路迹 explore

把城市路网变成进度条：走过的路自动点亮，没走过的还是灰色。 步行 + 骑行 ｜ 首发城市：成都

本仓库是数据管线原型（M0–M2），把 OSM 路网变成可匹配、可点亮的"路段"数据集，并用模拟 GPS 轨迹验证整条链路。产品构思见 doc/product-concept.md。

管线

build_network（路网构建）→ simulate_tracks（轨迹模拟）→ match_tracks（HMM 匹配点亮）→ visualize（可视化）

# 环境（Python 3.12）
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt leuvenmapmatching folium matplotlib rtree

# 1) 构建成都五城区步行/骑行路网（需联网，结果会缓存）
.venv/bin/python scripts/build_network.py            # 也可 -t walk / -t bike

# 2) 模拟 GPS 轨迹（步行 5 条）
.venv/bin/python scripts/simulate_tracks.py -n walk -k 5

# 3) HMM map matching，点亮走过的路段
.venv/bin/python scripts/match_tracks.py -n walk

# 4) 输出总览图与交互地图
.venv/bin/python scripts/visualize.py -n both

当前数据（成都五城区）

网络	路段数	路口节点	总里程
步行 walk	44,523	30,674	5,602.8 km
骑行 bike	36,718	25,032	5,382.1 km

模拟轨迹匹配质量（与真值对比）：

• 步行：recall 87.7%–94.2%，precision 84.2%–91.0%
• 骑行：recall 82.3%–94.6%，precision 83.9%–100%
• 已点亮：walk 1,033 段 / 134.5 km（2.4%），bike 584 段 / 73.7 km（1.4%）

产出文件

data/
├── raw/tracks/<network>/          # 模拟 GPS 轨迹 + 逐点/逐段真值
└── processed/
    ├── <network>/                 # edges.parquet（唯一路段）、edges_directed.parquet（有向+几何）、nodes、graphml
    ├── tracks/<network>/          # 每条轨迹的匹配结果
    ├── coverage/<network>/        # walked_segments.parquet + stats.json（覆盖统计/匹配质量）
    └── visualization/             # coverage_<network>.png（全城总览）/ .html（交互地图）

可视化效果：灰色为未走过的路网，红色为已点亮路段。

路线图

• M0 路网构建（segment 化、双向归并、平行路拆分）
• M1 GPS 轨迹模拟（真实路网随机游走 + 噪声/离群点 + 逐点真值）
• M2 HMM map matching + 路网点亮 + 可视化
• M3 道路进度（按整条路聚合）、断点提示（"只差最后 200m"）
• M4 统计成就、天府绿道专题

开发约定与坑位说明见 AGENTS.md。