diff --git a/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb b/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb index 2c9db6cd5..aac4cd7c9 100644 --- a/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb +++ b/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb @@ -67,6 +67,7 @@ "1-2. 테이블들이 로드되었습니다.\n", "1-3. 네트워크의 모든 clean state requirement들을 체크했습니다.\n", "1-4. 테이블들의 무결성 검사를 완료했습니다.\n", + "1-5. 주요 객체 (리스트, 딕셔너리)들을 저장했습니다.\n", "2. 중간산출물을 생성합니다.\n", "2-1. 매칭 테이블들을 생성했습니다.\n", "2-2. 비보호우회전(g)을 배정했습니다.\n", @@ -83,7 +84,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 8, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "self." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -339,153 +349,104 @@ " \n", " \n", " inter_no\n", + " node_id\n", " phase_no\n", " ring_type\n", " move_no\n", - " inc_dire\n", - " out_dire\n", - " inc_angle\n", - " out_angle\n", " inc_edge_id\n", " out_edge_id\n", 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76 rows × 7 columns

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"Name: 0, dtype: object\n" + ] + } + ], + "source": [ + "cmatches = []\n", + "i = 0\n", + "row = self.u_turn.iloc[0]\n", + "print(row)\n", + "child_id = row.child_id\n", + "parent_id = row.parent_id\n", + "condition = row.condition\n", + "inc_edge_id = row.inc_edge_id\n", + "out_edge_id = row.out_edge_id\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" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 각 uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", + "cmatches = []\n", + "for _, row in self.uturn.iterrows():\n", + " child_id = row.child_id\n", + " parent_id = row.parent_id\n", + " dire = row.direction\n", + " condition = row.condition\n", + " inc_edge_id = row.inc_edge_id\n", + " out_edge_id = row.out_edge_id\n", + "\n", + " print(parent_id, condition)\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", + " cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = np.nan\n", + " display(cmatch)\n", + "\n", + " # 보행신호시/좌회전시 진입/진출방향\n", + " ind = self.dires.index(dire)\n", + " inc_dire_pedes = self.dires[(ind + 2) % len(self.dires)]\n", + " out_dire_pedes = self.dires[(ind - 2) % len(self.dires)]\n", + " inc_dire_right = dire\n", + " out_dire_right = self.dires[(ind + 2) % len(self.dires)]\n", + "\n", + " if condition == '보행신호시':\n", + " print(inc_dire_pedes, out_dire_pedes)\n", + " else:\n", + " print(inc_dire_right, out_dire_right)\n", + "\n", + " # 보행신호시/좌회전시 조건\n", + " pedes_exists = (cmatch.inc_dire==inc_dire_pedes) & (cmatch.out_dire==out_dire_pedes)\n", + " right_exists = (cmatch.inc_dire==inc_dire_right) & (cmatch.out_dire==out_dire_right)\n", + "\n", + " # 보행신호시/좌회전시 진입/진출 엣지id 배정\n", + " ind = self.dires.index(dire)\n", + " if condition == \"보행신호시\":\n", + " cmatch.loc[pedes_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " elif condition == \"좌회전시\":\n", + " cmatch.loc[right_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " display(cmatch)\n", + "\n", + " # 신호없음이동류발생시/보행신호이동류발생시 조건\n", + " all_redsigns = cmatch.move_no == 18\n", + " crosswalk_on = cmatch.move_no == 17\n", + "\n", + " # 만약 어떤 유턴신호도 배정되지 않았다면\n", + " # 좌회전시 → 보행신호시 → 보행신호이동류발생시 → 신호없음이동류발생시 순으로 진입/진출 엣지id 배정\n", + " uturn_not_assigned = cmatch[['inc_edge_id','out_edge_id']].isna().any(axis=1).all()\n", + " if uturn_not_assigned:\n", + " # 좌회전시\n", + " if right_exists.any():\n", + " cmatch.loc[right_exists, ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " # 보행신호시\n", + " elif pedes_exists.any():\n", + " cmatch.loc[pedes_exists, ['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 & (cmatch.out_dire!=dire), ['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 & (cmatch.out_dire!