Calcola la distanza tra 2 coordinate GPS


Risposte:


406

Calcola la distanza tra due coordinate per latitudine e longitudine , inclusa un'implementazione Javascript.

Le posizioni ovest e sud sono negative. Ricorda che minuti e secondi sono fuori 60 quindi S31 30 'è -31.50 gradi.

Non dimenticare di convertire i gradi in radianti . Molte lingue hanno questa funzione. O il suo un semplice calcolo: radians = degrees * PI / 180.

function degreesToRadians(degrees) {
  return degrees * Math.PI / 180;
}

function distanceInKmBetweenEarthCoordinates(lat1, lon1, lat2, lon2) {
  var earthRadiusKm = 6371;

  var dLat = degreesToRadians(lat2-lat1);
  var dLon = degreesToRadians(lon2-lon1);

  lat1 = degreesToRadians(lat1);
  lat2 = degreesToRadians(lat2);

  var a = Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) +
          Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2); 
  var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a)); 
  return earthRadiusKm * c;
}

Ecco alcuni esempi di utilizzo:

distanceInKmBetweenEarthCoordinates(0,0,0,0)  // Distance between same 
                                              // points should be 0
0

distanceInKmBetweenEarthCoordinates(51.5, 0, 38.8, -77.1) // From London
                                                          // to Arlington
5918.185064088764

17
Nel caso in cui non è ovvio, il metodo toRad () è una personalizzazione al numero prototipo come ad esempio: Number.prototype.toRad = function() { return this * (Math.PI / 180); }; . In alternativa, come indicato di seguito, è possibile sostituire (Math.PI/2)con 0,0174532925199433 (... qualunque precisione riteniate necessaria) per migliorare le prestazioni.
Vinney Kelly,

44
Se qualcuno, in particolare quelli di voi che non cercano commenti di fine riga, fissano questa formula e cercano un'unità di distanza, l'unità è km. :)
Dylan Knowles,

1
@VinneyKelly Piccolo errore di battitura ma sostituzione (Math.PI / 180) non (Math.PI / 2), grazie per l'aiuto di tutti
Patrick Murphy,

1
@ChristianKRider Guarda la prima riga. Pensa a cosa Rsignifica normalmente in matematica, quindi cerca le quantità pertinenti relative alla Terra per vedere se i numeri corrispondono.
Fondo Monica's Lawsuit,

3
Per le unità imperiali (miglia) è possibile cambiare earthRadiusKmper essere var earthRadiusMiles = 3959;, FYI.
chapeljuice,

59

Cerca haversine con Google; ecco la mia soluzione:

#include <math.h>
#include "haversine.h"

#define d2r (M_PI / 180.0)

//calculate haversine distance for linear distance
double haversine_km(double lat1, double long1, double lat2, double long2)
{
    double dlong = (long2 - long1) * d2r;
    double dlat = (lat2 - lat1) * d2r;
    double a = pow(sin(dlat/2.0), 2) + cos(lat1*d2r) * cos(lat2*d2r) * pow(sin(dlong/2.0), 2);
    double c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
    double d = 6367 * c;

    return d;
}

double haversine_mi(double lat1, double long1, double lat2, double long2)
{
    double dlong = (long2 - long1) * d2r;
    double dlat = (lat2 - lat1) * d2r;
    double a = pow(sin(dlat/2.0), 2) + cos(lat1*d2r) * cos(lat2*d2r) * pow(sin(dlong/2.0), 2);
    double c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
    double d = 3956 * c; 

    return d;
}

3
È possibile sostituire (M_PI / 180.0) con 0,0174532925199433 per prestazioni migliori.
Hlung,

3
In termini di prestazioni: si potrebbe calcolare sin (dlat / 2.0) una sola volta, memorizzarlo nella variabile a1, e invece di pow (, 2) è MOLTO meglio usare a1 * a1. Lo stesso per l'altro pow (, 2).
pms

71
Sì, o semplicemente usa un compilatore post anni '60.
destra del

17
Non è necessario "ottimizzare" (M_PI / 180.0) su una costante che nessuno comprende senza contesto. Il compilatore calcola questi termini fissi per te!
Patrick Cornelissen,

