fix(B05): 예정노선 정점을 직결 문턱 아래로 좁혀 계획선을 그대로 채택한다

용화 예정노선으로 자동 체인을 돌리자 B05가 400으로 끊겼다.
  세그먼트 1 (BP -> CP1) 경로 탐색 실패: 종단경사 한계(26%)로 통과 경로가 없습니다.

원인은 제어점 간격이다. Solver.py:394 는 제어점 쌍이 direct_link_max_m
(ROUTE_DIRECT_LINK_CELL_FACTOR 2.0 x ROUTE_GRID_RES_M 2.0 = 4.0m) 이하면 격자 탐색
없이 직결해 원청 계획노선을 그대로 보존하고, 경사·곡선 위반은 경고로만 남긴다.

  샘플 CSV  350m / 135점 = 간격 2.6m  -> 대부분 직결   -> 통과(곡선 위반 9건은 경고)
  용화 예정  2136m / 121점 = 간격 17.6m -> 전부 탐색     -> 첫 구간 44.6%에서 실패

기존 프로젝트가 됐던 것은 제약을 만족해서가 아니라 탐색을 타지 않아서였다.

계획노선은 바꿀 수 없는 선이므로(사용자 확정), 같은 직선 위에 점을 더 찍어 간격만
좁힌다. densify_route()는 원래 정점을 모두 남기고 사이만 채운다 — 평면 형상도
연장도 끝점도 그대로다. 문턱과 정확히 같게 두면 부동소수 오차 한 번에 탐색으로
넘어가므로 ROUTE_PLANNED_DENSIFY_SAFETY(0.9)를 곱한다.

실측(용화, classification/dtm/smooth): 트림 후 63정점 -> 조밀화 323정점,
연장 1,070m 불변, 최대 간격 3.50m(문턱 4.0m), 시·종점 동일.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

common_util/common_util_route_geometry.py

@@ -182,6 +182,36 @@ def trim_route_to_surface(
     return kept
 
 
+def densify_route(
+    points: list[tuple[float, float]], max_spacing_m: float
+) -> list[tuple[float, float]]:
+    """원래 정점은 모두 남기고, 간격이 `max_spacing_m`을 넘는 구간에만 점을 끼워 넣는다.
+
+    **평면 형상은 바뀌지 않는다** — 같은 직선 위에 점을 더 찍을 뿐이다.
+    B05 경로 탐색은 제어점 간격이 `ROUTE_DIRECT_LINK_CELL_FACTOR × ROUTE_GRID_RES_M`
+    이하일 때만 격자 탐색을 건너뛰고 원좌표를 그대로 잇는다
+    (`B05_Profile_Engine_Solver.py:394`). 예정노선처럼 정점이 성긴 선(용화 평균 17.6m)은
+    그 문턱을 넘어 탐색을 타고, 급경사 현에서 "통과 경로 없음"으로 끊긴다.
+    간격만 좁혀 주면 계획노선이 손대지 않은 채 그대로 채택된다 (2026-09-01 사용자 확정).
+    """
+    if len(points) < 2 or max_spacing_m <= 0:
+        return list(points)
+    dense: list[tuple[float, float]] = [points[0]]
+    for start, end in zip(points, points[1:]):
+        distance = math.dist(start, end)
+        steps = int(math.ceil(distance / max_spacing_m))
+        for step in range(1, steps):
+            ratio = step / steps
+            dense.append(
+                (
+                    start[0] + (end[0] - start[0]) * ratio,
+                    start[1] + (end[1] - start[1]) * ratio,
+                )
+            )
+        dense.append(end)
+    return dense
+
+
 def _trim_ends(
     points: list[tuple[float, float]], head_m: float, tail_m: float
 ) -> list[tuple[float, float]]: