Rutas por Zaragoza con R

2012-4-16 (Última modificación: 2012-4-16)

Óscar Perpiñán me puso el otro día al tanto del paquete osmar de R, que

proporciona la infraestructura para acceder a datos de OpenStreetMap a través de diferentes fuentes, trabajar con ellos con R de una manera unificada y aprovechando la infraestructura que proporcionan otros paquetes como, por ejemplo, sp e igraph.

Hoy voy a ilustrar el uso de este paquete adaptando un ejemplo de sus autores para encontrar la ruta óptima entre dos puntos de Zaragoza, la mercería Bell y el colegio La Salle Montemolín, ambos lugares muy vinculados a mi prehistoria. Comenzaré cargando los paquetes necesarios y los datos de OpenStreetMap correspondientes a Zaragoza:

library( igraph )
library( osmar )

api <- osmsource_api(url = "http://api.openstreetmap.org/api/0.6/")
box    <- corner_bbox( -0.90, 41.60, -0.85, 41.69 )
zgz <- get_osm(box, source = api)

En segundo lugar, voy a usar las funciones auxiliares del paquete para extraer las calles del objeto zgz y representarlas geométricamente:

hways_zgz <- subset(zgz, way_ids = find(zgz, way(tags(k == "highway"))))
hways <- find(hways_zgz, way(tags(k == "name")))
hways <- find_down(zgz, way(hways))
hways_zgz <- subset(zgz, ids = hways)

plot_ways(hways_zgz, col = "gray" )
title("Calles de Zaragoza")

El resultado es

A continuación, selecciono los puntos incial y final de mi ruta:

id <- find(zgz, node(tags(v == "Moda infantil Bell")))[1]
hway_start_node <- find_nearest_node(zgz, id, way(tags(k == "highway")))
hway_start <- subset(zgz, node(hway_start_node))

id <- find(zgz, node(tags(v == "La Salle Montemolín")))[1]
hway_end_node <- find_nearest_node(zgz, id, way(tags(k == "highway")))
hway_end <- subset(zgz, node(hway_end_node))

Puedo representarlos mediante

plot_nodes(hway_start, add = TRUE, col = "red", pch = 19, cex = 1)
plot_nodes(hway_end, add = TRUE, col = "blue", pch = 19, cex = 1)

para obtener

Finalmente, utilizo la infraestructura proporcionada por el paquete igraph (para el análisis de redes sociales) para calcular la ruta más corta entre ambos puntos haciendo

gr_zgz <- as_igraph(hways_zgz)
route <- get.shortest.paths(gr_zgz,
                            from = as.character(hway_start_node),
                            to = as.character(hway_end_node))[[1]]

route_nodes <- as.numeric(V(gr_zgz)[route]$name)
route_ids <- find_up(hways_zgz, node(route_nodes))
route_zgz <- subset(hways_zgz, ids = route_ids)
route_zgz

y puedo finalmente representarla en el mapa mediante

plot_ways(route_zgz, add = TRUE, col = "black", lwd = 2)

para obtener el resultado final

Es incluso posible (véase esto) obtener una lista de las calles y nodos que hay que seguir para ir de uno de los puntos al otro.

Interesante, ¿eh?

Notas:

No he conseguido calcular rutas en zonas más amplias: descargar los mapas de carreteras/calles de toda España, por ejemplo, no es tan sencillo como descargar los de zonas más pequeñas (una ciudad, por ejemplo). El API por defecto de OpenStreetMap, el que he usado, sólo permite descargar zonas que ocupen menos de la cuarta parte de un grado cuadrado. Existen procedimientos para extracciones más amplias, pero no las he probado.
Para otras ubicaciones distintas de las que he probado (y que existen como tales en el objeto zgz como, por ejemplo, el campus de la Universidad de Zaragoza) el código que he mostrado falla de manera que no he podido todavía explicar.