fix(B05): 초기노선 추천 갈래가 한 노선으로 모이던 흠 — 갈래마다 제 목표 비교값으로 고름 · 예상노선 추적 = 전처리 초기값(PLAN 23-1)
- 원인: 가파른 지형(옆경사 평균 67 %)에서 4 m 링크의 14 %뿐이 상한 안 · 반지름 규칙까지 지키는 길이 없어 풂(상한 29 %) · 풂 탐색 벌점(1 m 당 500 × 넘은 비율)이 목표(1 m 당 평균 1)를 덮어 네 갈래가 「넘은 기울기 합 최소」 한 길로 · 탐색 목표(4 m 링크)와 비교값(측점 20 m · 절성토)이 어긋나 벌점만 낮춰도 순서가 안 맞음 · follow 는 이격 최소 탐색이라 초기값과 다름 - 후보 묶음(목표 비중 셋 × 벌점 50 · 5 + 센 벌점 기준 길 · 엄격하면 비중마다 상한 단계)을 한 번 짜고 갈래는 비교값으로 고름 — 토공 최소 = 절성토 합 최소 · 기울기 순한 = 최대(같으면 평균) 최소 · 비중 = 이격 · 절성토 · 기울기를 후보 범위로 정규화한 가중합 · 기준 길보다 못 지킨 곳이 많은 후보는 뺌 - follow = build_planned_polyline(예상노선) — planned_route_initial.csv 와 같은 선(1078.01 m) · 넘은 곳은 「예상노선 추적」 사유로 목록 - 탐색을 B05_Profile_Engine_RouteInitial_Search.py 로 나눔 · 상태 그래프 한 번만 짜고 탐색마다 간선만 거름 · 막는 기울기 이분 탐색은 BFS · 후보 묶음은 같은 입력이면 프로세스 메모리에서 다시 씀 - initial_route 를 B05_Profile_Router_RouteInitial.py 로 나눔(Router_Replan 712 → 630줄, 같은 router 에 등록) · 없는 프로젝트 500 → 404 - 시험 test_route_initial 20(추종 = 초기값 · 갈래별 목적 순서 · 랩탑_보조 실데이터 갈래 차이) Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_019ACSGaHdLgnkEkoA4LDtMU
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Claude Opus 5.5
@@ -1,27 +1,31 @@
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"""초기 계획노선 갈래 — 예상노선 추종 · 토공 최소 · 기울기 순한 노선 · 비중(PLAN 20장).
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"""초기 계획노선 갈래 — 예상노선 추종 · 토공 최소 · 기울기 순한 노선 · 비중(PLAN 20 · 23장).
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계산 자리 = 서버 단독(③). 결과는 화면 캐시용 — 이 모듈은 파일을 쓰지 않는다. 적용은 화면이
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받은 노드로 기존 `POST /route/replan`([확인])을 부른다.
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갈래(`mode`):
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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` 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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· follow — 예상노선 추적 = 전처리 초기값(`planned_route_initial.csv`)과 같은 규칙 · 같은 선.
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제약 탐색은 하지 않고, 넘은 곳은 `metrics.violations` 에 뜬다.
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· earthwork — 후보 중 절 · 성토 합(`cut_m3 + fill_m3`) 최소.
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· gentle — 후보 중 최대 종단기울기 최소(같으면 평균 최소).
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· weighted — 후보 중 예상노선 이격 · 절성토 · 기울기(최대 + 평균) 세 값을 후보 범위로
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0~1 정규화해 비중(합 100)으로 더한 값 최소.
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공통 제약(모든 갈래 · **넘지 못함**) — 종단기울기 상한 · 최소 곡선반지름 · 계류 이격:
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후보 = 목표 비중(토공 · 기울기 · 이격 · 기본 비중)을 바꿔 가며 격자 탐색(`..._Search`)한 노선들.
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갈래는 **비교값(화면에 보이는 값)으로 고른다** — 탐색 목표(4 m 링크 기울기 · 옆경사)는 비교값
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(측점 20 m 기울기 · 절성토 가늠)과 어긋나 탐색 한 벌로는 갈래 순서가 안 맞는다(PLAN 23-1).