2
@ TõnuSamuel Grazie mille per il tuo commento. Lo apprezzo molto. Ha senso che il compilatore con l'ottimizzazione abilitata (-O) sia in grado di pre-calcolare le operazioni delle costanti, rendendo inutile il collasso manuale. Lo proverò quando avrò tempo.
Hlung,

44

Versione C # di Haversine

double _eQuatorialEarthRadius = 6378.1370D;
double _d2r = (Math.PI / 180D);

private int HaversineInM(double lat1, double long1, double lat2, double long2)
{
    return (int)(1000D * HaversineInKM(lat1, long1, lat2, long2));
}

private double HaversineInKM(double lat1, double long1, double lat2, double long2)
{
    double dlong = (long2 - long1) * _d2r;
    double dlat = (lat2 - lat1) * _d2r;
    double a = Math.Pow(Math.Sin(dlat / 2D), 2D) + Math.Cos(lat1 * _d2r) * Math.Cos(lat2 * _d2r) * Math.Pow(Math.Sin(dlong / 2D), 2D);
    double c = 2D * Math.Atan2(Math.Sqrt(a), Math.Sqrt(1D - a));
    double d = _eQuatorialEarthRadius * c;

    return d;
}

Ecco un violino .NET di questo , quindi puoi provarlo con il tuo Lat / Longs.


1
Ho anche aggiunto un violino .NET checky in modo che le persone possano facilmente provarlo.
Pure.Krome,

7
.Net Framework ha un metodo integrato GeoCoordinate.GetDistanceTo. L'assembly System.Device deve essere referenziato. MSDN Articolo msdn.microsoft.com/en-us/library/...
FNX

27

Versione Java di Haversine Algorithm basata sulla risposta di Roman Makarov a questa discussione

public class HaversineAlgorithm {

    static final double _eQuatorialEarthRadius = 6378.1370D;
    static final double _d2r = (Math.PI / 180D);

    public static int HaversineInM(double lat1, double long1, double lat2, double long2) {
        return (int) (1000D * HaversineInKM(lat1, long1, lat2, long2));
    }

    public static double HaversineInKM(double lat1, double long1, double lat2, double long2) {
        double dlong = (long2 - long1) * _d2r;
        double dlat = (lat2 - lat1) * _d2r;
        double a = Math.pow(Math.sin(dlat / 2D), 2D) + Math.cos(lat1 * _d2r) * Math.cos(lat2 * _d2r)
                * Math.pow(Math.sin(dlong / 2D), 2D);
        double c = 2D * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1D - a));
        double d = _eQuatorialEarthRadius * c;

        return d;
    }

}

@Radu assicurati di utilizzarlo correttamente e di non scambiare i luoghi lat / log quando li passi a qualsiasi metodo.
Paulo Miguel Almeida,

1
Ho ottenuto una risposta abbastanza vicina usando questa formula. Ho basato l'accuratezza usando questo sito web: movable-type.co.uk/scripts/latlong.html che mi ha dato 0.07149km mentre la tua formula mi ha dato 0.07156che è un'accuratezza di circa il 99%
Janac Meena,

24

Questo è molto facile da fare con il tipo di geografia in SQL Server 2008.

SELECT geography::Point(lat1, lon1, 4326).STDistance(geography::Point(lat2, lon2, 4326))
-- computes distance in meters using eliptical model, accurate to the mm

4326 è SRID per il modello di Terra elissoidale WGS84


19

Ecco una funzione Haversine in Python che uso:

from math import pi,sqrt,sin,cos,atan2

def haversine(pos1, pos2):
    lat1 = float(pos1['lat'])
    long1 = float(pos1['long'])
    lat2 = float(pos2['lat'])
    long2 = float(pos2['long'])

    degree_to_rad = float(pi / 180.0)

    d_lat = (lat2 - lat1) * degree_to_rad
    d_long = (long2 - long1) * degree_to_rad

    a = pow(sin(d_lat / 2), 2) + cos(lat1 * degree_to_rad) * cos(lat2 * degree_to_rad) * pow(sin(d_long / 2), 2)
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
    km = 6367 * c
    mi = 3956 * c

    return {"km":km, "miles":mi}


11

Eccolo in C # (lat e long in radians):

double CalculateGreatCircleDistance(double lat1, double long1, double lat2, double long2, double radius)
{
    return radius * Math.Acos(
        Math.Sin(lat1) * Math.Sin(lat2)
        + Math.Cos(lat1) * Math.Cos(lat2) * Math.Cos(long2 - long1));
}

Se lat e long sono in gradi, dividi per 180 / PI per convertire in radianti.


