the-ONE 模拟器的使用 osm转换wkt

处置处罚osm数据


目次

• 处置处罚osm数据
  
  
  
  • 1.使用网站进行处置处罚
    
    
    
    • 获得地图数据
      
    • 将导出的文件转化为csv格式
      
    • 对数据进行处置处罚
      
    
    
  • 2.使用osm2wkt进行处置处罚
    
    
    
    • 使用osm2wkt对导出的osm进行处置处罚
      
    
    
  • 总结
    
  
  

1.使用网站进行处置处罚

获得地图数据

通过https://www.openstreetmap.org/ 搜寻想要的地图，选择想要的区域，导出osm格式文件

将导出的文件转化为csv格式

将导出的文件上传到MyGeodata Cloud - GIS Data Warehouse, Converter, Maps网站上面，将文件转换为csv格式

对数据进行处置处罚

导出来的wkt文件，现实显示的是csv格式的文件，但是导出的文件中的数据，不满足我们对the One 模拟器导入地图数据的需求

我们现实须要的只有第一列数据（除第一行的数据），全部我们须要把全部数据给进行处置处罚，而且为了满足使用需求，还需将POLYGON中的数据进行放大，放大到原来的100000倍
我个人对文件的是使用python脚本进行实现的，以下是实现的代码

1. import pandas as pd
2. import os
3. import re
4. import shutil
6. def process_files(directory):
7.     for filename in os.listdir(directory):
8.         if filename.endswith(".csv"):  # 只处理.csv文件
9.             with open(os.path.join(directory, filename), 'r+') as file:
10.                 content = file.read()
11.                 content = content.replace('"', '')  # 删除所有引号
12.                 file.seek(0)  # 将文件指针移回文件开头
13.                 file.write(content)  # 覆盖原文件
14.                 file.truncate()  # 删除原文件中未覆盖的部分
16. def transori(directory):
17.     for filename in os.listdir(directory):
18.         if filename.endswith('.csv'):
19.             file_path = os.path.join(directory, filename)
20.             df = pd.read_csv(file_path, skiprows=[0])
21.             df = df[df.columns[0]].to_frame()
22.             df.to_csv(file_path, index=False, header=False)
24. def transwkt(directory):
25.     for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(directory):
26.         for filename in filenames:
27.             if filename.endswith('.csv'):
28.                 base = os.path.splitext(filename)[0]
29.                 shutil.move(os.path.join(dirpath, filename), os.path.join(dirpath, base + '.wkt'))
31. def trans100000(directory):
32.     files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.wkt')]
33.     for file in files:
34.         with open(os.path.join(directory, file), 'r') as f:
35.             data = f.read()
36.         coordinates = re.findall(r'(\d+\.\d+ \d+\.\d+)', data)
37.         mapping = {}
38.         for coordinate in coordinates:
39.             x, y = map(float, coordinate.split())
40.             mapping[coordinate] = f"{x * 100000} {y * 100000}"
41.         for original, new in mapping.items():
42.             data = data.replace(original, new)
43.         with open(os.path.join(directory, file), 'w') as f:
44.             f.write(data)
46. def out_put(directory):
47.     output_list = []
48.     for i, filename in enumerate(os.listdir(directory), start=1):
49.         if filename.endswith('.wkt'):
50.             filepath = os.path.join(directory, filename)
51.             output_str = f'MapBasedMovement.mapFile{i} = {filepath}'
52.             output_list.append(output_str)
53.     for line in output_list:
54.         print(line)
56. # 使用函数
57. #directory 设置为你存放数据文件的目录
58. directory = '../data/mygeodata'
59. transori(directory)
60. process_files(directory)
62. transwkt(directory)
63. trans100000(directory)
64. out_put(directory)

复制代码

2.使用osm2wkt进行处置处罚

使用osm2wkt对导出的osm进行处置处罚

下载地址(https://github.com/julianofischer/osm2wkt)
用之前的方法大概处置处罚完数据后会存在部门点未连通的情况，须要自己手动添加
但是用此软件可以对其数据的点进行，不连通的街道进行修复或删除,但是大概删除很多数据。
操作代码

1. java -jar ./osm2wkt.jar map.osm

复制代码

把你的osm文件放在 工具的文件夹下

总结

以上两种方法均能处置处罚数据，但是第二种方法对数据的处置处罚只能得到一个wkt文件，对the one 中限制车辆等事务的运行路线不方便，不能很好的模拟真真相况，第一种可以得到公路这种数据，不同的文件包罗不同的路线

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