Al\u00e9m de ter uma conex\u00e3o de rede, precisamos saber o “custo” de viajar sobre qualquer uma das esta\u00e7\u00f5es. O custo depende da aplica\u00e7\u00e3o: Pode ser um manipulador de custo real (tal como um medidor de tarifa); a dist\u00e2ncia total percorrida; tempo; ou qualquer outra m\u00e9trica quando se desloca de um ponto a outro.<\/p>\n
Em nossa aplica\u00e7\u00e3o, vamos suportar tanto a dist\u00e2ncia quanto o tempo como m\u00e9trica de custos. Para melhorar o desempenho, vamos pr\u00e9-calcular o tempo para viajar de carro em todas as nossas entradas na tabela edges_noded<\/i>. O tempo ser\u00e1 calculado com base no tipo de estrada; consultando nosso banco de dados ele nos mostra os diferentes tipos de rodovias cadastradas.<\/p>\n Alguns deles (steps, path, footway, cycleway, proposed and construction) claramente n\u00e3o s\u00e3o adequados para ve\u00edculos por isso para estes vamos setar um custo de -1 (n\u00fameros negativos o pgRouting interpreta como sendo segmentos intransit\u00e1veis). Para o restante, vamos precisar atribuir uma velocidade m\u00e9dia e usar esse tempo para preencher uma nova coluna na nossa tabela. N\u00f3s vamos adicionar uma coluna dist\u00e2ncia para economizar no c\u00e1lculo do comprimento dos nossos segmentos em cada solicita\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Com base na dist\u00e2ncia, tipo e a superf\u00edcie agora pode-se estimar a quantidade de tempo necess\u00e1rio para percorrer cada aresta. O site OpenStreetMap nos d\u00e1 alguma indica\u00e7\u00e3o sobre a velocidade relativa para v\u00e1rios tipos de rodovia.<\/p>\n Dividindo a dist\u00e2ncia por nossas estimativas de velocidade para cada estrada digite o n\u00famero de horas necess\u00e1rias para viajar ao longo desse segmento. Vamos tamb\u00e9m definir a dist\u00e2ncia para o valor especial de -1 aos tipos de arestas que n\u00e3o queremos que os ve\u00edculos circulem.<\/p>\n Podemos testar o funcionamento da rota usando a fun\u00e7\u00e3o pgr_dijkstra <\/em>(que implementa o algoritmo Dijkstra<\/em>) para encontrar o caminho mais curto entre quaisquer dois v\u00e9rtices da rede. V\u00e9rtices s\u00e3o identificados pela coluna id na tabela edges_noded_vertices_pgr<\/em>, gerada automaticamente. Selecione quaisquer dois n\u00fameros do ID de tabela e execute a seguinte consulta. Iremos utilizar neste exemplo os v\u00e9rtices 757 e 1000.<\/p>\n Note como passamos uma sub-consulta como um argumento para pgr_dijkstra<\/em>. Isto \u00e9, estamos dizendo para o pgRouting <\/em>qual rede usar quando procurar a rota, e \u00e9 um SQL, que podemos refinar o tipo de rota a procurar. Poder\u00edamos, por exemplo, dizer ao pgRouting <\/em>para ignorar todas as highways ao procurar uma rota, adicionando a seguinte cl\u00e1usula WHERE: WHERE type = ‘highway’<\/i>. O melhor de tudo, isso pode ser feito de forma din\u00e2mica, para que possamos mudar os par\u00e2metros de roteamento com cada solicita\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Para nossos prop\u00f3sitos, devemos notar que, se substituirmos o tempo pela dist\u00e2ncia na sub-consulta, isto dir\u00e1 ao pgRouting para encontrar a rota mais curta, em vez da rota mais r\u00e1pida (lembre-se que voc\u00ea ter\u00e1 de viajar mais lento em determinados tipos de estradas).<\/p>\n At\u00e9 agora n\u00e3o temos estradas de sentido \u00fanico. O mesmo algoritmo pode lidar com estradas de sentido \u00fanico se somarmos a coluna reverse_cost. Como antes, precisamos definir o custo -1 quando n\u00e3o queremos permitir que uma aresta seja usada; Portanto, vamos usar -1 como o reverse_cost quando o atributo de sentido \u00fanico for sim. Se a estrada n\u00e3o for unidirecional, usamos o mesmo custo na dire\u00e7\u00e3o de avan\u00e7o e revers\u00e3o.<\/p>\n Juntando os resultados dos n\u00f3s da consulta com os da tabela, podemos obter a informa\u00e7\u00e3o completa acerca da rota que deve ser tomada, em vez de apenas os n\u00fameros de pontos e v\u00e9rtices.