1
Questo è il calcolo della "legge sferica dei coseni" che è il metodo di calcolo meno accurato e più incline all'errore di una grande distanza del cerchio.
John Machin,

11

Avevo bisogno di calcolare molte distanze tra i punti per il mio progetto, quindi sono andato avanti e ho cercato di ottimizzare il codice, che ho trovato qui. In media in diversi browser la mia nuova implementazione viene eseguita 2 volte più veloce della risposta più votata.

function distance(lat1, lon1, lat2, lon2) {
  var p = 0.017453292519943295;    // Math.PI / 180
  var c = Math.cos;
  var a = 0.5 - c((lat2 - lat1) * p)/2 + 
          c(lat1 * p) * c(lat2 * p) * 
          (1 - c((lon2 - lon1) * p))/2;

  return 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // 2 * R; R = 6371 km
}

Puoi giocare con il mio jsPerf e vedere i risultati qui .

Di recente ho dovuto fare lo stesso in Python, quindi ecco un'implementazione di Python :

from math import cos, asin, sqrt
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    p = 0.017453292519943295
    a = 0.5 - cos((lat2 - lat1) * p)/2 + cos(lat1 * p) * cos(lat2 * p) * (1 - cos((lon2 - lon1) * p)) / 2
    return 12742 * asin(sqrt(a))

E per completezza: Haversine su wiki.


11

Versione PHP:

(Rimuovi tutto deg2rad()se le tue coordinate sono già in radianti.)

$R = 6371; // km
$dLat = deg2rad($lat2-$lat1);
$dLon = deg2rad($lon2-$lon1);
$lat1 = deg2rad($lat1);
$lat2 = deg2rad($lat2);

$a = sin($dLat/2) * sin($dLat/2) +
     sin($dLon/2) * sin($dLon/2) * cos($lat1) * cos($lat2); 

$c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1-$a)); 
$d = $R * $c;

1
Modifica lat1 e lat2 in $ lat1 e $ lat2.
invece il

7

Una funzione T-SQL, che utilizzo per selezionare i record in base alla distanza per un centro

Create Function  [dbo].[DistanceInMiles] 
 (  @fromLatitude float ,
    @fromLongitude float ,
    @toLatitude float, 
    @toLongitude float
  )
   returns float
AS 
BEGIN
declare @distance float

select @distance = cast((3963 * ACOS(round(COS(RADIANS(90-@fromLatitude))*COS(RADIANS(90-@toLatitude))+ 
SIN(RADIANS(90-@fromLatitude))*SIN(RADIANS(90-@toLatitude))*COS(RADIANS(@fromLongitude-@toLongitude)),15)) 
)as float) 
  return  round(@distance,1)
END

Questo è il calcolo della "legge sferica dei coseni" che è il metodo di calcolo meno accurato e più incline all'errore di una grande distanza del cerchio.
John Machin,

5

Se hai bisogno di qualcosa di più preciso, dai un'occhiata a questo .

Le formule di Vincenty sono due metodi iterativi correlati usati in geodesia per calcolare la distanza tra due punti sulla superficie di uno sferoide, sviluppato da Thaddeus Vincenty (1975a) Si basano sul presupposto che la figura della Terra sia uno sferoide oblato, e quindi sono più precisi di metodi come la distanza del grande cerchio che assumono una Terra sferica.

Il primo metodo (diretto) calcola la posizione di un punto che è una data distanza e azimut (direzione) da un altro punto. Il secondo metodo (inverso) calcola la distanza geografica e l'azimut tra due punti dati. Sono stati ampiamente utilizzati in geodesia perché sono precisi entro 0,5 mm (0,020 ") sull'ellissoide terrestre.


5

I. Riguardo al metodo "Pangrattato"

  1. Il raggio terrestre è diverso su Lat diverso. Questo deve essere preso in considerazione nell'algoritmo di Haversine.
  2. Prendi in considerazione il rilevamento del rilevamento, che trasforma le linee rette in archi (che sono più lunghi)
  3. Tenendo conto del cambio di velocità, gli archi diventano spirali (che sono più lunghi o più corti degli archi)
  4. Il cambiamento di altitudine trasformerà le spirali piatte in spirali 3D (che sono di nuovo più lunghe). Questo è molto importante per le zone collinari.

Di seguito vedi la funzione in C che prende in considerazione # 1 e # 2:

double   calcDistanceByHaversine(double rLat1, double rLon1, double rHeading1,
       double rLat2, double rLon2, double rHeading2){
  double rDLatRad = 0.0;
  double rDLonRad = 0.0;
  double rLat1Rad = 0.0;
  double rLat2Rad = 0.0;
  double a = 0.0;
  double c = 0.0;
  double rResult = 0.0;
  double rEarthRadius = 0.0;
  double rDHeading = 0.0;
  double rDHeadingRad = 0.0;

  if ((rLat1 < -90.0) || (rLat1 > 90.0) || (rLat2 < -90.0) || (rLat2 > 90.0)
              || (rLon1 < -180.0) || (rLon1 > 180.0) || (rLon2 < -180.0)
              || (rLon2 > 180.0)) {
        return -1;
  };

  rDLatRad = (rLat2 - rLat1) * DEGREE_TO_RADIANS;
  rDLonRad = (rLon2 - rLon1) * DEGREE_TO_RADIANS;
  rLat1Rad = rLat1 * DEGREE_TO_RADIANS;
  rLat2Rad = rLat2 * DEGREE_TO_RADIANS;

  a = sin(rDLatRad / 2) * sin(rDLatRad / 2) + sin(rDLonRad / 2) * sin(
              rDLonRad / 2) * cos(rLat1Rad) * cos(rLat2Rad);

  if (a == 0.0) {
        return 0.0;
  }

  c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a));
  rEarthRadius = 6378.1370 - (21.3847 * 90.0 / ((fabs(rLat1) + fabs(rLat2))
              / 2.0));
  rResult = rEarthRadius * c;

  // Chord to Arc Correction based on Heading changes. Important for routes with many turns and U-turns

  if ((rHeading1 >= 0.0) && (rHeading1 < 360.0) && (rHeading2 >= 0.0)
              && (rHeading2 < 360.0)) {
        rDHeading = fabs(rHeading1 - rHeading2);
        if (rDHeading > 180.0) {
              rDHeading -= 180.0;
        }
        rDHeadingRad = rDHeading * DEGREE_TO_RADIANS;
        if (rDHeading > 5.0) {
              rResult = rResult * (rDHeadingRad / (2.0 * sin(rDHeadingRad / 2)));
        } else {
              rResult = rResult / cos(rDHeadingRad);
        }
  }
  return rResult;
}

II. C'è un modo più semplice che dà risultati abbastanza buoni.

Per velocità media.

Trip_distance = Trip_average_speed * Trip_time

Poiché la velocità GPS viene rilevata dall'effetto Doppler e non è direttamente correlata a [Lon, Lat], può almeno essere considerata secondaria (backup o correzione) se non come metodo di calcolo della distanza principale.


4

Se stai usando .NET non reindirizzare la ruota. Vedi System.Device.Location . Ringraziamo fnx nei commenti in un'altra risposta .

using System.Device.Location;

double lat1 = 45.421527862548828D;
double long1 = -75.697189331054688D;
double lat2 = 53.64135D;
double long2 = -113.59273D;

GeoCoordinate geo1 = new GeoCoordinate(lat1, long1);
GeoCoordinate geo2 = new GeoCoordinate(lat2, long2);

double distance = geo1.GetDistanceTo(geo2);

