fix(B05 노선 추천 엔진): 원지반 기울기 참고만 · 삼각 없음 · 측점 필수 · 합치기 멈춤 노선 토공 +10 % · 토공 고르기 위 3 개만 균형 종단 (419-1)

- 못 지킨 곳 수 = R · 계류 · 측점(원지반 기울기는 목록 · grade 수에 참고) · 후보 거름 · 큰 R 판 · 합치기 · 측점 맞춤의 기울기 막기 걷음 · 탐색 링크 상한 남김
- 꺾임만 → 곡선(155° 이상도) 또는 교점 지움 · 측점 맞춤 곡선 끔 · 늦춤 단계 걷음
- 맞추기 전 선(unsnapped) 걷음 · 시종점 기울기 ends_grade_pct · ends_over_limit
- 검증_sub4 첫 갈래 122.6 s → 23.8 s · 곡선 33 → 16~18 · 세 갈래 다른 선

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_014utrjfoW831Vc5wJUd13kL

B05_Profile/B05_Profile_Engine_RouteInitial_Radius.py

@@ -10,6 +10,8 @@
 복도 밖 · 기울기 · 계류 · 토공이 나빠지지 않는 가장 큰 R(`..._Merge.Guard` · 자리 R ~ 맞춘 R 사이
 `GUARD_STEPS` 벌 · 1 m 내림).
 
+꺾임만(`curve_every_kink` · 419) — 추천 후보에 R 없는 교점을 안 남김(곡선 또는 교점 지움).
+
 고른 R 은 편집 갈래(`simplify=False` · `radii`)로 못박아 다시 짠다 — 화면이 곡선을 교각점 하나로
 펴서(`flattenServerPlan`) [확인]이 다시 짜는 것과 같은 입력이라 저장 뒤 R 이 응답 R 과 같다.
 """
@@ -51,6 +53,30 @@ def _flat(outline: PlannedPolyline) -> tuple[list[Xy], list[bool], list[float |
     return points, flags, radii
 
 
+def curve_every_kink(outline: PlannedPolyline, min_radius_m: float) -> PlannedPolyline:
+    """꺾임만(R 없는 교점 · 삼각) 없앤 선(419) — 최소 R 원호가 들어가면 곡선(내각 155° 이상도) ·
+    아니면 교점 지움(곧게). 꺾임만이 없으면 받은 그대로."""
+    points, flags, radii = _flat(outline)
+    if all(flags[1:-1]):
+        return outline
+    index = 1
+    while index < len(points) - 1:
+        if flags[index]:
+            index += 1
+            continue
+        before, apex, after = points[index - 1 : index + 2]
+        half_tan = math.tan(math.radians(180.0 - _inner_angle_deg(before, apex, after)) / 2)
+        room = min(math.dist(before, apex), math.dist(apex, after)) / 2
+        if half_tan > 1e-9 and room / half_tan >= min_radius_m:
+            flags[index] = True
+            index += 1
+        else:
+            del points[index], flags[index], radii[index]
+    return build_planned_polyline(
+        points, min_radius_m=min_radius_m, simplify=False, curve_flags=flags, radii=radii
+    )
+
+
 def _cross(u: np.ndarray, v: np.ndarray) -> np.ndarray:
     return u[..., 0] * v[..., 1] - u[..., 1] * v[..., 0]