Wetter Routing App

Dokumentation zur Wetter Routing App

Routing-Logik

Diese Datei beschreibt die Routingmodelle, die Kostenberechnung und die Verwendung von Wetterdaten in der Routenbewertung.

Überblick

Die Wetter Routing App berechnet Fahrradrouten auf Basis von OpenStreetMap-Graphen. Die Anwendung bewertet Kanten nicht nur nach ihrer Länge, sondern kann zusätzlich Niederschlagsdaten aus MeteoSwiss-Forecasts berücksichtigen. Dadurch werden Streckenabschnitte mit ungünstigen Wetterbedingungen höher gewichtet.

Die Routinglogik ist Teil der FastAPI-Verarbeitung. Eine Anfrage kommt über den Endpunkt /WAPapi/v1/route ins Backend, wird in backend/api.py vorbereitet und anschliessend an eines der Routingmodelle übergeben.

Die wichtigste Datei für die Routingmodelle ist:

backend/utils_routingmodels.py

Zusätzlich werden Funktionen aus folgenden Dateien verwendet:

backend/utils_forecast.py
backend/utils_graph.py
backend/utils_nc_file.py

Weitere Einordnung zum gesamten Ablauf befindet sich in:

Einordnung in den API-Ablauf

Bevor die eigentliche Routenberechnung startet, bereitet das Backend mehrere Daten vor:

  1. Start- und Zielpunkt werden aus Adresse oder Koordinaten in WGS84-Koordinaten umgewandelt.
  2. Die Geschwindigkeit wird von km/h in m/s konvertiert.
  3. Über get_nc_file(start_time) wird eine passende NetCDF-Wetterdatei aus backend/data/NC/ ausgewählt.
  4. Aus Start und Ziel wird eine Bounding Box berechnet.
  5. Ein passender OSM-Graph wird aus backend/data/graphs/ geladen oder über OSMnx neu erstellt.
  6. Start- und Zielkoordinaten werden den nächstgelegenen Nodes im Graphen zugeordnet.
  7. Abhängig vom Parameter routingmodel wird einfach oder advanced ausgeführt.

Das Ergebnis der Routingfunktion ist eine Sequenz von Node-IDs. Diese wird danach mit OSMnx in ein GeoJSON-ähnliches Format umgewandelt und an das Frontend zurückgegeben.

Routingmodelle

Aktuell stehen zwei Routingmodelle zur Verfügung:

Routingmodell Beschreibung
einfach Bewertet alle Kanten einmalig mit dem Forecast zur Startzeit.
advanced Bewertet Kanten zeitabhängig anhand der erwarteten Ankunftszeit.

Beide Modelle verwenden dieselbe Grundidee für die Wetterbewertung: Pro Kante wird ein Forecast-Wert gelesen und daraus mit compute_rain_adjusted_cost ein wetterabhängiger Kostenwert berechnet.

Einfaches Routingmodell: einfach

Das Modell einfach verwendet einen statischen Dijkstra-Ansatz.

Implementierung im Code:

static_djikstra

Datei:

backend/utils_routingmodels.py

Grundidee

Bei diesem Modell werden alle Kanten vor der eigentlichen Wegsuche einmalig bewertet. Der Forecast wird für alle Kanten zur Startzeit der Route gelesen.

Danach wird mit OSMnx der kürzeste Pfad anhand der berechneten Kosten gesucht. Die Route bleibt dadurch einfach nachvollziehbar und ist schneller berechnet als beim zeitabhängigen Modell.

Ablauf

1. Routingmodell starten
2. Start- und Zielnode übernehmen
3. Forecast zur Startzeit bestimmen
4. Für jede Edge:
   - Forecast-Wert lesen
   - Regen-Penalty berechnen
   - Kosten (`cost`) setzen
   - Reisezeit (`travel_time`) setzen
5. Kürzesten Pfad mit OSMnx berechnen
   - Gewichtung: `cost`
6. Node-Pfad zurückgeben

Vorteile

Grenzen

Erweitertes Routingmodell: advanced

Das Modell advanced verwendet einen zeitabhängigen Dijkstra-Ansatz.

Implementierung:

time_dependent_dijkstra

Datei:

backend/utils_routingmodels.py

Grundidee

Bei diesem Modell wird nicht nur betrachtet, welche Kante befahren wird, sondern auch zu welchem Zeitpunkt diese Kante voraussichtlich erreicht wird. Dadurch kann dieselbe Kante je nach Ankunftszeit unterschiedliche Kosten erhalten.

Im Unterschied zum einfachen Modell wird der Forecast während der Suche laufend anhand der erwarteten Ankunftszeit abgefragt. Zwischen den Forecast-Zeitschritten wird interpoliert.

