【Python】Python Astar算法生成最短路径GPS轨迹

港控/mmm° 2024-04-17 11:31 67阅读 0赞

**简介**

最短路径问题是计算机科学中一个经典问题，它涉及找到图中两点之间距离最短的路徑。在实际应用中，最短路径算法用于解决广泛的问题，例如导航、物流和网络优化。

**步骤 1：加载道路网络数据**

要计算最短路径，我们需要一个表示道路网络的图。我们可以使用 NetworkX 的 `read_shp` 函数从 Shapefile 文件加载图。

import networkx as nx
    
    g = nx.read_shp("path/to/roads.shp")

**步骤 2：定义起点和终点**  
接下来，我们需要定义起点和终点坐标。我们可以使用 `Shapely` 的 `Point` 类来表示这些坐标。

from shapely.geometry import Point
    
    start_point = Point(116.3000, 39.8600)
    end_point = Point(116.4500, 39.9000)

**步骤 3：寻找最近的节点**  
由于图中的路径通常链接节点，我们需要找到起点和终点最近的节点。我们可以遍历所有边，并使用 Shapely 的 `interpolate`和 `project` 函数计算距离。

start_nearest_node = None
    start_nearest_distance = float('inf')
    
    for edge in g.edges(data=True):
        line = wkt_loads(edge[2]['Wkt'])
        nearest_point = line.interpolate(line.project(start_point))
        distance = nearest_point.distance(start_point)
        if distance < start_nearest_distance:
            start_nearest_distance = distance
            start_nearest_node = list(line.coords)[0]
    # 重复上述步骤查找最近的终点节点

**步骤 4：计算最短路径**  
现在，我们可以使用 NetworkX 的 `shortest_path` 函数计算起点和终点节点之间的最短路径。

shortest_path = nx.astar_path(g, source=start_nearest_node, target=end_nearest_node, weight='length')

**步骤 5：可视化路径**  
最后，我们可以使用 Matplotlib 绘制最短路径。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    # 绘制道路边
    edges = gpd.read_file("path/to/roads.shp")
    edges.plot(ax=ax, color='gray', linewidth=0.5)
    
    # 标记起点和终点
    plt.scatter(start_point.x, start_point.y, color='green', label='Start')
    plt.scatter(end_point.x, end_point.y, color='blue', label='End')
    
    # 绘制路径
    path_geom = []
    for u, v in zip(shortest_path[:-1], shortest_path[1:]):
        line = wkt_loads(g[u][v]['Wkt'])
        path_geom.append(line)
        ax.plot(*line.xy, color='red', linewidth=2)
    
    plt.legend()
    plt.show()

**结论**  
通过遵循这些步骤，你可以使用 Python 和 NetworkX 生成最短路径。这种技术在各种实际应用中都很有用，例如路线规划、物流优化和网络分析。  
![请添加图片描述][6c4efde8cf8f4014a19d94c4ce5e5bbf.png]  
**代码示例传送门**  
在哪里  
在哪里见过你  
你的笑容这样熟悉  
我一时想不起  
[啊 在梦里][Link 1]

[6c4efde8cf8f4014a19d94c4ce5e5bbf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/60c7af9ac1194df08a67278703a7762f.png
[Link 1]: https://github.com/xinv1996/spiderslab/tree/main/%E8%BD%A8%E8%BF%B9%E7%94%9F%E6%88%90