如何快速估算两个(纬度,经度)点之间的距离？

Question

我希望能够估计两个(纬度,经度)点之间的距离.我想低估,因为这将是A*图搜索,我希望它快.这些点最多相距800公里.

Answer 1

Python中Haversine公式的答案(两个GPS点之间的方位和距离)提供了回答您问题的Python实现.

使用下面的实现,我在一台旧笔记本电脑上在不到1秒的时间内完成了100,000次迭代.我认为,为了你的目的,这应该足够了.但是,在优化性能之前,您应该分析任何内容.

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    # Radius of earth in kilometers is 6371
    km = 6371* c
    return km

你想要的任何因素.我没有看到如何将错误引入低估是有用的.

Answer 2

由于距离相对较小,因此可以使用等距离近似.这种近似比使用Haversine公式更快.因此,要获得从参考点(lat1/lon1)到您正在测试的点(lat2/lon2)的距离,请使用下面的公式.重要说明:您需要将所有纬度/经度点转换为弧度:

R = 6371  // radius of the earth in km
x = (lon2 - lon1) * cos( 0.5*(lat2+lat1) )
y = lat2 - lat1
d = R * sqrt( x*x + y*y )

由于'R'以km为单位,因此距离'd'将以km为单位.

参考:http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html

Answer 3

速度的一个想法是将长/纬协调变换为3D(x,y,z)坐标.在预处理点之后,使用点之间的欧几里德距离作为实际距离的快速计算下冲.

Answer 4

如果点之间的距离相对较小（米到几公里范围），那么快速方法之一可能是

from math import cos, sqrt
def qick_distance(Lat1, Long1, Lat2, Long2):
    x = Lat2 - Lat1
    y = (Long2 - Long1) * cos((Lat2 + Lat1)*0.00872664626)  
    return 111.319 * sqrt(x*x + y*y)

纬度、经度以弧度为单位，距离以公里为单位。

与半正矢距离的偏差约为 1%，而速度增益则超过约 10 倍。

0.00872664626 = 0.5 * 圆周率/180，

111.319 - 是对应于赤道 1 度的距离，您可以将其替换为您的中值，如下所示 https://www.cartographyunchained.com/cgsta1/ 或将其替换为简单的查找表。