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공통 제약(follow 밖 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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· 그래도 길이 없을 때만(지형상 불가능) 벌점 탐색으로 넘긴 길을 내고, 넘긴 곳을
|
||||
`metrics.violations`(측점 · 값 · 사유)에 적음. `over_limit` 수 = 그 목록 수. 이때 후보는
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||||
벌점 크기를 바꿔 가며 만들고(`RELAXED_GRADE_COSTS`), 가장 센 벌점(`SOFT_GRADE_COST`)의
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기준 길보다 못 지킨 곳이 많은 후보는 뺀다 — 센 벌점 하나로만 찾으면 벌점이 목표를 덮어
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네 갈래가 한 길로 모인다(PLAN 23-1 원인).
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기준값 확정(2026-09-29 사용자 결정, PLAN 20장) — 아래 임시값이 그대로 **기본값**이 됐다
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(지식DB `resources/knowledge/technical_info/01_임도` 후보 표 그대로). 종단기울기 상한 ·
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@@ -33,34 +37,32 @@
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from __future__ import annotations
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||||
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import hashlib
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||||
import json
|
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import math
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||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from pathlib import Path
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||||
from typing import Any
|
||||
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||||
import numpy as np
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||||
from scipy import ndimage
|
||||
from scipy.sparse import csr_matrix
|
||||
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,
|
||||
from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Metrics import GRADE_SMOOTH_M, route_metrics
|
||||
from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Search import (
|
||||
CORRIDOR_M,
|
||||
ROAD_WIDTH_M,
|
||||
NoRoute,
|
||||
RouteGraph,
|
||||
SearchGrid,
|
||||
Terrain,
|
||||
)
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||||
from common_util.common_util_route_polyline import build_planned_polyline
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||||
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||||
__all__ = ["NoRoute", "Terrain", "generate_initial_route"]
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||||
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||||
# ── 사용자 확정 대기(지식DB 후보 · PLAN 20장) ─────────────────────────────────────
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||||
# 계류 이격(m) — 법정 이격 수치 없음. 타당성평가 「산지계류 100 m 이내 구간 비율」(별표1 비고,
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# 1/25,000 주요 수계)을 후보로 씀.
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||||
STREAM_OFFSET_M = 100.0
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||||
# 이격을 따질 계류 — 도엽 하천중심선 `구분`. 「주요 수계」 가늠으로 세류 · 연결선은 뺌.
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||||
STREAM_CLASSES = ("소하천", "지방하천", "국가하천")
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||||
# 토공 가늠 폭(m) = 유효너비 3 + 길어깨 0.5 × 2(별표2 간선).
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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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||||
# 기준값 확정(2026-09-29 사용자 결정) — 예전엔 여기 여섯 칸이 「사용자 확정 대기」였다.
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||||
# 이제 후보 표 값 그대로 기본값으로 굳었고(화면에서 프로젝트마다 바꿀 수 있음), 빈 목록이 곧
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||||
# 「확정됨」이다(`criteria.pending`).
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||||
@@ -74,45 +76,17 @@ MODE_WEIGHTS = {
|
||||
"earthwork": {"expected": 0.0, "earthwork": 100.0, "grade": 0.0},
|
||||
"gentle": {"expected": 0.0, "earthwork": 0.0, "grade": 100.0},
|
||||
}
|
||||
SEARCH_CELL_M = 4.0 # 탐색 격자 칸(m) — 비용면(2 m)을 솎아 씀
|
||||
LENGTH_COST = 0.05 # 1 m 당 거리 비용 — 목표가 평평한 곳에서 헤매지 않게
|
||||
TURN_COST = 1.0 # 꺾을 때 벌점 = 최소 곡선반지름 원호 길이(R·θ) × 이 값 — 곧게 달리기 선호
|
||||
# 후보를 만들 탐색 비중 — 목표 하나씩
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||||
CANDIDATE_WEIGHTS = (MODE_WEIGHTS["earthwork"], MODE_WEIGHTS["gentle"], MODE_WEIGHTS["follow"])
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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)
|
||||
# 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°)
|
||||
# 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),
|
||||
(1, 2),
|
||||
(1, 1),
|
||||
(2, 1),
|
||||
(1, 0),
|
||||
(2, -1),
|
||||
(1, -1),
|
||||
(1, -2),
|
||||
(0, -1),
|
||||
(-1, -2),
|
||||
(-1, -1),
|
||||
(-2, -1),
|
||||
(-1, 0),
|
||||
(-2, 1),
|
||||
(-1, 1),
|
||||
(-1, 2),
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
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||||
class Terrain:
|
||||
"""지반 격자 — 탐색 비용면(`B05_Profile_Engine_Solver._load_or_build_cost_surface`) 그대로."""
