a-b-street / a-b-street/osm2streets
Feeding a/b streets decomposition/disaggregation of centrelines into other analytical tools
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 156
- Forks
- 14
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
What a great piece of software! We've been using a combination of a/b streets and open-source routing software to conduct analyses to inform scenarios for active-transport-forward future street-network design. I'm wondering about using a/b street's "decomposed" network representation more directly in other software, such as OTP or R5. Since a/b is able to interpret the attributes associated with the OSM centreline links--splitting them into indvidual unidirectional vehicle lanes, sidewalks and bike lanes, etc.--I'm wondering if that output could be exported or saved into a format that could be directly used as a network by other routing software. In essence, is it possible to use a/b street to systematically disaggregate OSM centrelines into their component parts to, say, split a dual-carriageway into two separate directional lanes?
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
In diesem Issue geht es darum, die dekomponierte Netzwerkdarstellung von a/b-Straßen zu exportieren, damit sie in anderer Routing-Software wie OTP oder R5 verwendet werden kann. Beginne damit, die aktuelle Netzwerkdarstellung in der Codebasis zu verstehen, vermutlich in Modulen, die die OSM-Konvertierung und die Fahrspurzerlegung behandeln. Suche nach bereits vorhandenen Exportformaten oder Serialisierungslogik. Ermittle, welches Ausgabeformat (z. B. GTFS oder benutzerdefiniertes GeoJSON) für externe Tools geeignet wäre und wie sich Details auf Fahrspurebene darauf abbilden lassen. Prüfe die Kommentare auf verwandte Issues oder Diskussionen, um zusätzlichen Kontext zu erhalten.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Bereich
- tooling
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100