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| -rw-r--r-- | ero1/src/generation/graph_generation.py | 17 | ||||
| -rw-r--r-- | ero1/src/generation/habitation_generation.py | 24 | ||||
| -rw-r--r-- | ero1/src/generation/snow_generation.py | 85 | ||||
| -rw-r--r-- | ero1/src/generation/suburb_snowplow_generation.py | 88 |
4 files changed, 214 insertions, 0 deletions
diff --git a/ero1/src/generation/graph_generation.py b/ero1/src/generation/graph_generation.py new file mode 100644 index 0000000..641e761 --- /dev/null +++ b/ero1/src/generation/graph_generation.py @@ -0,0 +1,17 @@ +import osmnx as ox +from src.helper.duplicate_removal import remove_duplicates + +def generate_graph(city_name, debug_mode=False): + """ + Génère un graphe à partir du nom d'une ville en utilisant OSMnx. + + Parameters: + city_name : Le nom de la ville pour laquelle générer le graphe. + + Returns: + MultiDiGraph : Le graphe généré. + """ + # Generate the graph from the city name + GRAPH = ox.graph_from_place(city_name, network_type='drive') + GRAPH = remove_duplicates(GRAPH, debug_mode) + return GRAPH
\ No newline at end of file diff --git a/ero1/src/generation/habitation_generation.py b/ero1/src/generation/habitation_generation.py new file mode 100644 index 0000000..35cddaa --- /dev/null +++ b/ero1/src/generation/habitation_generation.py @@ -0,0 +1,24 @@ +# FICHIER DEPRECATED : Ce fichier n'est plus utilisé. + +import random +import parameters as params + +def place_habitation(G): + """ + Place des zones d'habitation sur les arêtes du graphe. + Parameters: + G (voir quel type on veut utiliser): le graphe des routes + Returns: + None: le graphe est modifié en place + """ + edges = list(G.edges(keys=True, data=True)) + n = len(edges) + amount_to_place = int(params.HABITATION_PERCENTAGE * n) + + # Trie les arrêtes par leur longueur. (x[3] = data) + edges_sorted = sorted(edges, key=lambda x: x[3].get('length', 0), reverse=True) + + # Place les habitations sur les plus longues arêtes ? (tentative - juste pour tester les drones) + # WARNING : peut être remplacer la fonction plus tard. + for (u, v, k, data) in edges_sorted[:amount_to_place]: + data['habitation'] = True diff --git a/ero1/src/generation/snow_generation.py b/ero1/src/generation/snow_generation.py new file mode 100644 index 0000000..449a4ec --- /dev/null +++ b/ero1/src/generation/snow_generation.py @@ -0,0 +1,85 @@ +# FICHIER DEPRECATED : Ce fichier n'est plus utilisé. + +import random +import parameters as params + + +def place_snow(G): + """ + Place de la neige sur les egdes du graphe + Parameters: + G (voir quel type on veut utiliser): le graphe des routes + Returns: + None: le graphe est modifié en place + """ + # WARNING: je ne suis pas sûr de cette manière de faire qui me semble boffe, je pense qu'une manière plus random (mais plus sale/lente) serait de shuffle la liste d'edges. Le soucis avec la méthode actuelle c'est que si G.egdes(...) ordonne les arcs/arêtes d'une manière prédéfinie, alors le début/la fin de la liste sera composé de beacoup/peu de neige, ce qui n'est pas uniforme + edges = list(G.edges(keys=True, data=True)) + n = len(edges) + random.shuffle(edges) + amount_to_cover = int(params.SNOW_PERCENTAGE * n) + quantity: float = 0 + + for u, v, k, data in edges: + if (amount_to_cover == 0): # we should place > 2.5cm snow + quantity = random.uniform( + params.SNOW_THRESHOLD + 0.01, params.SNOW_MAX) + else: # we do not care + quantity = random.uniform(params.SNOW_MIN, params.SNOW_MAX) + + if (quantity >= params.SNOW_THRESHOLD): + amount_to_cover -= 1 + + data['snow'] = quantity + + +def place_snow_v2(G): + """ + Place de la neige sur les egdes du graphe, moins opti que la v1 mais gère les cas (u,v) et (v,u) (plus réaliste) + Parameters: + G (voir quel type on veut utiliser): le graphe des routes + Returns: + (int, int): (nb_edges_oriented, nb_edges_nonoriented), renvoie le nombre d'edges qui ont plus de 2.5 cm de neige (utile pour débug les drônes) + """ + edges = list(G.edges(keys=True, data=True)) + n = len(edges) + random.shuffle(edges) + amount_to_cover = int(params.SNOW_PERCENTAGE * n) + TO_DELETE = amount_to_cover # pls delete once testing is finished + quantity: float = 0 + + res_oriented = 0 + res_unoriented = 0 + visited = {} # (u,v) => quantity + + for u, v, k, data in edges: + if (v, u) in visited: + data['snow'] = visited[(v, u)] + amount_to_cover -= 1 + + res_unoriented += 1 + # we do not increment res_oriented since (u,v) and (v,u) are the same thing + # => check to_undirected but should be good + elif (u, v) in visited: + data['snow'] = visited[(u, v)] + # WARNING: this implementation might not be the most accurate/best + + amount_to_cover -= 1 + # TODO : wtf do I do with the counters ... technically nothing ? + else: + if (amount_to_cover <= 0): # we should place > 2.5cm snow + quantity = random.uniform( + params.SNOW_THRESHOLD + 0.01, params.SNOW_MAX) + else: # we do not care + quantity = random.uniform(params.SNOW_MIN, params.SNOW_MAX) + + if (quantity >= params.SNOW_THRESHOLD): + amount_to_cover -= 1 + + data['snow'] = quantity + visited[(u, v)] = quantity + + res_unoriented += 1 + res_oriented += 1 + + # assert (TO_DELETE == res_unoriented) => need to check how to handle duplicate of the form (u,v) + return res_oriented, res_unoriented diff --git a/ero1/src/generation/suburb_snowplow_generation.py b/ero1/src/generation/suburb_snowplow_generation.py new file mode 100644 index 0000000..156bdda --- /dev/null +++ b/ero1/src/generation/suburb_snowplow_generation.py @@ -0,0 +1,88 @@ +import networkx as nx +from src.generation.graph_generation import generate_graph +from src.helper.export_import_yaml import load_paths_from_yaml +import osmnx as ox + +arrondissements = [ + 'Anjou', + 'Le Plateau-Mont-Royal', + 'Outremont', + 'Rivière-des-Prairies–Pointe-aux-Trembles', + 'Verdun', +] + + +def logic_quartiers_(path_list, montreal_g, suburb_list, debug_mode=False): + """ + the main logic behind the generate_quartiers functions + """ + + if debug_mode: + tot_edges = 0 + tot_nodes = 0 + for arr in suburb_list: + g_temp = ox.graph_from_place( + arr + ", Montréal, Québec, Canada", network_type='drive') + removed = [(u, v, k) + for u, v, k in g_temp.edges(keys=True) if k > 0] + g_temp.remove_edges_from(removed) + tot_edges += len(g_temp.edges) + tot_nodes += len(g_temp.nodes) + + print("tot_edges = " + str(tot_edges)) + print("tot_nodes = " + str(tot_nodes)) + + # graph_mont = generate_graph("Montréal, Québec, Canada") + graph_mont = montreal_g + + res = nx.DiGraph() + + i = 0 + + for arr in suburb_list: + for u, v in path_list[arr]: + # print("u : " + str(u)) + # print("v : " + str(v)) + # print("noeud u: "+str(graph_mont.nodes[u])) + # print("noeud v: "+str(graph_mont.nodes[v])) + # print("(u,v) in graph : " + str((u, v) + # in graph_mont.edges(keys=False))) + # print("edge u,v: "+str(graph_mont.edges[(u, v, 0)])) + try: + res.add_node(u, **graph_mont.nodes[u]) + res.add_node(v, **graph_mont.nodes[v]) + if graph_mont.has_edge(u, v): + res.add_edge(u, v, **graph_mont.edges[(u, v, 0)]) + if graph_mont.has_edge(v, u): + res.add_edge(v, u, **graph_mont.edges[(v, u, 0)]) + except: + i += 1 + continue + + return res + + +def generate_quartiers_from_yaml(path_yaml_drone, montreal_g, suburb_list=arrondissements, debug_mode=False): + """ + Génère un graphe qui est l'union des edges/nodes des graphes de chaque + quartiers où path_yaml_drone est le chemin du fichier yaml qui + contient le resultat du drone + Parameters: + debug_mode (bool: default = False): le debug mode duh + Return: + nx.MultiDiGraph/nx.DiGraph : la fusion des quartiers + """ + path_res = load_paths_from_yaml(path_yaml_drone) + return logic_quartiers_(path_res, montreal_g, suburb_list, debug_mode) + + +def generate_quartiers_from_path(path_list, montreal_g, suburb_list=arrondissements, debug_mode=False): + """ + Génère un graphe qui est l'union des edges/nodes des graphes de chaque + quartiers où path_list est le resultat du drone + Parameters: + debug_mode (bool: default = False): le debug mode duh + Return: + nx.MultiDiGraph/nx.DiGraph : la fusion des quartiers + """ + return logic_quartiers_(path_list, montreal_g, suburb_list, debug_mode) |