<\/p>\n Al\u00e9m de ter uma conex\u00e3o de rede, precisamos saber o “custo” de viajar sobre qualquer uma das esta\u00e7\u00f5es. O custo depende da aplica\u00e7\u00e3o: Pode ser um manipulador de custo real (tal como um medidor de tarifa); a dist\u00e2ncia total percorrida;… Continue Reading →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":275,"featured_media":5069,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7,24,132,11],"tags":[208,223,250,266,212],"class_list":["post-5595","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-geoserver","category-gis","category-openlayers","category-postgis","tag-geoserver","tag-gis","tag-openlayers","tag-pgrouting","tag-postgis"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5595","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/users\/275"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5595"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5595\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6213,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5595\/revisions\/6213"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5069"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5595"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5595"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5595"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}SELECT DISTINCT(type) from edges_noded;\r\n type\r\n----------------\r\n motorway\r\n motorway_link\r\n steps\r\n secondary\r\n tertiary\r\n trunk\r\n secondary_link\r\n path\r\n unclassified\r\n proposed\r\n cycleway\r\n trunk_link\r\n primary\r\n track\r\n tertiary_link\r\n raceway\r\n residential\r\n construction\r\n primary_link\r\n service\r\n footway<\/pre>\n
ALTER TABLE edges_noded ADD distance FLOAT8;\r\nALTER TABLE edges_noded ADD time FLOAT8;\r\nUPDATE edges_noded SET distance = ST_Length(ST_Transform(the_geom, 4326)::geography) \/ 1000;<\/pre>\n
UPDATE edges_noded SET\r\n time =\r\n CASE type\r\n WHEN 'steps' THEN -1\r\n WHEN 'path' THEN -1\r\n WHEN 'footway' THEN -1\r\n WHEN 'cycleway' THEN -1\r\n WHEN 'proposed' THEN -1\r\n WHEN 'construction' THEN -1\r\n WHEN 'raceway' THEN distance \/ 100\r\n WHEN 'motorway' THEN distance \/ 70\r\n WHEN 'motorway_link' THEN distance \/ 70\r\n WHEN 'trunk' THEN distance \/ 60\r\n WHEN 'trunk_link' THEN distance \/ 60\r\n WHEN 'primary' THEN distance \/ 55\r\n WHEN 'primary_link' THEN distance \/ 55\r\n WHEN 'secondary' THEN distance \/ 45\r\n WHEN 'secondary_link' THEN distance \/ 45\r\n WHEN 'tertiary' THEN distance \/ 45\r\n WHEN 'tertiary_link' THEN distance \/ 40\r\n WHEN 'unclassified' THEN distance \/ 35\r\n WHEN 'residential' THEN distance \/ 30\r\n WHEN 'living_street' THEN distance \/ 30\r\n WHEN 'service' THEN distance \/ 30\r\n WHEN 'track' THEN distance \/ 20\r\n ELSE distance \/ 20\r\n END;<\/pre>\n
UPDATE edges_noded SET\r\n distance =\r\n CASE type\r\n WHEN 'steps' THEN -1\r\n WHEN 'path' THEN -1\r\n WHEN 'footway' THEN -1\r\n WHEN 'cycleway' THEN -1\r\n WHEN 'proposed' THEN -1\r\n WHEN 'construction' THEN -1\r\n ELSE distance\r\n END;<\/pre>\n
SELECT\r\n id1 AS vertex,\r\n id2 AS edge,\r\n cost\r\nFROM pgr_dijkstra('SELECT id, source::INT4, target::INT4, time AS cost FROM edges_noded', 1000, 757, false, false)\r\nORDER BY seq;\r\n\r\n vertex | edge | cost\r\n--------+-------+---------------------\r\n 1000 | 873 | 0.00862449481177354\r\n 1001 | 11469 | 0.0946329838309096\r\n 11548 | 11468 | 0.0411391925170661\r\n 11510 | 11418 | 0.0130258077805629\r\n 11511 | 11452 | 0.010555359038939\r\n 11536 | 11453 | 0.0500946880163133\r\n 11537 | 11454 | 0.0128158392635584\r\n 11538 | 11455 | 0.225115465905455\r\n 757 | -1 | 0\r\n<\/pre>\nSELECT\r\n id1 AS vertex,\r\n id2 AS edge,\r\n cost\r\nFROM pgr_dijkstra('SELECT id, source::INT4, target::INT4, time AS cost, CASE oneway WHEN ''yes'' THEN -1 ELSE time END AS reverse_cost FROM edges_noded', 1000, 757, true, true)\r\nORDER BY seq;<\/pre>\nSELECT\r\n e.old_id AS id,\r\n e.name, e.type,\r\n e.oneway,\r\n sum(e.time) AS time,\r\n sum(e.distance) AS distance\r\nFROM\r\n pgr_dijkstra('SELECT id, source::INT4, target::INT4, time AS cost, CASE oneway WHEN ''yes'' THEN -1 ELSE time END AS reverse_cost FROM edges_noded', 753, 756, true, true) AS r,\r\n edges_noded AS e\r\nWHERE r.id2 = e.id\r\nGROUP BY e.old_id, e.name, e.type, e.oneway;\r\n\r\n id | name | type | oneway | time | distance\r\n-----+---------------------+-------------+--------+--------------------+\r\n 203 | Bunker Hill Terrace | residential | | 0.00790 | 0.23713\r\n 210 | Two Rod Road | residential | | 0.00537 | 0.16137\r\n 225 | Heritage Lane | residential | | 0.01131 | 0.33932\r\n 224 | Plymouth Drive | residential | | 0.00230 | 0.06914\r\n 201 | Colonial Drive | residential | | 0.00794 | 0.23829<\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"