如何无需生成绘图简便计算两个GPS坐标点之间的通行时间

两点通行时间的极简计算方案 #

OSMnx本身支持无绘图的纯数值通行时间计算，不需要用到示例笔记本里的绘图相关逻辑，核心流程如下：

• 调用osmnx.graph_from_*系列函数加载目标区域路网，指定你需要的通行模式（比如network_type='drive'对应机动车通行），默认开启simplify=True参数精简路网冗余节点即可，全程不会触发任何绘图渲染。
• 加载路网后依次调用osmnx.add_edge_speeds()补全路段默认限速、osmnx.add_edge_travel_times()计算单条路段的通行时间，两个函数均为纯数值计算，无额外渲染开销。
• 用osmnx.nearest_nodes()将你手头的GPS坐标匹配到路网最近节点，再调用osmnx.shortest_path()并指定weight='travel_time'，将返回路径的所有路段通行时间求和即可得到总行程耗时。

国家尺度1万点计算的性能瓶颈说明 #

直接加载全量国家级别路网会存在明显性能问题：

• 完整国家路网加载到内存后占用极高，以欧洲尺度为例，全量路网加载后内存占用可达20G以上，单路径计算耗时会比城市尺度高1-2个数量级，1万次计算很容易出现内存溢出或耗时过长的问题。
• 你实际的计算场景最远路径仅100km，完全不需要加载全量国家路网：可以每次以「当前待计算点+目标指定点」的外包矩形为范围加载路网，计算完成后释放内存再处理下一个点，内存占用可降至百兆级别，计算效率提升非常明显。
• 如果需要批量处理，可先裁剪出所有待计算点覆盖的最大区域路网，再调用networkx/igraph的批量最短路径接口，普通16G内存的消费级机器可在数小时内完成1万次计算。

本地国家级别pbf的替代使用方案 #

你手头的本地pbf文件完全可以用于其他更轻量化的路径计算方案：

• 用routingpy库可直接读取本地pbf文件执行批量路径计算，内存占用比OSMnx低40%以上，不需要额外搭建服务。
• 本地预处理pbf为OSRM路网文件，搭建轻量化的本地OSRM后端，通过Python发送请求获取通行时间，1万次计算仅需十几分钟即可完成，性能远高于纯Python库实现。
• 用pandana库将pbf路网转换为压缩网络结构，批量计算多点到单点的通行时间效率比OSMnx高2-3倍。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Trag0