SF 路径规划：最短 vs 最平一键权衡
推荐指数 49.0 NO. 014 · 2026.10.06
发布2026/10/05Score68Comments17
为什么值得看
基于 16 万条街道段和 1 米分辨率 USGS 激光雷达高程数据，在浏览器端实时计算旧金山任意两点间的帕累托最优路径集合。滑块控制距离与爬升的自由权衡，从最短路径到最平缓路线连续可调，且支持离线地址搜索。
编辑判断
大多数地图应用只给单一路径结果，这个工具把多目标优化做成了可交互的滑块，体验上比 Google Maps 的骑行偏好设置直观得多。核心难点在于浏览器端处理 16 万条边的帕累托前沿计算，作者用了 WebAssembly 或类似技术把重算压到毫秒级，这对其他实时路径规划场景有参考价值。
做 LBS 产品或物流调度的团队可以借鉴这个交互范式：把原本后台的黑箱算法暴露成用户可操控的权衡界面，往往比追求单一最优解更能解决真实需求。数据层面，USGS 1 米 LiDAR + Overture 的组合也是低成本构建高精度地形应用的现成方案。
社区反馈
正面 18 条评论
核心争论：帕累托最优路径是否足够实用，还需考虑坡度分布、安全设施等多维成本
The wiggle! (in honor of my old commute, which I miss) https://flattensf.com/#t~-122.40850~37.77493~-122.50940~37.7...
Cool! Any way to toggle on street names on the map?
Absolutely love the live profile updating when you swipe from flatter to shorter.