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||||
|
||||
x: np.ndarray # 열 좌표(오름차순)
|
||||
y: np.ndarray # 행 좌표(오름차순)
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||||
z: np.ndarray # [행, 열] 표고
|
||||
valid: np.ndarray # [행, 열] 지형 있음
|
||||
# 모든 제약을 지키는 길이 없을 때만 쓰는 벌점(1 m 당 × 넘은 기울기 / 상한) — 기준 길(가장 적게
|
||||
# 넘긴 길)은 센 값, 갈래 후보는 목표와 겨룰 만한 값들(목표는 1 m 당 평균 1 로 정규화됨)
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||||
SOFT_GRADE_COST = 500.0
|
||||
RELAXED_GRADE_COSTS = (50.0, 5.0)
|
||||
# 후보 묶음은 갈래와 무관 — 같은 입력이면 다시 짜지 않음(최근 몇 벌만 · 프로세스 메모리)
|
||||
POOL_CACHE_SIZE = 4
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||||
_POOLS: dict[bytes, tuple[list[tuple[Any, dict[str, Any]]], float | None]] = {}
|
||||
|
||||
|
||||
def load_terrain_and_streams(
|
||||
@@ -214,10 +188,6 @@ 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."""
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_initial_route(
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
terrain: Terrain,
|
||||
@@ -232,9 +202,7 @@ def generate_initial_route(
|
||||
) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""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
|
||||
지반 차까지 없앰), 그런 길이 없을 때만 벌점 탐색으로 가장 적게 넘긴 길을 낸다.
|
||||
|
||||
follow 밖 갈래는 후보(`_candidates`) 중 제 목표 비교값이 가장 좋은 것을 고른다.
|
||||
`stream_offset_m`·`grade_smooth_m` 을 안 주면(None) 이 머리의 기본값을 쓴다 — 화면에서
|
||||
프로젝트마다 겹쳐 쓸 수 있다(PLAN 20장 확정).
|
||||
"""
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||||
@@ -245,25 +213,9 @@ def generate_initial_route(
|
||||
used = resolve_weights(mode, weights)
|
||||
stream_offset = STREAM_OFFSET_M if stream_offset_m is None else float(stream_offset_m)
|
||||
grade_smooth = GRADE_SMOOTH_M if grade_smooth_m is None else float(grade_smooth_m)
|
||||
grid = _SearchGrid(
|
||||
expected, terrain, streams, stream_offset_m=stream_offset, grade_smooth_m=grade_smooth
|
||||
)
|
||||
|
||||
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(
|
||||
def measure(outline: Any, bound: float | None, follow: bool = False) -> dict[str, Any]:
|
||||
return route_metrics(
|
||||
outline.vertices,
|
||||
expected,
|
||||
terrain,
|
||||
@@ -275,26 +227,33 @@ def generate_initial_route(
|
||||
road_width_m=ROAD_WIDTH_M,
|
||||
bound_pct=None if bound is None else bound * 100.0,
|
||||
grade_smooth_m=grade_smooth,
|
||||
follow=follow,
|
||||
)
|
||||
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
|
||||
# 구해(`_terrain_bound`) 그 위는 막고, 상한과 그 사이는 벌점으로 가장 적게 넘긴다.
|
||||
bound = _terrain_bound(grid, expected, used, max_grade, min_radius_m)
|
||||
best = attempt(bound + 1e-9, bound)
|
||||
outline, metrics = best
|
||||
if mode == "follow":
