osrm 安装与部署

gistfile1.txt

1.OSRM及前端工具安装部署与调试
1.1 OSRM安装
代码下载（https://github.com/Project-OSRM/osrm-backend）
安装依赖库
sudo apt install build-essential git cmake pkg-config \
libbz2-dev libstxxl-dev libstxxl1v5 libxml2-dev \
libzip-dev libboost-all-dev lua5.2 liblua5.2-dev libtbb-dev
编译安装
mkdir -p build
cd build
cmake ..
cmake --build .
sudo cmake --build . --target install
安装测试
#下载测试数据
wget http://download.geofabrik.de/europe/germany/berlin-latest.osm.pbf

#编译数据
osrm-extract berlin-latest.osm.pbf -p profiles/car.lua
osrm-contract berlin-latest.osrm
osrm-routed berlin-latest.osrm

#测试访问
curl http://127.0.0.1:5000/route/v1/driving/13.388860,52.517037;13.385983,52.496891?steps=true
1.2 OSRM调试环境
下载OSRM前端代码 （https://github.com/Project-OSRM/osrm-frontend.git）
在webstrom中打开相关代码
修改osrm服务地址
#src/leaflet_options.js

services: [{

  label: 'Car (fastest)',

  path: 'http://localhost:5000/route/v1'

}],
在webstorm的终端中执行npm install 和npm start
打开http://localhost:9966，在地图上选择起止点查看规划路线。
1.3 OSRM试验数据准备
将四维数据中的R R_LName R_Name Z_Level BL根据需要在QGIS里进行裁剪，同时将对应的osm数据进行导出，方便进行交叉对比。

1.4 安装OSM转换脚本
下载转换脚本代码（https://github.com/andrewguertin/ogr2osm.git）
安装配套的gdal库
运行脚本将测试数据导出为osm文件
使用osrm的命令将osm文件转换成osrm导航数据
2.实现方法
2.1 总体思路
    为验证方案可行并尽可能简化实现方法，目前采取的思路是将四维数据通过ogr2osm脚本先转换成osm，然后将osm转换成导航数据osrm格式，然后进行发布使用。

2.2 技术路线
对比研究四维和osm数据组织格式
研究四维数据向osm数据转换的方法及各字段的对应方式
实现道路等级、路名提示、单行等基本道路规则的规划
2.3 主要原理
目前数据主要使用R R_LName R_Name Z_Level BL等数据集
道路类型：转换时需要将R中的kind字段转换到osm中的“highway”字段
if strKind == "00" or strKind == '01':
    tags['highway'] ="motorway"elif strKind == "02":
    tags['highway'] = "trunk"    if strKind2 == "0b":
        tags['highway'] = "trunk_link"elif strKind == "03":
    tags['highway'] = "primary"    if strKind2 == "0b":
        tags['highway'] = "primary_link"elif strKind == "04":
    tags['highway'] = "secondary"elif strKind == "05":
    tags['highway'] = "tertiary"elif strKind == "06":
    tags['highway'] = "unclassified"elif strKind == "08":
    tags['highway'] = "residential"elif strKind == "0a":
    tags['highway'] = "living_street"elif strKind == "0b":
    tags['highway'] = "service"
增加单行处理：将R中的Direction字段转换到osm中的“oneway”字段
if strDirection == '0' or strDirection == '1':
    tags['oneway'] = 'no'    tags['rDirection'] = 'no'elif strDirection == '2':
    tags['oneway'] = 'yes'    tags['rDirection'] = 'no'elif strDirection == '3':
    tags['oneway'] = 'yes'    tags['rDirection'] = 'yes'else:
    tags['oneway'] = 'no'    tags['rDirection'] = 'no'
路线翻转：根据R中的Direction字段将道路数据中的节点翻转，保证路网的连通性
if way in featuresmap:
    if featuresmap[way].tags['oneway'] == 'yes' and featuresmap[way].tags['rDirection'] == 'yes':
        way.points.reverse()
上下层道路处理：分别根据Z_Level数据集和BL数据集中获取节点的分层和连接关系，对于不在一层的节点不合并，使得上下层道路正确连接，同时根据BL中的道路连接关系保证相连接的道路使用的为同一个节点。
立交桥处理：立交桥处理方式参照上下层道路处理，但是立交桥道路在四维中为多线数据，需要将多线数据转化成单线数据，同时交叉点不合并。
路名处理：根据道路数据的ID在R_LName R_Name中查询道路名，同时需要注意字符编码。
layer1 = dataSource1.GetLayer()
layer2 = dataSource2.GetLayer()
layer1.SetAttributeFilter("ID = '"+ strID + "'" );

strRouteID = "";
for feature in layer1:
    strRouteID = feature.GetFieldAsString("Route_ID");

if strRouteID != "":
    layer2.SetAttributeFilter("Route_ID = '"+ strRouteID + "'" + "and Language = '1'")
    for feature in layer2:
        tags['name'] = unicode(feature.GetFieldAsString("PathName"),'gbk')
3.目前进展
完成测试数据到服务发布的流程测试
基本了解osm及四维的数据格式
完成测试数据到osm数据的转换，考虑了道路等级、路名提示、单行、立交桥、上下级道路桥等情况，基本满足路径规划使用
4.后续工作
4.1遗留问题
现有转换OSM代码比较混乱，需要进行重构
现有代码没有考虑大数据量情况下内存使用、性能等问题，需要测试优化
大数据量路名数据及关联数据的查询效率比较低，需要改造成数据库形式
现有方法为将四维shp数据转换为osm数据，然后再转换成导航数据，中间数据转换耗费时间需要编写引擎使其直接支持四维数据
4.2工作安排
将数据导入到Posgress SQL数据库
整理现有代码，使其能够支持数据库查询
整理现有代码，优化代码结构，使其可支持大批量数据的处理
结合黑龙江的数据转换出一套完整的导航数据
结合转换的导航数据进行详细的测试，并完善代码
编写OSRM数据转换工具，直接将四维数据转换成导航数据格式

您好，我最近也在研究OSRM使用四维数据，也是希望能够将数据转换为osm格式，看完您的记录之后，发现我拿到的数据中没有您方法中所用到的R R_LName R_Name Z_Level BL 等数据集。我所获得数据包含一个Streets.shp图层，属性中也没有表明道路类型的字段，而随数据的文档中写着Streets.shp可用于导航。我想咨询一下，您是否遇到过这样的情况？