{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import os\n", "import pandas as pd\n", "import numpy as np\n", "import sys\n", "sys.path.append('../../Scripts')\n", "from preprocess_daily import DailyPreprocessor\n", "from generate_signals import SignalGenerator" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "비보호좌회전, 신호우회전, 유턴\n", "\n", "줄임말 목록\n", "- `i` : 교차로번호, `inter_no`\n", "- `f` : 진입, from, `inc_edge_id`\n", "- `t` : 진출, to, `out_edge_id`\n", "- `vec` : 방향벡터, unit vector (`np.array([0.6, 0.8])`)\n", "- `dire` : 방위, direction (동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서)\n", "- `rvec` : 정방향 방향벡터, unit vector to the right direction (`np.array([0,1])`)\n", "\n", "필요한 객체들 목록\n", "\n", "- `inter2dire2rvec` : `inter_no` $\\mapsto$ `dire2rvec`\n", " - `dire2rvec` : `dire` $\\mapsto$ `rvec`\n", "- `inter2incs` : `inter_no` $\\mapsto$ `inc_edge_ids`\n", "- `inter2outs` : `inter_no` $\\mapsto$ `out_edge_ids`\n", "- `inter2inc2dire` : `inter_no` $\\mapsto$ `int2dire`\n", " - `inc2dire` : `out_edge_id` $\\mapsto$ `dire`\n", "- `inter2out2dire` : `inter_no` $\\mapsto$ `out2dire`\n", " - `out2dire` : `inc_edge_id` $\\mapsto$ `dire`\n", "- `inter2inc2vec` : `inter_no` $\\mapsto$ `int2vec`\n", " - `inc2vec` : `out_edge_id` $\\mapsto$ `vec`\n", "- `inter2out2vec` : `inter_no` $\\mapsto$ `out2vec`\n", " - `out2vec` : `inc_edge_id` $\\mapsto$ `vec`\n", "\n", "좌회전 판단\n", "\n", "Given `inter_no`, `inc_edge_id` and `out_edge_id`, we have `inc_vec = inter2inc2vec[inter_no][inc_edge_id]` and `out_vec = inter2out2vec[inter_no][out_edge_id]`.\n", "Rotate `inc_vec` by 90, 180 and 270 degrees 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`." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "1. 데이터를 로드합니다.\n", "1-1. 네트워크가 로드되었습니다.\n", "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" ] }, { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
parent_idchild_idadj_inc_edge_idadj_out_edge_idinc_edge_idout_edge_id
0i0u00-571500487_01571500487_01571500487_02571500487_01.32
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2i3u30571556450_02571556450_01571556452_01571556452_02
3i3u31-571500475_01571500475_01571500475_02571500475_01.26
4i3u32571540303_02.21571540303_01571540303_02-571540303_02
5i6u60571500535_02.18571500535_01571500535_02-571500535_02
\n", "
" ], "text/plain": [ " parent_id child_id adj_inc_edge_id adj_out_edge_id inc_edge_id \\\n", "0 i0 u00 -571500487_01 571500487_01 571500487_02 \n", "1 i2 u20 571542811_02 571542811_01 571542810_01.51 \n", "2 i3 u30 571556450_02 571556450_01 571556452_01 \n", "3 i3 u31 -571500475_01 571500475_01 571500475_02 \n", "4 i3 u32 571540303_02.21 571540303_01 571540303_02 \n", "5 i6 u60 571500535_02.18 571500535_01 571500535_02 \n", "\n", " out_edge_id \n", "0 571500487_01.32 \n", "1 571542810_02 \n", "2 571556452_02 \n", "3 571500475_01.26 \n", "4 -571540303_02 \n", "5 -571500535_02 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "self = DailyPreprocessor()\n", "self.load_data()\n", "self.make_match1()\n", "self.make_match2()\n", "self.make_match3()\n", "self.make_match4()\n", "self.make_match5()\n", "display(self.u_turn)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "self.u_turn = pd.merge(self.u_turn, self.u_condition, on='child_id')\n", "\n", "# p2inc_edge2angle : node_id to inc_edge2angle\n", "p2inc_edge2angle = dict()\n", "# p2out_edge2angle : node_id to out_edge2angle\n", "p2out_edge2angle = dict()\n", "# p2inc_angle2edge : node_id to inc_angle2edge\n", "p2inc_angle2edge = dict()\n", "# p2out_angle2edge : node_id to out_angle2edge\n", "p2out_angle2edge = dict()\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " m5 = self.match5[self.match5.node_id==node_id]\n", " m5 = m5.dropna(subset=['inc_edge_id', 'out_edge_id'])\n", " # inc_edge2angle : inc_edge_id to inc_angle\n", " inc_edge2angle = dict(zip(m5.inc_edge_id, m5.inc_angle.astype(int)))\n", " p2inc_edge2angle[node_id] = inc_edge2angle\n", " # out_edge2angle : out_edge_id to out_angle\n", " out_edge2angle = dict(zip(m5.out_edge_id, m5.out_angle.astype(int)))\n", " p2out_edge2angle[node_id] = out_edge2angle\n", " # inc_angle2edge : inc_angle to inc_edge_id\n", " inc_angle2edge = dict(zip(m5.inc_angle.astype(int), m5.inc_edge_id))\n", " p2inc_angle2edge[node_id] = inc_angle2edge\n", " # out_angle2edge : out_angle to out_edge_id\n", " out_angle2edge = dict(zip(m5.out_angle.astype(int), m5.out_edge_id))\n", " p2out_angle2edge[node_id] = out_angle2edge\n", "\n", "# 각 uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n", "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.inc_edge_id\n", " out_edge_id = row.out_edge_id\n", " adj_inc_edge_id = row.adj_inc_edge_id\n", " adj_out_edge_id = row.adj_out_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]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 38, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "self.match7 = self.match6.copy()\n", "self.match7 = self.match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dire', 'out_dire', 'inc_edge_id', 'out_edge_id', 'node_id']]\n", "\n", "# (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 \n", "flows = self.nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dire'], row['out_dire']), axis=1).tolist()\n", "# (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", "pdires = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " dires = self.match7[self.match7.node_id == node_id][['inc_dire','out_dire']].values.flatten()\n", " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", " pdires[node_id] = dires\n", "# (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", "inc2id = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " for inc_dire in pdires[node_id]:\n", " df = self.match7[(self.match7.node_id==node_id) & (self.match7.inc_dire==inc_dire)]\n", " inc2id[(node_id, inc_dire)] = df.inc_edge_id.iloc[0]\n", "# (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", "out2id = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " for out_dire in pdires[node_id]:\n", " df = self.match7[(self.match7.node_id==node_id) & (self.match7.out_dire==out_dire)]\n", " out2id[(node_id, out_dire)] = df.out_edge_id.iloc[0]\n", "# (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", "pflow = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", "# display(pflow)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
inter_nomove_noinc_direout_direinc_edge_idout_edge_idnode_id
01751동남571545870_02571542797_02i0
11752서동571510153_02571545870_01i0
21753남서-571542797_02571510153_01i0
31754북남-571500487_01571542797_02i0
41755서북571510153_02571500487_01i0
........................
6721021북서571511538_02.121571500535_01i6
6821021서남571500535_02.18571500585_01i6
6921021남동571500585_02571542115_01i6
7021021동북-571542115_01571511538_01i6
712105서북571500535_02-571500535_02u60
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72 rows × 7 columns

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ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", "self.matching = []\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " inter_no = self.node2inter[node_id]\n", " print(node_id, inter_no)\n", " display(self.match6[self.match6.node_id==node_id])\n", " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", " for (inc_dire, out_dire) in pflow[node_id]:\n", " move_no = self.nema[(self.nema.inc_dire==inc_dire) & (self.nema.out_dire==out_dire)].move_no.iloc[0]\n", " inc_edge_id = inc2id[(node_id, inc_dire)]\n", " out_edge_id = out2id[(node_id, out_dire)]\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", " 'inc_dire':[inc_dire], 'out_dire':[out_dire],\n", " 'inc_edge_id':[inc_edge_id], 'out_edge_id':[out_edge_id], 'node_id':[node_id]})\n", " display(new_row)\n", " self.matching.append(new_row)\n", " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", " 'inc_dire':[None]*2, 'out_dire':[None]*2,\n", " 'inc_edge_id':[None]*2, 'out_edge_id':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", " display(new_row)\n", " self.matching.append(new_row)\n", " # 신호우회전(21)\n", " for d in range(len(dires_right)):\n", " inc_dire = dires_right[d]\n", " out_dire = dires_right[(d+2)%8]\n", " if {inc_dire, out_dire}.issubset(pdires[node_id]):\n", " inc_edge_id = inc2id[(node_id, inc_dire)]\n", " out_edge_id = out2id[(node_id, out_dire)]\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", " 'inc_dire':[inc_dire], 'out_dire':[out_dire],\n", " 'inc_edge_id':[inc_edge_id], 'out_edge_id':[out_edge_id], 'node_id':[node_id]})\n", " display(new_row)\n", " self.matching.append(new_row)\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 79, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "self.match7 = self.match6.copy()\n", "self.match7 = self.match7[['inter_no', 'move_no', 'inc_dire', 'out_dire', 'inc_edge_id', 'out_edge_id', 'node_id']]\n", "\n", "# (1) 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 \n", "flows = self.nema.dropna().apply(lambda row: (row['inc_dire'], row['out_dire']), axis=1).tolist()\n", "# (2) 각 교차로별 방향 목록 : pdires (possible directions)\n", "pdires = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " dires = self.match7[self.match7.node_id == node_id][['inc_dire','out_dire']].values.flatten()\n", " dires = {dire for dire in dires if type(dire)==str}\n", " pdires[node_id] = dires\n", "# (3) 각 (교차로, 진입방향) 별 진입id 목록 : inc2id (incoming direction to incoming edge_id)\n", "inc2id = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " for inc_dire in pdires[node_id]:\n", " df = self.match7[(self.match7.node_id==node_id) & (self.match7.inc_dire==inc_dire)]\n", " inc2id[(node_id, inc_dire)] = df.inc_edge_id.iloc[0]\n", "# (4) 각 (교차로, 진출방향) 별 진출id 목록 : out2id (outgoing direction to outgoing edge_id)\n", "out2id = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " for out_dire in pdires[node_id]:\n", " df = self.match7[(self.match7.node_id==node_id) & (self.match7.out_dire==out_dire)]\n", " out2id[(node_id, out_dire)] = df.out_edge_id.iloc[0]\n", "# (5) 각 교차로별 가능한 (진입방향, 진출방향) 목록 : pflow (possible flows)\n", "pflow = {}\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " pflow[node_id] = [flow for flow in flows if set(flow).issubset(pdires[node_id])]\n", "# (6) 가능한 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", "# node2inter = dict(zip(self.match7['node_id'], self.match7['inter_no']))\n", "dires_right = ['북', '서', '남', '동', '북'] # ex (북, 서), (서, 남) 등은 우회전 flow\n", "self.matching = []\n", "for node_id in self.parent_ids:\n", " inter_no = self.node2inter[node_id]\n", " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", " for (inc_dire, out_dire) in pflow[node_id]:\n", " move_no = self.nema[(self.nema.inc_dire==inc_dire) & (self.nema.out_dire==out_dire)].move_no.iloc[0]\n", " inc_edge_id = inc2id[(node_id, inc_dire)]\n", " out_edge_id = out2id[(node_id, out_dire)]\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", " 'inc_dire':[inc_dire], 'out_dire':[out_dire],\n", " 'inc_edge_id':[inc_edge_id], 'out_edge_id':[out_edge_id], 'node_id':[node_id]})\n", " self.matching.append(new_row)\n", " # 보행신호(17), 전적색(18)\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no] * 2, 'move_no':[17, 18],\n", " 'inc_dire':[None]*2, 'out_dire':[None]*2,\n", " 'inc_edge_id':[None]*2, 'out_edge_id':[None]*2, 'node_id':[node_id]*2})\n", " self.matching.append(new_row)\n", " # 신호우회전(21)\n", " for d in range(len(dires_right)-1):\n", " inc_dire = dires_right[d]\n", " out_dire = dires_right[d+1]\n", " if {inc_dire, out_dire}.issubset(pdires[node_id]):\n", " inc_edge_id = inc2id[(node_id, inc_dire)]\n", " out_edge_id = out2id[(node_id, out_dire)]\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[21],\n", " 'inc_dire':[inc_dire], 'out_dire':[out_dire],\n", " 'inc_edge_id':[inc_edge_id], 'out_edge_id':[out_edge_id], 'node_id':[node_id]})\n", " self.matching.append(new_row)\n", "self.matching.append(self.match7[self.match7.node_id.isin(self.child_ids)])\n", "self.matching = pd.concat(self.matching)\n", "self.matching = self.matching.dropna().sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", "self.matching['move_no'] = self.matching['move_no'].astype(int)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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