Ablauf

1. Advanced-Routingmodell starten
2. Start-State initialisieren
3. Priority Queue erstellen
4. Startnode mit Kosten `0` einfügen
5. Solange die Priority Queue nicht leer ist:
   - State mit den geringsten Kosten entnehmen
   - Prüfen, ob das Ziel erreicht wurde
   - Falls ja:
     - Pfad rekonstruieren
     - Node-Pfad zurückgeben
   - Falls nein:
     - Ausgehende Kanten prüfen
     - Travel Time der Kante berechnen
     - Ankunftszeit am Nachbarn bestimmen
     - Forecast zur Ankunftszeit interpolieren
     - Regen-Penalty berechnen
     - Neue Gesamtkosten berechnen
     - Prüfen, ob ein besserer Pfad gefunden wurde
     - Falls ja:
       - `dist` und `parent` aktualisieren
       - Neuen State in die Priority Queue einfügen
6. Falls die Priority Queue leer ist:
   - Keine Route gefunden

Vorteile

Grenzen

Kantenbewertung

Für jede Kante wird eine Kostenfunktion berechnet. Die Kosten basieren auf der Kantenlänge und einem wetterabhängigen Zuschlag.

Die Berechnung erfolgt über:

compute_rain_adjusted_cost

Datei:

backend/utils_forecast.py

Grundformel:

rain_amount = max(forecast, 0)

cost = length * (1 + multiplier * rain_amount^exponent)

Wenn kein Regen vorhanden ist:

cost = length

Für die höchste Regenempfindlichkeit gilt zusätzlich:

cost = infinity

Damit werden Kanten mit Regen vollständig vermieden, sofern eine alternative Route existiert.

Der berechnete Wert wird als cost an der Kante gespeichert und für die Pfadsuche verwendet. Zusätzlich wird aus Länge und Geschwindigkeit eine travel_time berechnet.

Regenempfindlichkeit rainresistence

rainresistence steuert, wie stark Regen die Kosten einer Kante erhöht. Der Parameter wird über die API übergeben und an compute_rain_adjusted_cost weitergereicht.

rainresistence multiplier exponent Wirkung
highest - - Regen hat keinen Einfluss auf die Kosten.
high 25.0 1.0 Regen erhöht die Kosten leicht.
medium 100.0 1.2 Regen wird deutlich vermieden.
low 400.0 1.4 Regenabschnitte werden stark bestraft.
lowest - - Kanten mit Regen werden vollständig vermieden.

Bei highest bleibt cost = length, auch wenn Regen vorhergesagt ist. Bei lowest wird für Kanten mit Regen cost = infinity gesetzt.

Graphen

Die Routingmodelle arbeiten auf OSMnx-Graphen. Ein Graph enthält Nodes, Kanten, Kantenlängen und Geometrien. Beim Erstellen eines neuen Graphen werden fehlende Kantengeometrien ergänzt und die Kanten anschliessend mit Wetterzellen verknüpft.

Gespeicherte Graphen befinden sich im Ordner:

backend/data/graphs/

Typische Dateien:

Wenn ein passender Graph bereits vorhanden ist, wird er aus dem Cache geladen. Falls kein passender Graph vorhanden ist, wird ein neuer Graph über OSMnx erstellt, mit Wetterzellen ergänzt und gespeichert.

Wetterzellen auf Kanten

Damit eine Kante mit Wetterdaten bewertet werden kann, besitzt sie Verweise auf eine Zelle im NetCDF-Wetterraster:

Die Zuordnung wird beim Erstellen eines neuen Graphen berechnet und im gespeicherten Graphen abgelegt. Dadurch kann das Routing später direkt den passenden Forecast-Wert pro Kante lesen.

Die detaillierte Beschreibung der Rasteraufbereitung und Zellzuordnung befindet sich in Wetterdaten.

Wetterdaten im Routing

Im Routing wird die geöffnete NetCDF-Datei nur noch abgefragt. Die Aufbereitung, Aktualisierung, Auswahl der Datei und Zuordnung der Wetterzellen ist in Wetterdaten beschrieben.

Beim einfachen Modell wird der Forecast ohne zeitliche Interpolation zur Startzeit gelesen. Beim erweiterten Modell wird der Forecast zur erwarteten Ankunftszeit interpoliert.

Ergebnis

Das Ergebnis der Routenberechnung ist ein Node-Pfad. Dieser wird anschliessend in backend/api.py mit OSMnx in ein GeoJSON-ähnliches Format umgewandelt.

Die Antwort enthält pro Routensegment unter anderem: