Высокопроизводительная система для работы с 3D-пространственными данными, использующая NVIDIA PhysX для GPU-ускорения.
-green){kind=icon}
- 🎯 Возможности
- ✅ Что работает
- ❌ Известные проблемы
- 🚀 Установка
- 💻 Использование
- 🧪 Тестирование
- 📊 Примеры
- 🛣️ Roadmap
- 📝 Лицензия
- Использует NVIDIA PhysX 5.x для GPU-вычислений
- Поддержка CUDA на GeForce/RTX/Quadro видеокартах
- Асинхронная обработка больших наборов данных
- Raycast queries - пересечение лучей с объектами
- Sphere queries - сферические поиски соседей
- Terrain profiling - анализ профилей рельефа
- Density heatmaps - тепловые карты плотности
- LiDAR: LAS/LAZ точечные облака
- Фотограмметрия: 3D модели и облака точек
- Медицина: DICOM сканы и 3D томография
- Python 3.11+ с pybind11 биндингами
- C++ ядро для максимальной производительности
- Кроссплатформенность (Windows, Linux в progress)
| Компонент | Статус | Тесты | Примечание |
|---|---|---|---|
| Инициализация SpatialDB | ✅ | 5/5 | Конфигурация, потоки |
| Raycast операции | ✅ | 5/5 | Одиночные/групповые запросы |
| Сферические запросы | ✅ | 4/4 | Разные радиусы, граничные случаи |
| k-NN запросы | ✅ | 4/4 | Поиск ближайших соседей |
| Range запросы | ✅ | 3/3 | AABB поиск точек |
| Point Cloud загрузка | ✅ | 4/4 | Вокселизация, валидация |
| GPU память | ✅ | 2/2 | Статистика, мониторинг |
| Multi-GPU | ✅ | 4/4 | Пул устройств, распределение |
| Анализ рельефа | ✅ | 4/4 | Профили, тепловые карты |
| Интеграционные тесты | ✅ | 3/3 | Сценарии работы |
| Производительность | ✅ | 3/3 | Пропускная способность, память |
| Параметризованные тесты | ✅ | 11/11 | Варианты запросов и конфигов |
| Обработка ошибок | ✅ | 19/19 | Иерархия исключений, валидация |
| Упаковка PyPI | ✅ | 2/2 | pyproject.toml, версия |
ИТОГО: 84 тестов PASSED ✅
- Windows + Linux: сборка и CI поддерживаются на обеих платформах
- PhysX runtime required: нативный модуль требует локально доступные PhysX DLL
- PROJ/CURL feature split: PROJ интегрирован, CURL часть пока не используется
- Demo-level query results: примеры и тесты используют стабильный API, но сложные сценовые запросы пока демонстрационные
============ Test Summary =============
✅ PASSED: 84 / 84 (100%)
❌ FAILED: 0 / 84 (0%)
Среднее время выполнения: 2.36s
- Python 3.11+
- Windows 10/11 или Ubuntu 20.04+ (Visual Studio Build Tools/MSVC или GCC/Clang)
- NVIDIA GPU с CUDA поддержкой
- CMake 3.20+
- Conda environment
spatial_env - NVIDIA PhysX 5.x SDK
# 1. Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/5c0uT/SpartialDB_core.git
cd SpartialDB_core
# 2. Полный запуск: зависимости, сборка, smoke import, тесты
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\run.ps1# Установить зависимости
pip install -r requirements.txt
# Собрать и проверить без повторной установки пакетов
# Windows:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\run.ps1 -SkipPip -SkipVcpkg
# Linux:
bash build.sh --skip-pip --skip-vcpkg# Клонировать и установить
git clone https://github.com/5c0uT/SpartialDB_core.git
cd SpartialDB_core
pip install -e .from spatial_db import SpatialDB, SpatialConfig
# Создать конфигурацию
config = SpatialConfig(
voxel_size=0.1,
cache_size=1000,
gpu_device=0
)
# Инициализировать БД
db = SpatialDB(config)
# Raycast запрос
origin = [0.0, 0.0, 0.0]
direction = [1.0, 0.0, 0.0]
hit = db.raycast(origin, direction, max_dist=100.0)
# Сферический запрос
center = [10.0, 10.0, 10.0]
results = db.query_sphere(center, radius=5.0)from spatial_db import SpatialDB, SpatialConfig
db = SpatialDB(SpatialConfig(crs="EPSG:3857"))
profile = db.profile_terrain(
start=(37.6173, 55.7558),
end=(37.6273, 55.7658)
)heatmap = db.create_density_heatmap(
bbox=[-100, -100, -100, 100, 100, 100],
resolution=5.0
)from spatial_db import SpatialDB, SpatialConfig, SpatialDataset, SpatialDBPool, enumerate_devices
db = SpatialDB(SpatialConfig())
hit = db.raycast((0, 0, 0), (0, 0, 1))
hits = db.batch_raycast(origins, directions, max_dists)
sphere = db.query_sphere((0, 0, 0), 10.0)
neighbors = db.query_knn((0, 0, 0), k=10)
range_hits = db.query_range((-10, -10, -10), (10, 10, 10))
db.add_point_cloud(points, voxel_size=0.5)
stats = db.get_memory_stats()
profile = db.profile_terrain((37.6173, 55.7558), (37.6273, 55.7658))
heatmap = db.create_density_heatmap((-10, -10, -1, 10, 10, 1), resolution=1.0)
dataset = SpatialDataset("synthetic", "las")
devices = enumerate_devices()
pool = SpatialDBPool([SpatialConfig(gpu_device=i) for i in range(len(devices))])
results = pool.batch_raycast_distributed(origins, directions, max_dists)conda run -n spatial_env python -m pytest tests -qconda run -n spatial_env python -m pytest tests -v -m smokeconda run -n spatial_env python -m pytest tests -v --cov=spatial_db --cov-report=html# Тестировать разные радиусы
conda run -n spatial_env python -m pytest tests -v -k "sphere_query_radii"
# Тестировать разные размеры вокселей
conda run -n spatial_env python -m pytest tests -v -k "config_voxel_sizes"# python/spatial_db/examples/api_smoke.py
# Быстрая проверка API и сохранение CSV# lidar_medical.py
# Синтетический LiDAR + медицинский pipeline с экспортом файлов# python/spatial_db/examples/benchmark.py
# Smoke benchmark для batch_raycast# python/spatial_db/examples/proj_check.py
# Проверка CoordinateConverter и terrain profile через PROJ- Основная архитектура SpatialDB
- Интеграция PhysX для GPU
- Python биндинги pybind11
- Базовые пространственные запросы
- Тестовая база (52/52 тестов)
- Исправить все test failures
- Полная обработка ошибок
- Linux поддержка
- Документация API
- CI/CD pipeline (GitHub Actions)
- Оптимизация GPU памяти
- Поддержка Multi-GPU
- Advanced queries (k-NN, range queries)
- PyPI пакет
- Валидация форматов в
SpatialDataset: корректныйValueErrorдля неподдерживаемых форматов - Исправить координаты в terrain-тестах: lat/lon > 85° недопустимы для EPSG:3857
- Исправить бейдж тестов: 80/80 → 84/84
- Исправить счётчик в roadmap: v0.2.0 указывает 52/52, актуальное число 80+
- CI/CD: миграция actions на Node.js 24 (actions/checkout@v4 → v5, setup-miniconda@v3 → v4)
- CI/CD: замена
auto-activate-baseнаauto-activateв setup-miniconda - CI/CD: добавить
conda-remove-defaults: trueдля устранения предупреждения о канале defaults
- Добавить type stubs (
.pyi) для pybind11 модуля - Добавить
py.typedмаркер для PEP 561 совместимости - Вся Python API должна проходить
mypy --strictбез ошибок - Добавить
__all__экспорт во все модули пакета
- Подключить CURL интеграцию (CMake находит
CURL: NOT FOUND) либо убрать из зависимостей - Реальная загрузка LAS/LAZ файлов вместо синтетических данных в
SpatialDataset - Поддержка OBJ/PLY STL импорта через trimesh
- Экспорт результатов запросов в файлы (JSON, CSV, LAS)
- Заменить
_demo_profileна реальный terrain sampling через PROJ + heightmap - Интеграция с публичными DEM источниками (SRTM, ASTER, Copernicus)
- Поддержка пользовательских heightmap файлов (GeoTIFF, ASCII Grid)
- Интерполяция высот между точками профиля
- Windows CI/CD pipeline стабилен и зелёный
- macOS сборка (conda-forge PhysX)
- Консистентное поведение PhysX на разных GPU (NVIDIA/AMD via Vulkan)
- Обработка ошибок GPU: graceful fallback на CPU при отсутствии CUDA
- Memory leak тесты для длительных сессий
- Полное API reference (автогенерация из docstrings через Sphinx)
- Tutorial: от установки до первого запроса
- Пример: LiDAR анализ с реальными данными
- Пример: Медицинский pipeline (DICOM → 3D)
- Бенчмарк: производительность на стандартных датасетах
- CHANGELOG.md с историей версий
- Production-ready
- Полное покрытие тестами (95%+)
- Оптимизированные примеры
- Лучшие практики документации
SpartialDB_core/
├── include/ # C++ headers
│ ├── SpatialDB.hpp
│ ├── PhysXCore.hpp
│ └── ...
├── src/ # C++ implementation
│ ├── SpatialDB.cpp
│ ├── pybind_module.cpp
│ └── ...
├── python/
│ └── spatial_db/ # Python package
│ ├── core.py # Main API
│ └── examples/ # Example scripts
├── tests/ # Test suite
│ ├── test_spatialdb.py
│ └── conftest.py
├── CMakeLists.txt # Build configuration
├── run.ps1 # One-shot build/test entrypoint
├── pytest.ini # Test configuration
└── README.md # This file
# 2. Полный запуск: зависимости, сборка, smoke import, тесты
# Windows:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\run.ps1
# Linux:
bash build.shconda run -n spatial_env python -m pytest tests -v --tb=short- Fork репозиторий
- Создать feature branch (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - Commit изменений (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - Push в branch (
git push origin feature/AmazingFeature) - Открыть Pull Request
- Issues: GitHub Issues
- Discussions: GitHub Discussions
- Documentation: GitHub Wiki
MIT License - см. LICENSE.md
- NVIDIA за PhysX и CUDA
- pybind11 за Python/C++ интеграцию
- pytest за тестовую фреймворк
@5c0uT - Разработка и архитектура
Последний обновлен: 2026-03-30
Статус проекта: Alpha (активная разработка)
Python версия: 3.11+
License: MIT
💡 Совет: Начните с примеров для быстрого ознакомления!