diff --git a/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_uturn.ipynb b/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_uturn.ipynb index c4cfb768f..9f4bb791d 100644 --- a/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_uturn.ipynb +++ b/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_uturn.ipynb @@ -359,24 +359,106 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 5, + "execution_count": 111, "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "['i0', 'i1', 'i2', 'i3', 'i6', 'i7', 'i8', 'i9']\n" - ] - } - ], + "outputs": [], "source": [ - "print(self.parent_ids)" + "cmatches = []\n", + "for row in self.u_turn.itertuples():\n", + " parent_id = row.parent_id\n", + " child_id = row.child_id\n", + " condition = row.condition\n", + " inc_edge_id = row.from_edge_id\n", + " out_edge_id = row.to_edge_id\n", + " adj_inc_edge_id = row.adj_from_edge_id\n", + " adj_out_edge_id = row.adj_to_edge_id\n", + "\n", + " # match5에서 부모노드id에 해당하는 행들을 가져옴 (cmatch)\n", + " cmatch = self.match5.copy()[self.match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node\n", + " cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True)\n", + " cmatch['node_id'] = child_id\n", + "\n", + " # 진입엣지 각도\n", + " inc_angle = p2inc_edge2angle[parent_id][adj_inc_edge_id]\n", + "\n", + " # 이격각도\n", + " self.angle_separation = 10\n", + "\n", + " # 진입로 각도 목록\n", + " inc_angles = cmatch.dropna(subset=['inc_angle', 'out_angle']).inc_angle.astype(int).unique()\n", + " inc_angles = np.sort(inc_angles)\n", + " inc_angles = list(inc_angles - 360) + list(inc_angles) + list(inc_angles + 360)\n", + " inc_angles = np.array(inc_angles)\n", + "\n", + " # 보행신호시의 진입로 각도\n", + " inc_angles_left = inc_angles[inc_angles >= inc_angle + self.angle_separation]\n", + " inc_angle_pedes = np.sort(inc_angles_left)[0] % 360\n", + "\n", + " # 보행신호시의 진입로 엣지id\n", + " inc_angle2edge = p2inc_angle2edge[parent_id]\n", + " inc_edge_id_pedes = inc_angle2edge[inc_angle_pedes]\n", + "\n", + " # 진출로 각도 목록\n", + " out_angles = cmatch.dropna(subset=['inc_angle', 'out_angle']).out_angle.astype(int).unique()\n", + " out_angles = np.sort(out_angles)\n", + " out_angles = list(out_angles - 360) + list(out_angles) + list(out_angles + 360)\n", + " out_angles = np.array(out_angles)\n", + "\n", + " # 보행신호시의 진입로 각도\n", + " out_angles_right = out_angles[out_angles <= inc_angle - self.angle_separation]\n", + " out_angle_pedes = np.sort(out_angles_right)[-1] % 360\n", + "\n", + " # 보행신호시의 진입로 엣지id\n", + " out_angle2edge = p2out_angle2edge[parent_id]\n", + " out_edge_id_pedes = out_angle2edge[out_angle_pedes]\n", + "\n", + " # 진입엣지/진출엣지 포함 조건\n", + " inc_true = (cmatch.inc_edge_id==adj_inc_edge_id)\n", + " out_true = (cmatch.out_edge_id==adj_out_edge_id)\n", + "\n", + " # 보행신호시 조건\n", + " pedes_flag = (cmatch.inc_edge_id==inc_edge_id_pedes) & (cmatch.out_edge_id==out_edge_id_pedes)\n", + "\n", + " # 좌회전시 조건\n", + " right_flag = inc_true & (cmatch.turn_type=='left')\n", + "\n", + " # 보행신호이동류(17) 조건\n", + " crosswalk_on = (cmatch.move_no==17) & ~ out_true\n", + "\n", + " # 신호없음이동류(18) 조건\n", + " all_redsigns = (cmatch.move_no==18) & ~ out_true\n", + "\n", + " # 보행신호시/좌회전시 진입/진출 엣지id 배정\n", + " cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = np.nan\n", + " if condition == \"보행신호시\":\n", + " cmatch.loc[pedes_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " elif condition == \"좌회전시\":\n", + " cmatch.loc[right_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + "\n", + " uturn_not_assigned = cmatch[['inc_edge_id','out_edge_id']].isna().any(axis=1).all()\n", + "\n", + " if uturn_not_assigned:\n", + " # 보행신호시\n", + " if pedes_flag.any():\n", + " cmatch.loc[pedes_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 좌회전시\n", + " elif right_flag.any():\n", + " cmatch.loc[right_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 보행신호이동류(17) 발생시\n", + " elif crosswalk_on.any():\n", + " cmatch.loc[crosswalk_on, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 신호없음이동류(18) 발생시\n", + " elif all_redsigns.any():\n", + " cmatch.loc[all_redsigns, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 진출엣지 미포함시\n", + " elif out_true.any():\n", + " cmatch.loc[~ out_true, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " cmatches.append(cmatch)" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 37, + "execution_count": 112, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -492,7 +574,7 @@ "5 -571500535_02 좌회전시 " ] }, - "execution_count": 37, + "execution_count": 112, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -501,1084 +583,6 @@ "self.u_turn" ] }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 52, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ - "
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"\n", - "# 좌회전시 조건\n", - "right_flag = inc_true & (cmatch.turn_type=='left')\n", - "\n", - "# 보행신호이동류(17) 조건\n", - "crosswalk_on = (cmatch.move_no==17) & ~ out_true\n", - "\n", - "# 신호없음이동류(18) 조건\n", - "all_redsigns = (cmatch.move_no==18) & ~ out_true\n", - "\n", - "# 보행신호시/좌회전시 진입/진출 엣지id 배정\n", - "cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = np.nan\n", - "if condition == \"보행신호시\":\n", - " cmatch.loc[pedes_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - "elif condition == \"좌회전시\":\n", - " cmatch.loc[right_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - "\n", - "uturn_not_assigned = cmatch[['inc_edge_id','out_edge_id']].isna().any(axis=1).all()\n", - "print(uturn_not_assigned)\n", - "print(crosswalk_on)\n", - "print(out_true)\n", - "\n", - "if uturn_not_assigned:\n", - " # 보행신호시\n", - " if pedes_flag.any():\n", - " print('보행신호시')\n", - " cmatch.loc[pedes_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " # 좌회전시\n", - " elif right_flag.any():\n", - " print('좌회전시')\n", - " cmatch.loc[right_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " # 보행신호이동류(17) 발생시\n", - " elif crosswalk_on.any():\n", - " print('17')\n", - " cmatch.loc[crosswalk_on, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " # 신호없음이동류(18) 발생시\n", - " elif all_redsigns.any():\n", - " print('18')\n", - " cmatch.loc[all_redsigns, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - " # 진출엣지 미포함시\n", - " elif out_true.any():\n", - " print('et cetera')\n", - " cmatch.loc[~ out_true, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", - "display(cmatch)" - ] - }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, diff --git a/Scripts/preprocess_daily.py b/Scripts/preprocess_daily.py index 0b72d6fbe..8c60b3554 100644 --- a/Scripts/preprocess_daily.py +++ b/Scripts/preprocess_daily.py @@ -428,60 +428,123 @@ class DailyPreprocessor(): 컬럼명 : inter_no, phase_no, ring_type, move_no, inc_dire, out_dire, inc_angle, out_angle, inc_edge_id, out_edge_id, node_id ''' + self.u_turn = pd.merge(self.u_turn, self.u_condition, on='child_id') + + # p2inc_edge2angle : node_id to inc_edge2angle + p2inc_edge2angle = dict() + # p2out_edge2angle : node_id to out_edge2angle + p2out_edge2angle = dict() + # p2inc_angle2edge : node_id to inc_angle2edge + p2inc_angle2edge = dict() + # p2out_angle2edge : node_id to out_angle2edge + p2out_angle2edge = dict() + for node_id in self.parent_ids: + m5 = self.match5[self.match5.node_id==node_id] + m5 = m5.dropna(subset=['inc_edge_id', 'out_edge_id']) + # inc_edge2angle : inc_edge_id to inc_angle + inc_edge2angle = dict(zip(m5.inc_edge_id, m5.inc_angle.astype(int))) + p2inc_edge2angle[node_id] = inc_edge2angle + # out_edge2angle : out_edge_id to out_angle + out_edge2angle = dict(zip(m5.out_edge_id, m5.out_angle.astype(int))) + p2out_edge2angle[node_id] = out_edge2angle + # inc_angle2edge : inc_angle to inc_edge_id + inc_angle2edge = dict(zip(m5.inc_angle.astype(int), m5.inc_edge_id)) + p2inc_angle2edge[node_id] = inc_angle2edge + # out_angle2edge : out_angle to out_edge_id + out_angle2edge = dict(zip(m5.out_angle.astype(int), m5.out_edge_id)) + p2out_angle2edge[node_id] = out_angle2edge + # 각 uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여 cmatches = [] - for _, row in self.uturn.iterrows(): - child_id = row.child_id + for row in self.u_turn.itertuples(): parent_id = row.parent_id - dire = row.direction + child_id = row.child_id condition = row.condition - inc_edge_id = row.inc_edge_id - out_edge_id = row.out_edge_id + inc_edge_id = row.from_edge_id + out_edge_id = row.to_edge_id + adj_inc_edge_id = row.adj_from_edge_id + adj_out_edge_id = row.adj_to_edge_id # match5에서 부모노드id에 해당하는 행들을 가져옴 (cmatch) cmatch = self.match5.copy()[self.match5.node_id==parent_id] # match dataframe for a child node cmatch = cmatch.sort_values(by=['phase_no', 'ring_type']).reset_index(drop=True) cmatch['node_id'] = child_id - cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = np.nan - # 보행신호시/좌회전시 진입/진출방향 - ind = self.dires.index(dire) - inc_dire_pedes = self.dires[(ind + 2) % len(self.dires)] - out_dire_pedes = self.dires[(ind - 2) % len(self.dires)] - inc_dire_right = dire - out_dire_right = self.dires[(ind + 2) % len(self.dires)] + # 진입엣지 각도 + inc_angle = p2inc_edge2angle[parent_id][adj_inc_edge_id] + + # 이격각도 + self.angle_separation = 10 + + # 진입로 각도 목록 + inc_angles = cmatch.dropna(subset=['inc_angle', 'out_angle']).inc_angle.astype(int).unique() + inc_angles = np.sort(inc_angles) + inc_angles = list(inc_angles - 360) + list(inc_angles) + list(inc_angles + 360) + inc_angles = np.array(inc_angles) + + # 보행신호시의 진입로 각도 + inc_angles_left = inc_angles[inc_angles >= inc_angle + self.angle_separation] + inc_angle_pedes = np.sort(inc_angles_left)[0] % 360 + + # 보행신호시의 진입로 엣지id + inc_angle2edge = p2inc_angle2edge[parent_id] + inc_edge_id_pedes = inc_angle2edge[inc_angle_pedes] - # 보행신호시/좌회전시 조건 - pedes_exists = (cmatch.inc_dire==inc_dire_pedes) & (cmatch.out_dire==out_dire_pedes) - right_exists = (cmatch.inc_dire==inc_dire_right) & (cmatch.out_dire==out_dire_right) + # 진출로 각도 목록 + out_angles = cmatch.dropna(subset=['inc_angle', 'out_angle']).out_angle.astype(int).unique() + out_angles = np.sort(out_angles) + out_angles = list(out_angles - 360) + list(out_angles) + list(out_angles + 360) + out_angles = np.array(out_angles) + + # 보행신호시의 진입로 각도 + out_angles_right = out_angles[out_angles <= inc_angle - self.angle_separation] + out_angle_pedes = np.sort(out_angles_right)[-1] % 360 + + # 보행신호시의 진입로 엣지id + out_angle2edge = p2out_angle2edge[parent_id] + out_edge_id_pedes = out_angle2edge[out_angle_pedes] + + # 진입엣지/진출엣지 포함 조건 + inc_true = (cmatch.inc_edge_id==adj_inc_edge_id) + out_true = (cmatch.out_edge_id==adj_out_edge_id) + + # 보행신호시 조건 + pedes_flag = (cmatch.inc_edge_id==inc_edge_id_pedes) & (cmatch.out_edge_id==out_edge_id_pedes) + + # 좌회전시 조건 + right_flag = inc_true & (cmatch.turn_type=='left') + + # 보행신호이동류(17) 조건 + crosswalk_on = (cmatch.move_no==17) & ~ out_true + + # 신호없음이동류(18) 조건 + all_redsigns = (cmatch.move_no==18) & ~ out_true # 보행신호시/좌회전시 진입/진출 엣지id 배정 - ind = self.dires.index(dire) + cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = np.nan if condition == "보행신호시": - cmatch.loc[pedes_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] + cmatch.loc[pedes_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] elif condition == "좌회전시": - cmatch.loc[right_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] - - # 신호없음이동류발생시/보행신호이동류발생시 조건 - all_redsigns = cmatch.move_no == 18 - crosswalk_on = cmatch.move_no == 17 + cmatch.loc[right_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] - # 만약 어떤 유턴신호도 배정되지 않았다면 - # 좌회전시 → 보행신호시 → 보행신호이동류발생시 → 신호없음이동류발생시 순으로 진입/진출 엣지id 배정 uturn_not_assigned = cmatch[['inc_edge_id','out_edge_id']].isna().any(axis=1).all() + if uturn_not_assigned: - # 좌회전시 - if right_exists.any(): - cmatch.loc[right_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] # 보행신호시 - elif pedes_exists.any(): - cmatch.loc[pedes_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] + if pedes_flag.any(): + cmatch.loc[pedes_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] + # 좌회전시 + elif right_flag.any(): + cmatch.loc[right_flag, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] # 보행신호이동류(17) 발생시 elif crosswalk_on.any(): - cmatch.loc[crosswalk_on & (cmatch.out_dire!=dire), ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] + cmatch.loc[crosswalk_on, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] # 신호없음이동류(18) 발생시 elif all_redsigns.any(): - cmatch.loc[all_redsigns & (cmatch.out_dire!=dire), ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] + cmatch.loc[all_redsigns, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] + # 진출엣지 미포함시 + elif out_true.any(): + cmatch.loc[~ out_true, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id] cmatches.append(cmatch) # 각 연등교차로(coordination node)에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여