||
return np.column_stack([np.interp(at, chain, xy[:, 0]), np.interp(at, chain, xy[:, 1])]), at
|
||||
|
||||
|
||||
def _runs(flags: np.ndarray) -> list[tuple[int, int]]:
|
||||
"""참이 이어진 구간들의 (첫, 끝) 번호."""
|
||||
runs: list[tuple[int, int]] = []
|
||||
start = None
|
||||
for i, flag in enumerate(flags):
|
||||
if flag and start is None:
|
||||
start = i
|
||||
elif not flag and start is not None:
|
||||
runs.append((start, i - 1))
|
||||
start = None
|
||||
if start is not None:
|
||||
runs.append((start, len(flags) - 1))
|
||||
return runs
|
||||
|
||||
|
||||
def grade_line(ground: np.ndarray, step: float, max_grade: float) -> np.ndarray:
|
||||
"""상한 안의 계획고 가늠 — 앞으로 · 뒤로 기울기를 누른 두 선의 평균(둘 다 상한 안 → 평균도)."""
|
||||
rise = max_grade * step
|
||||
forward, backward = ground.copy(), ground.copy()
|
||||
for i in range(1, len(ground)):
|
||||
forward[i] = min(max(ground[i], forward[i - 1] - rise), forward[i - 1] + rise)
|
||||
for i in range(len(ground) - 2, -1, -1):
|
||||
backward[i] = min(max(ground[i], backward[i + 1] - rise), backward[i + 1] + rise)
|
||||
return 0.5 * (forward + backward)
|
||||
|
||||
|
||||
def route_metrics(
|
||||
vertices: list[tuple[float, float]],
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
terrain: Terrain,
|
||||
streams: list[list[tuple[float, float]]],
|
||||
*,
|
||||
max_grade: float,
|
||||
radius_runs: int,
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""연장 · 최대/평균 종단기울기(지반) · 절성토량(가늠) · 기준 초과 구간 수 · 예상노선 이격."""
|
||||
sampler = RegularGridInterpolator(
|
||||
(terrain.y, terrain.x), terrain.z, bounds_error=False, fill_value=None
|
||||
)
|
||||
points, chain = _resample(vertices, SAMPLE_M)
|
||||
length = float(chain[-1])
|
||||
ground = sampler(points[:, ::-1])
|
||||
|
||||
# 종단기울기 — 측점(20 m) 사이 지반 기울기
|
||||
stations = np.append(np.arange(0.0, length, STATION_M), length)
|
||||
station_z = np.interp(stations, chain, ground)
|
||||
spans = np.diff(stations)
|
||||
keep = spans > 0.5
|
||||
grades = np.abs(np.diff(station_z))[keep] / spans[keep]
|
||||
max_grade_run = float(grades.max()) if grades.size else 0.0
|
||||
avg_grade = float((grades * spans[keep]).sum() / spans[keep].sum()) if grades.size else 0.0
|
||||
|
||||
# 절 · 성토(가늠) — 상한 안 계획고와 옆경사 단면을 폭 W 로 적분(비탈면 제외)
|
||||
grad_y, grad_x = np.gradient(terrain.z, _cell_size(terrain.y), _cell_size(terrain.x))
|
||||
gx = RegularGridInterpolator(
|
||||
(terrain.y, terrain.x), grad_x, bounds_error=False, fill_value=None
|
||||
)
|
||||
gy = RegularGridInterpolator(
|
||||
(terrain.y, terrain.x), grad_y, bounds_error=False, fill_value=None
|
||||
)
|
||||
tangent = np.gradient(points, axis=0)
|
||||
tangent /= np.maximum(np.hypot(tangent[:, 0], tangent[:, 1]), 1e-9)[:, None]
|
||||
lookup = points[:, ::-1]
|
||||
cross = np.abs(gx(lookup) * -tangent[:, 1] + gy(lookup) * tangent[:, 0])
|
||||
height = grade_line(ground, SAMPLE_M, max_grade) - ground
|
||||
across = np.linspace(-ROAD_WIDTH_M / 2.0, ROAD_WIDTH_M / 2.0, 9)
|
||||
depth = cross[:, None] * across[None, :] - height[:, None] # +: 지반이 노면 위 = 절토
|
||||
weight = np.gradient(chain) if len(chain) > 1 else np.zeros_like(chain)
|
||||
cut = float((np.maximum(depth, 0.0).mean(axis=1) * ROAD_WIDTH_M * weight).sum())
|
||||
fill = float((np.maximum(-depth, 0.0).mean(axis=1) * ROAD_WIDTH_M * weight).sum())
|
||||
|
||||
# 예상노선 이격
|
||||
route_points = shapely.points(points)
|
||||
offsets = shapely.distance(route_points, LineString(expected))
|
||||
|
||||
# 계류 이격 — 버퍼 안 구간 중 봐줄 길이를 넘는 것. 봐줌 = 건너기(계류에 닿음) 한 번의
|
||||
# 버퍼 안 길이 + 기점 · 종점이 버퍼 안이면 45° 로 빠져나가는 길이(끝점은 옮길 수 없음)
|
||||
stream_runs = 0
|
||||
if streams:
|
||||
near = shapely.distance(route_points, MultiLineString(streams))
|
||||
for first, last in _runs(near < STREAM_OFFSET_M):
|
||||
ends = int(first == 0) + int(last == len(near) - 1)
|
||||
crosses = float(near[first : last + 1].min()) <= SAMPLE_M
|
||||
allowance = ends * STREAM_OFFSET_M * math.sqrt(2.0) + crosses * STREAM_CROSS_MAX_M
|
||||
if chain[last] - chain[first] > allowance:
|
||||
stream_runs += 1
|
||||
grade_runs = len(_runs(grades > max_grade))
|
||||
return {
|
||||
"length_m": round(length, 2),
|
||||
"max_grade_pct": round(max_grade_run * 100.0, 2),
|
||||
"avg_grade_pct": round(avg_grade * 100.0, 2),
|
||||
"cut_m3": round(cut, 1),
|
||||
"fill_m3": round(fill, 1),
|
||||
"over_limit": {
|
||||
"grade": grade_runs,
|
||||
"radius": int(radius_runs),
|
||||
"stream": stream_runs,
|
||||
"total": grade_runs + int(radius_runs) + stream_runs,
|
||||
},
|
||||
"offset_avg_m": round(float(offsets.mean()), 2),
|
||||
"offset_max_m": round(float(offsets.max()), 2),
|
||||
}
|
||||
straight = [state(end, d, full) for d in range(count)]
|
||||
final = min(straight, key=lambda s: distance[s])
|
||||
if not np.isfinite(distance[final]):
|
||||
final = min(
|
||||
(state(end, d, w) for d in range(count) for w in range(layers)),
|
||||
key=lambda s: distance[s],
|
||||
)
|
||||
if not np.isfinite(distance[final]):
|
||||
raise NoRoute("복도 안에서 제약을 지키며 시점과 종점을 잇는 길이 없습니다.")
|
||||
chain = [int(final)]
|
||||
while predecessors[chain[-1]] >= 0:
|
||||
chain.append(int(predecessors[chain[-1]]))
|
||||
chain.reverse()
|
||||
# 꺾임점 = 방향이 바뀌는 칸. 첫 · 끝은 예상노선 끝점 그대로(기점 · 종점은 옮기지 않음).
|
||||
nodes = [tuple(expected[0])]
|
||||
for previous, current in zip(chain[1:], chain[2:]):
|
||||
if (previous // layers) % count != (current // layers) % count:
|
||||
cell = previous // layers // count
|
||||
nodes.append((float(grid.centres[cell, 0]), float(grid.centres[cell, 1])))
|
||||
nodes.append(tuple(expected[-1]))
|
||||
return nodes
|
||||
|
||||
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