基于pgrouting的路徑規(guī)劃處理方法
對于GIS業(yè)務來說,路徑規(guī)劃是非常基礎的一個業(yè)務,一般公司如果處理,都會直接選擇調用已經成熟的第三方的接口,比如高德、百度等。當然其實路徑規(guī)劃的算法非常多,像比較著名的Dijkstra、A*算法等。當然本篇文章不是介紹算法的,本文作者會根據(jù)pgrouting已經集成的Dijkstra算法來,結合postgresql數(shù)據(jù)庫來處理最短路徑。
一、數(shù)據(jù)處理
路徑規(guī)劃的核心是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是一般的路網數(shù)據(jù),但是我們拿到路網數(shù)據(jù)之后,需要對數(shù)據(jù)進行處理,由于算法的思想是基于有向圖的原理,因此首先需要對數(shù)據(jù)做topo處理,通過topo我們其實就建立了路網中各條道路的頂點關系,下面是主要命令:
--開啟執(zhí)行路網topo的插件 create extension postgis; create extension postgis_topology; --數(shù)據(jù)創(chuàng)建拓撲 ALTER TABLE test_road ADD COLUMN source integer; ALTER TABLE test_road ADD COLUMN target integer; SELECT pgr_createTopology('test_road',0.00001, 'geom', 'gid');
其中test_road是將路網數(shù)據(jù)導入到postgresql中的表名。
處理完topo之后,基本就夠用了,我們就可以借助pgrouting自帶的函數(shù),其實有很多,我們選擇pgr_dijkstra
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.pgr_dijkstra( IN edges_sql text, IN start_vid bigint, IN end_vid bigint, IN directed boolean, OUT seq integer, OUT path_seq integer, OUT node bigint, OUT edge bigint, OUT cost double precision, OUT agg_cost double precision) RETURNS SETOF record AS $BODY$ DECLARE BEGIN RETURN query SELECT * FROM _pgr_dijkstra(_pgr_get_statement($1), start_vid, end_vid, directed, false); END $BODY$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE COST 100 ROWS 1000; ALTER FUNCTION public.pgr_dijkstra(text, bigint, bigint, boolean) OWNER TO postgres;
從函數(shù)輸入?yún)?shù)可以看到,我們需要一個查詢sql,一個起始點、一個結束點、以及是否考慮方向,好了了解到調用函數(shù)輸入?yún)?shù),我們就來寫這個函數(shù)。
二、原理分析
一般路徑規(guī)劃,基本都是輸入一個起點位置、一個終點位置然后直接規(guī)劃,那么對于我們來說,要想套用上面的函數(shù),必須找出起點位置target ,以及終點位置的source,然后規(guī)劃根據(jù)找出的這兩個topo點,調用上面的函數(shù),來返回自己所需要的結果。
如何根據(jù)起始點找到對應的target呢,其實就是找離起點最近線的target,同理終點的source,其實就是找離終點最近線的source,當然將這兩個點規(guī)劃規(guī)劃好之后,基本就可以了,但是最后還需要將起點到起點最近先的target連接起來,終點到終點最近線的source連接起來,這樣整個路徑規(guī)劃就算完成了。
下面我們來看具體的實現(xiàn)存儲過程:
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.pgr_shortest_road( IN startx double precision, IN starty double precision, IN endx double precision, IN endy double precision, OUT road_name character varying, OUT v_shpath character varying, OUT cost double precision) RETURNS SETOF record AS $BODY$ declare v_startLine geometry;--離起點最近的線 v_endLine geometry;--離終點最近的線 v_startTarget integer;--距離起點最近線的終點 v_endSource integer;--距離終點最近線的起點 v_statpoint geometry;--在v_startLine上距離起點最近的點 v_endpoint geometry;--在v_endLine上距離終點最近的點 v_res geometry;--最短路徑分析結果 v_perStart float;--v_statpoint在v_res上的百分比 v_perEnd float;--v_endpoint在v_res上的百分比 v_rec record; first_name varchar; end_name varchar; first_cost double precision; end_cost double precision; begin --查詢離起點最近的線 execute 'select geom,target,name from china_road where ST_DWithin(geom,ST_Geometryfromtext(''point('|| startx ||' ' || starty||')''),0.01) order by ST_Distance(geom,ST_GeometryFromText(''point('|| startx ||' '|| starty ||')'')) limit 1' into v_startLine ,v_startTarget,first_name; --查詢離終點最近的線 execute 'select geom,source,name from china_road where ST_DWithin(geom,ST_Geometryfromtext(''point('|| endx || ' ' || endy ||')''),0.01) order by ST_Distance(geom,ST_GeometryFromText(''point('|| endx ||' ' || endy ||')'')) limit 1' into v_endLine,v_endSource,end_name; --如果沒找到最近的線,就返回null if (v_startLine is null) or (v_endLine is null) then return; end if ; select ST_ClosestPoint(v_startLine, ST_Geometryfromtext('point('|| startx ||' ' || starty ||')')) into v_statpoint; select ST_ClosestPoint(v_endLine, ST_GeometryFromText('point('|| endx ||' ' || endy ||')')) into v_endpoint; --計算距離起點最近線上的點在該線中的位置 select ST_Line_Locate_Point(st_linemerge(v_startLine), v_statpoint) into v_perStart; select ST_Line_Locate_Point(st_linemerge(v_endLine), v_endpoint) into v_perEnd; select ST_Distance_Sphere(v_statpoint,ST_PointN(ST_GeometryN(v_startLine,1), ST_NumPoints(ST_GeometryN(v_startLine,1)))) into first_cost; select ST_Distance_Sphere(ST_PointN(ST_GeometryN(v_endLine,1),1),v_endpoint) into end_cost; if (ST_Intersects(st_geomfromtext('point('|| startx ||' '|| starty ||') '), v_startLine) and ST_Intersects(st_geomfromtext('point('|| endx ||' '|| endy ||') '), v_startLine)) then select ST_Distance_Sphere(v_statpoint, v_endpoint) into first_cost; select ST_Line_Locate_Point(st_linemerge(v_startLine), v_endpoint) into v_perEnd; for v_rec in select ST_Line_SubString(st_linemerge(v_startLine), v_perStart,v_perEnd) as point,COALESCE(end_name,'無名路') as name,end_cost as cost loop v_shPath:= ST_AsGeoJSON(v_rec.point); cost:= v_rec.cost; road_name:= v_rec.name; return next; end loop; return; end if; --最短路徑 for v_rec in (select ST_Line_SubString(st_linemerge(v_startLine),v_perStart,1) as point,COALESCE(first_name,'無名路') as name,first_cost as cost union all SELECT st_linemerge(b.geom) as point,COALESCE(b.name,'無名路') as name,b.length as cost FROM pgr_dijkstra( 'SELECT gid as id, source, target, length as cost FROM china_road where st_intersects(geom,st_buffer(st_linefromtext(''linestring('||startx||' ' || starty ||','|| endx ||' ' || endy ||')''),0.05))', v_startTarget, v_endSource , false ) a, china_road b WHERE a.edge = b.gid union all select ST_Line_SubString(st_linemerge(v_endLine),0,v_perEnd) as point,COALESCE(end_name,'無名路') as name,end_cost as cost) loop v_shPath:= ST_AsGeoJSON(v_rec.point); cost:= v_rec.cost; road_name:= v_rec.name; return next; end loop; end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE STRICT;
上面這種實現(xiàn),是將所有查詢道路返回一個集合,然后客戶端來將各個線路進行合并,這種方式對最終效率影響比較大,所以一般會在函數(shù)中將道路何合并為一條道路,我們可以使用postgis的st_union函數(shù)來處理,小編經過長時間的試驗,在保證效率和準確性的情況下,對上面的存儲過程做了很多優(yōu)化,最終得出了如下:
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.pgr_shortest_road( startx double precision, starty double precision, endx double precision, endy double precision) RETURNS geometry AS $BODY$ declare v_startLine geometry;--離起點最近的線 v_endLine geometry;--離終點最近的線 v_perStart float;--v_statpoint在v_res上的百分比 v_perEnd float;--v_endpoint在v_res上的百分比 v_shpath geometry; distance double precision; bufferInstance double precision; bufferArray double precision[]; begin execute 'select geom, case china_road.direction when ''3'' then source else target end from china_road where ST_DWithin(geom,ST_Geometryfromtext(''point('|| startx ||' ' || starty||')'',4326),0.05) AND width::double precision >= '||roadWidth||' order by ST_Distance(geom,ST_GeometryFromText(''point('|| startx ||' '|| starty ||')'',4326)) limit 1' into v_startLine; execute 'select geom, case china_road.direction when ''3'' then target else source end from china_road where ST_DWithin(geom,ST_Geometryfromtext(''point('|| endx || ' ' || endy ||')'',4326),0.05) AND width::double precision >= '||roadWidth||' order by ST_Distance(geom,ST_GeometryFromText(''point('|| endx ||' ' || endy ||')'',4326)) limit 1' into v_endLine; if (v_startLine is null) or (v_endLine is null) then return null; end if; if (ST_equals(v_startLine,v_endLine)) then select ST_LineLocatePoint(st_linemerge(v_startLine), ST_Geometryfromtext('point('|| startx ||' ' || starty ||')',4326)) into v_perStart; select ST_LineLocatePoint(st_linemerge(v_endLine), ST_Geometryfromtext('point('|| endx ||' ' || endy ||')',4326)) into v_perEnd; select ST_LineSubstring(st_linemerge(v_startLine),v_perStart,v_perEnd) into v_shPath; return v_shPath; end if; select ST_DistanceSphere(st_geomfromtext('point('|| startx ||' ' || starty ||')',4326),st_geomfromtext('point('|| endx ||' ' || endy ||')',4326)) into distance; if ((distance / 1000) > 50) then bufferArray := ARRAY[0.1,0.2,0.3,0.5,0.8]; else bufferArray := ARRAY[0.02,0.05,0.08,0.1]; end if; forEACH bufferInstance IN ARRAY bufferArray LOOP select _pgr_shortest_road(startx,starty,endx,endy,bufferInstance) into v_shPath; if (v_shPath is not null) then return v_shPath; end if; end loop; end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE STRICT COST 100; ALTER FUNCTION public.pgr_shortest_road(double precision, double precision, double precision, double precision ) OWNER TO postgres; DROP FUNCTION public._pgr_shortest_road(double precision, double precision, double precision, double precision, double precision);
上面的函數(shù),其實對于大部分情況下的操作,基本可以滿足了。
三、效率優(yōu)化
其實在數(shù)據(jù)查詢方面,我們使用的是起點和終點之間的線性緩沖來提高效率,如下:
SELECT gid as id, source, target, cost,rev_cost as reverse_cost FROM china_road where geom && st_buffer(st_linefromtext(''linestring('||startx||' ' || starty ||','|| endx ||' ' || endy ||')'',4326),'||bufferDistance||')
當然這在大部分情況下,依舊是不錯的,然后在有些情況下,并不能起到很好的作用,因為如果起點和終點之間道路偏移較大(比如直線上的山脈較多的時候,路就會比較繞),這個時候,可能會增大緩沖距離,而增加緩沖距離就會導致,部分區(qū)域的查詢量增大,繼而影響效率,因此其實我們可以考慮使用mapid這個參數(shù),這個參數(shù)從哪來呢,一般我們拿到的路網數(shù)據(jù)都會這個字段,我們只需要生成一個區(qū)域表,而這個區(qū)域表就倆個字段,一個是mapid,一個是這個mapid的polygon范圍,這樣子,上面的查詢條件,就可以換成如下:
SELECT gid as id, source, target, cost,rev_cost as reverse_cost FROM china_road where mapid in (select mapid from maps where geom && st_buffer(st_linefromtext(''linestring('||startx||' ' || starty ||','|| endx ||' ' || endy ||')''),'||bufferDistance||'))
這樣就可以在很大程度上提高效率。
四、數(shù)據(jù)bug處理
其實有時候我們拿到的路網數(shù)據(jù),并不是非常的準確,或者說是錄入的有瑕疵,我自己遇到的就是生成的topo數(shù)據(jù),本來一條路的target應該和它相鄰路的source的點重合,然后實際卻是不一樣,這就導致最終規(guī)劃處的有問題,因此,簡單寫了一個處理這種問題的函數(shù)
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.modity_road_data() RETURNS void AS $BODY$ declare n integer; begin for n IN (select distinct(source) from china_road ) loop update china_road set geom = st_multi(st_addpoint(ST_geometryN(geom,1), (select st_pointn(ST_geometryN(geom,1),1) from china_road where source = n limit 1), st_numpoints(ST_geometryN(geom,1)))) where target = n; end loop; end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE STRICT COST 100; ALTER FUNCTION public.modity_road_data() OWNER TO postgres;
五、后續(xù)規(guī)劃
上面的函數(shù)已在百萬數(shù)據(jù)中做過驗證,后續(xù)還會驗證千萬級別的路網數(shù)據(jù),當然這種級別,肯定要在策略上做一些調整了,比如最近測試的全國路網中,先規(guī)劃起點至起點最近的高速入口,在規(guī)劃終點至終點最近的高速出口,然后再高速路網上規(guī)劃高速入口到高速出口的路徑,這樣發(fā)現(xiàn)效率提升不少,當然,這里面還有很多邏輯和業(yè)務,等所有東西都驗證完畢,會再出一版,千萬級別路徑規(guī)劃的文章。
到此這篇關于基于pgrouting的路徑規(guī)劃處理的文章就介紹到這了,更多相關pgrouting的路徑規(guī)劃內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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