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325 lines
9.6 KiB
325 lines
9.6 KiB
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 1,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"import pandas as pd\n",
|
|
"import numpy as np\n",
|
|
"import os, sys, copy, argparse, json, pickle\n",
|
|
"import sumolib, traci\n",
|
|
"from tqdm import tqdm\n",
|
|
"from datetime import datetime\n",
|
|
"path_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath('.')))\n",
|
|
"path_scr = os.path.join(path_root, 'scripts')\n",
|
|
"sys.path.append(path_scr)\n",
|
|
"from preprocess_daily import DailyPreprocessor\n",
|
|
"# from generate_signals import SignalGenerator"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 2,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"self = DailyPreprocessor(config_name = 'test_0731',\n",
|
|
" file_net = 'new_sungnam_network_internal_target_0721.net.xml')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 3,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"1-1. 네트워크가 로드되었습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# 1-1. 네트워크 불러오기\n",
|
|
"self.load_networks()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 4,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"1-2. 테이블들이 로드되었습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# 1-2. 테이블 불러오기\n",
|
|
"self.load_tables()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 5,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"1-5. 테이블을 표준화했습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# 1-5. 테이블 표준화\n",
|
|
"self.standardize()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 6,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"1-5. 테이블을 표준화했습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# 1-5. 테이블 표준화\n",
|
|
"self.standardize()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 7,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"1-6. 주요 객체 (리스트, 딕셔너리)들을 저장했습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# 1-6. 주요 객체 (리스트, 딕셔너리) 저장\n",
|
|
"self.store_objects()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 8,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"self.make_match1()\n",
|
|
"self.make_match2()\n",
|
|
"self.make_match3()\n",
|
|
"self.make_match4()\n",
|
|
"self.make_match5()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"self.uturn = pd.merge(self.uturn, 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",
|
|
"# 각 uturn node에 대하여 (inc_edge_id, out_edge_id) 부여\n",
|
|
"cmatches = []\n",
|
|
"row = self.uturn.iloc[0]\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",
|
|
"print(type(inc_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",
|
|
"cmatch['node_type'] = 'u_turn'\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 진출로 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 진출로 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"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"print(type(inc_edge_id))\n",
|
|
"print(type(out_edge_id))\n",
|
|
"print(cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']].info())"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"print(inc_edge_id, out_edge_id)\n",
|
|
"# 보행신호시/좌회전시 진입/진출 엣지id 배정\n",
|
|
"cmatch[['inc_edge_id', 'out_edge_id']] = None\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"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 9,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"2-1. 매칭 테이블들을 생성했습니다.\n",
|
|
"2-2. 초기화 신호가 지정되었습니다. (우회전 : g)\n",
|
|
"2-3. 유턴 인덱스 / 비보호좌회전 인덱스를 지정했습니다.\n",
|
|
"2-4. 직진 및 좌회전(G)을 배정했습니다.\n",
|
|
"2-5. node2num_cycles.json를 저장했습니다.\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"# 2. 중간산출물 만들기\n",
|
|
"# 2-1 매칭테이블 생성\n",
|
|
"self.get_matches()\n",
|
|
"# 2-2 신호 초기화\n",
|
|
"self.initialize_state()\n",
|
|
"# 2-3 유턴 인덱스 / 비보호좌회전 인덱스 지정\n",
|
|
"self.assign_indices()\n",
|
|
"# 2-4 신호배정\n",
|
|
"self.assign_signals()\n",
|
|
"# 2-5 기반파일 저장\n",
|
|
"self.save_intermediates()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"self.write_issues()"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "siggen_env",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.12.4"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
}
|