|
||||
# 예상노선 추적 = 전처리 초기값(`planned_route_initial.csv`)과 같은 규칙 · 같은 입력 →
|
||||
# 같은 선(`_write_planned_polyline` 기본값). 제약은 따지지 않고 넘은 곳만 목록에 뜸.
|
||||
outline = build_planned_polyline(expected, min_radius_m=min_radius_m)
|
||||
metrics = measure(outline, None, follow=True)
|
||||
else:
|
||||
key = _pool_key(
|
||||
expected, terrain, streams, max_grade, min_radius_m, stream_offset, grade_smooth
|
||||
)
|
||||
if key not in _POOLS:
|
||||
grid = SearchGrid(
|
||||
expected,
|
||||
terrain,
|
||||
streams,
|
||||
stream_offset_m=stream_offset,
|
||||
grade_smooth_m=grade_smooth,
|
||||
)
|
||||
graph = RouteGraph(grid, expected, limit=max_grade, min_radius_m=min_radius_m)
|
||||
while len(_POOLS) >= POOL_CACHE_SIZE:
|
||||
_POOLS.pop(next(iter(_POOLS)))
|
||||
_POOLS[key] = _candidates(graph, max_grade, min_radius_m, measure)
|
||||
candidates, bound = _POOLS[key]
|
||||
outline, metrics = _pick(mode, used, candidates)
|
||||
return {
|
||||
"mode": mode,
|
||||
"logic": mode,
|
||||
@@ -319,286 +278,98 @@ def generate_initial_route(
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# ── 탐색 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
def _cell_size(coords: np.ndarray) -> float:
|
||||
return float((coords[-1] - coords[0]) / (len(coords) - 1)) if len(coords) > 1 else 1.0
|
||||
|
||||
|
||||
def _distance_grid(
|
||||
lines: list[list[tuple[float, float]]], xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, cell: float
|
||||
) -> np.ndarray:
|
||||
"""격자 칸마다 선까지 거리(m). 선이 격자에 안 닿으면 모두 무한."""
|
||||
marked = np.zeros((len(ys), len(xs)), dtype=bool)
|
||||
for line in lines:
|
||||
for (x0, y0), (x1, y1) in zip(line, line[1:]):
|
||||
count = max(2, int(math.hypot(x1 - x0, y1 - y0) / (cell * 0.5)) + 1)
|
||||
px = np.linspace(x0, x1, count)
|
||||
py = np.linspace(y0, y1, count)
|
||||
cols = np.rint((px - xs[0]) / cell).astype(int)
|
||||
rows = np.rint((py - ys[0]) / cell).astype(int)
|
||||
inside = (cols >= 0) & (cols < len(xs)) & (rows >= 0) & (rows < len(ys))
|
||||
marked[rows[inside], cols[inside]] = True
|
||||
if not marked.any():
|
||||
return np.full(marked.shape, np.inf)
|
||||
return ndimage.distance_transform_edt(~marked) * cell
|
||||
|
||||
|
||||
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]]],
|
||||
*,
|
||||
stream_offset_m: float = STREAM_OFFSET_M,
|
||||
grade_smooth_m: float = GRADE_SMOOTH_M,
|
||||
) -> 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, grade_smooth_m)[::step, ::step]
|
||||
self.stream_offset_m = stream_offset_m
|
||||
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] < self.stream_offset_m) | (
|
||||
self.d_stream[second] < self.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]],
|
||||
weights: dict[str, float],
|
||||
def _candidates(
|
||||
graph: RouteGraph,
|
||||
max_grade: float,
|
||||
min_radius_m: float,
|
||||
) -> float:
|
||||
"""반지름 규칙까지 지키며 시점 · 종점을 잇는 데 **어떤 길도 넘어야 하는** 기울기(비율).
|
||||
measure: Any,
|
||||
) -> tuple[list[tuple[Any, dict[str, Any]]], float | None]:
|
||||
"""갈래가 고를 후보 노선들(폴리라인 · 비교값)과 지형상 불가능 때 막은 기울기(아니면 None).
|
||||
|
||||
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).
|
||||
제약을 지키는 길이 있으면 비중마다 탐색 상한을 `GRADE_CAP_STEPS` 차례로 낮춰 찾은 노선들 ·
|
||||
없으면 막은 기울기 안에서 벌점 크기 · 비중을 바꿔 찾은 노선들. 못 지킨 곳 수가 기준
|
||||
(엄격: 후보 최소 · 풂: 센 벌점 기준 길)보다 많은 후보는 뺀다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
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 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])
|
||||
stacked = np.hstack([link[3] for link in links])
|
||||
scale = (stacked * lengths).sum(axis=1) / max(lengths.sum(), 1e-9)
|
||||
order = ("expected", "earthwork", "grade")
|
||||
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)
|
||||
|
||||
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, 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(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=(size, size),
|
||||
)
|
||||
start, end = grid.nearest(expected[0]), grid.nearest(expected[-1])
|
||||
distance, predecessors, _ = dijkstra(
|
||||
graph,
|
||||
indices=[state(start, d, 0) for d in range(count)],
|
||||
return_predecessors=True,
|
||||
min_only=True,
|
||||
)
|
||||
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],
|
||||
def trace(nodes: list[tuple[float, float]], bound: float | None) -> tuple[Any, dict]:
|
||||
# 노드마다 곡선(묶지 않음) — [확인] 재구성(`/route/replan`)과 같은 규칙 → 적용 뒤도 같은 선
|
||||
outline = build_planned_polyline(
|
||||
nodes, min_radius_m=min_radius_m, simplify=False, curve_flags=[True] * len(nodes)
|
||||
)
|
||||
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
|
||||
return outline, measure(outline, bound)
|
||||
|
||||
found: list[tuple[Any, dict[str, Any]]] = []
|
||||
for weights in CANDIDATE_WEIGHTS:
|
||||
for step in GRADE_CAP_STEPS:
|
||||
try:
|
||||
nodes = graph.solve(weights, cap=max_grade * step, strict_stream=True)
|
||||
except NoRoute:
|
||||
break
|
||||
found.append(trace(nodes, None))
|
||||
if found[-1][1]["over_limit"]["total"] == 0:
|
||||
break
|
||||
if not found: # 제약을 지키는 길 없음 — 비중과 무관하니 더 볼 것 없음
|
||||
break
|
||||
if found:
|
||||
least = min(item[1]["over_limit"]["total"] for item in found)