=dire), ['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = [inc_edge_id, out_edge_id]\n", + " display(cmatch)\n", + "cmatches.append(cmatch)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "u31\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 s\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 s\n", + "4 4 t\n", + "\n", + "i3\n", + "5 5 r\n", + "6 6 s\n", + "7 7 s\n", + "8 8 s\n", + "9 9 l\n", + "15 15 r\n", + "16 16 s\n", + "17 17 s\n", + "18 18 s\n", + "19 19 l\n", + "10 10 r\n", + "11 11 s\n", + "12 12 s\n", + "13 13 s\n", + "14 14 l\n", + "0 0 r\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 s\n", + "4 4 l\n", + "\n", + "u00\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 s\n", + "8 8 s\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 s\n", + "4 4 t\n", + "\n", + "i0\n", + "0 0 r\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 l\n", + "8 8 r\n", + "9 9 s\n", + "10 10 s\n", + "11 11 s\n", + "12 12 s\n", + "13 13 l\n", + "14 14 r\n", + "15 15 s\n", + "16 16 l\n", + "4 4 r\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 l\n", + "\n", + "u60\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 s\n", + "4 4 s\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 s\n", + "8 8 t\n", + "\n", + "d12\n", + "\n", + "n13\n", + "0 -1 s\n", + "1 -1 s\n", + "2 -1 s\n", + "3 -1 s\n", + "4 -1 s\n", + "\n", + "i8\n", + "8 8 r\n", + "9 9 s\n", + "10 10 s\n", + "11 11 l\n", + "0 0 r\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 l\n", + "4 4 s\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 l\n", + "12 12 r\n", + "13 13 s\n", + "14 14 s\n", + "15 15 l\n", + "\n", + "i9\n", + "2 2 s\n", + "3 3 s\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "\n", + "n14\n", + "2 -1 r\n", + "3 -1 s\n", + "4 -1 s\n", + "5 -1 s\n", + "6 -1 s\n", + "7 -1 l\n", + "0 -1 r\n", + "1 -1 l\n", + "\n", + "n11\n", + "3 -1 s\n", + "4 -1 s\n", + "0 -1 s\n", + "1 -1 s\n", + "2 -1 s\n", + "\n", + "i7\n", + "4 4 r\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "3 3 r\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "2 2 l\n", + "\n", + "u32\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 s\n", + "4 4 s\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 t\n", + "\n", + "n06\n", + "0 -1 s\n", + "1 -1 s\n", + "2 -1 s\n", + "3 -1 s\n", + "4 -1 s\n", + "5 -1 s\n", + "6 -1 s\n", + "\n", + "n09\n", + "4 -1 s\n", + "5 -1 s\n", + "6 -1 s\n", + "0 -1 s\n", + "1 -1 s\n", + "2 -1 s\n", + "3 -1 s\n", + "\n", + "i6\n", + "4 4 r\n", + "5 5 s\n", + "6 6 s\n", + "7 7 s\n", + "8 8 l\n", + "12 12 r\n", + "13 13 s\n", + "14 14 s\n", + "15 15 l\n", + "9 9 r\n", + "10 10 s\n", + "11 11 s\n", + "0 0 r\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 l\n", + "\n", + "i5\n", + "0 0 s\n", + "1 1 s\n", + "2 2 s\n", + "3 3 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clockwise, to define \n", + "`out_vec_left`, `out_vec_straight` and `out_vec_right`.\n", + "Define `out_vecs={'right':out_vec_left, 'straight':out_vec_straight, 'right':out_vec_right}`.\n", + "Select the key that maximize the similarity of the corresponding value of the key and `inc_vec`.'''" ] } ], diff --git a/Data/tables/uturn.csv b/Data/tables/uturn.csv index e45af0cda..f5c589f18 100644 --- a/Data/tables/uturn.csv +++ b/Data/tables/uturn.csv @@ -1,4 +1,4 @@ -parent_id,child_id,head_edge_id,from_edge_id,to_edge_id +parent_id,child_id,head_edge_id,inc_edge_id,out_edge_id i0,u00,-571500487_01,571500487_02,571500487_01.32 i2,u20,571542811_02,571542810_01.51,571542810_02 i3,u30,571556450_02,571556452_01,571556452_02 diff --git a/Scripts/__pycache__/preprocess_daily.cpython-38.pyc b/Scripts/__pycache__/preprocess_daily.cpython-38.pyc index 1021878b8..95e89beb3 100644 Binary files a/Scripts/__pycache__/preprocess_daily.cpython-38.pyc and b/Scripts/__pycache__/preprocess_daily.cpython-38.pyc differ diff --git a/Scripts/preprocess_daily.py b/Scripts/preprocess_daily.py index aea0a228d..86c47b9fa 100644 --- a/Scripts/preprocess_daily.py +++ b/Scripts/preprocess_daily.py @@ -60,6 +60,8 @@ class DailyPreprocessor(): self.plan = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'plan.csv'), dtype=loading_dtype) self.inter_node = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'inter_node.csv'), dtype=loading_dtype) self.uturn = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'child_uturn.csv'), dtype=loading_dtype) + self.u_turn = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'uturn.csv'), dtype=loading_dtype) + self.u_condition= pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'u_condition.csv'), dtype=loading_dtype) self.coord = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'child_coord.csv'), dtype=loading_dtype) self.nema = pd.read_csv(os.path.join(self.path_tables, 'nema.csv'), encoding='cp949', dtype=loading_dtype)