|
||||
return [item for item in found if item[1]["over_limit"]["total"] == least], None
|
||||
|
||||
# 지형상 불가능 — 반지름 · 계류 규칙을 지키는 어떤 길도 넘어야 하는 가장 작은 기울기를
|
||||
# 구해(`terrain_bound`) 그 위는 막고, 상한과 그 사이는 벌점으로 넘긴다.
|
||||
bound = graph.terrain_bound()
|
||||
cap = bound + 1e-9
|
||||
seed = trace(
|
||||
graph.solve(DEFAULT_WEIGHTS, cap=cap, strict_stream=False, grade_cost=SOFT_GRADE_COST),
|
||||
bound,
|
||||
)
|
||||
found = [seed]
|
||||
for weights in CANDIDATE_WEIGHTS:
|
||||
for cost in RELAXED_GRADE_COSTS:
|
||||
nodes = graph.solve(weights, cap=cap, strict_stream=False, grade_cost=cost)
|
||||
found.append(trace(nodes, bound))
|
||||
most = seed[1]["over_limit"]["total"]
|
||||
return [item for item in found if item[1]["over_limit"]["total"] <= most], bound
|
||||
|
||||
|
||||
def _pool_key(
|
||||
expected: list[tuple[float, float]],
|
||||
terrain: Terrain,
|
||||
streams: list[list[tuple[float, float]]],
|
||||
*numbers: float,
|
||||
) -> bytes:
|
||||
"""후보 묶음을 가를 입력 지문 — 지형 · 예상노선 · 계류 · 제약 값."""
|
||||
digest = hashlib.blake2b(digest_size=16)
|
||||
for array in (terrain.x, terrain.y, terrain.z, terrain.valid, np.asarray(expected)):
|
||||
digest.update(np.ascontiguousarray(array).tobytes())
|
||||
digest.update(repr((streams, numbers)).encode())
|
||||
return digest.digest()
|
||||
|
||||
|
||||
def _pick(
|
||||
mode: str, weights: dict[str, float], candidates: list[tuple[Any, dict[str, Any]]]
|
||||
) -> tuple[Any, dict[str, Any]]:
|
||||
"""갈래 목표 비교값이 가장 좋은 후보. 같으면 앞 후보."""
|
||||
|
||||
def earth(metrics: dict[str, Any]) -> float:
|
||||
return metrics["cut_m3"] + metrics["fill_m3"]
|
||||
|
||||
def grade(metrics: dict[str, Any]) -> float:
|
||||
return metrics["max_grade_pct"] + metrics["avg_grade_pct"]
|
||||
|
||||
def offset(metrics: dict[str, Any]) -> float:
|
||||
return metrics["offset_avg_m"]
|
||||
|
||||
if mode == "earthwork":
|
||||
return min(candidates, key=lambda item: earth(item[1]))
|
||||
if mode == "gentle":
|
||||
return min(
|
||||
candidates, key=lambda item: (item[1]["max_grade_pct"], item[1]["avg_grade_pct"])
|
||||
)
|
||||
# 비중 — 세 값을 후보 범위로 0~1 로 맞춘 뒤 비중으로 더함(단위가 다른 값을 겨루게)
|
||||
parts = []
|
||||
for key, value in (("expected", offset), ("earthwork", earth), ("grade", grade)):
|
||||
values = [value(item[1]) for item in candidates]
|
||||
low, span = min(values), max(values) - min(values)
|
||||
parts.append([weights[key] * ((v - low) / span if span > 1e-9 else 0.0) for v in values])
|
||||
scores = [sum(column) for column in zip(*parts)]
|
||||
return candidates[scores.index(min(scores))]
|
||||
|
||||
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