3

Questo codice Lua è adattato dalle cose trovate su Wikipedia e nello strumento GPSbabel di Robert Lipe :

local EARTH_RAD = 6378137.0 
  -- earth's radius in meters (official geoid datum, not 20,000km / pi)

local radmiles = EARTH_RAD*100.0/2.54/12.0/5280.0;
  -- earth's radius in miles

local multipliers = {
  radians = 1, miles = radmiles, mi = radmiles, feet = radmiles * 5280,
  meters = EARTH_RAD, m = EARTH_RAD, km = EARTH_RAD / 1000, 
  degrees = 360 / (2 * math.pi), min = 60 * 360 / (2 * math.pi)
}

function gcdist(pt1, pt2, units) -- return distance in radians or given units
  --- this formula works best for points close together or antipodal
  --- rounding error strikes when distance is one-quarter Earth's circumference
  --- (ref: wikipedia Great-circle distance)
  if not pt1.radians then pt1 = rad(pt1) end
  if not pt2.radians then pt2 = rad(pt2) end
  local sdlat = sin((pt1.lat - pt2.lat) / 2.0);
  local sdlon = sin((pt1.lon - pt2.lon) / 2.0);
  local res = sqrt(sdlat * sdlat + cos(pt1.lat) * cos(pt2.lat) * sdlon * sdlon);
  res = res > 1 and 1 or res < -1 and -1 or res
  res = 2 * asin(res);
  if units then return res * assert(multipliers[units])
  else return res
  end
end

3
    private double deg2rad(double deg)
    {
        return (deg * Math.PI / 180.0);
    }

    private double rad2deg(double rad)
    {
        return (rad / Math.PI * 180.0);
    }

    private double GetDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2)
    {
        //code for Distance in Kilo Meter
        double theta = lon1 - lon2;
        double dist = Math.Sin(deg2rad(lat1)) * Math.Sin(deg2rad(lat2)) + Math.Cos(deg2rad(lat1)) * Math.Cos(deg2rad(lat2)) * Math.Cos(deg2rad(theta));
        dist = Math.Abs(Math.Round(rad2deg(Math.Acos(dist)) * 60 * 1.1515 * 1.609344 * 1000, 0));
        return (dist);
    }

    private double GetDirection(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2)
    {
        //code for Direction in Degrees
        double dlat = deg2rad(lat1) - deg2rad(lat2);
        double dlon = deg2rad(lon1) - deg2rad(lon2);
        double y = Math.Sin(dlon) * Math.Cos(lat2);
        double x = Math.Cos(deg2rad(lat1)) * Math.Sin(deg2rad(lat2)) - Math.Sin(deg2rad(lat1)) * Math.Cos(deg2rad(lat2)) * Math.Cos(dlon);
        double direct = Math.Round(rad2deg(Math.Atan2(y, x)), 0);
        if (direct < 0)
            direct = direct + 360;
        return (direct);
    }

    private double GetSpeed(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2, DateTime CurTime, DateTime PrevTime)
    {
        //code for speed in Kilo Meter/Hour
        TimeSpan TimeDifference = CurTime.Subtract(PrevTime);
        double TimeDifferenceInSeconds = Math.Round(TimeDifference.TotalSeconds, 0);
        double theta = lon1 - lon2;
        double dist = Math.Sin(deg2rad(lat1)) * Math.Sin(deg2rad(lat2)) + Math.Cos(deg2rad(lat1)) * Math.Cos(deg2rad(lat2)) * Math.Cos(deg2rad(theta));
        dist = rad2deg(Math.Acos(dist)) * 60 * 1.1515 * 1.609344;
        double Speed = Math.Abs(Math.Round((dist / Math.Abs(TimeDifferenceInSeconds)) * 60 * 60, 0));
        return (Speed);
    }

    private double GetDuration(DateTime CurTime, DateTime PrevTime)
    {
        //code for speed in Kilo Meter/Hour
        TimeSpan TimeDifference = CurTime.Subtract(PrevTime);
        double TimeDifferenceInSeconds = Math.Abs(Math.Round(TimeDifference.TotalSeconds, 0));
        return (TimeDifferenceInSeconds);
    }

1
Penso che la tua funzione GetDistance restituisca un valore in metri
Przemek,

È corretto? GetDirection () non utilizza 'dlat'.
paffuto

3

Questa è la versione di "Henry Vilinskiy" adattata per MySQL e Chilometri:

CREATE FUNCTION `CalculateDistanceInKm`(
  fromLatitude float,
  fromLongitude float,
  toLatitude float, 
  toLongitude float
) RETURNS float
BEGIN
  declare distance float;

  select 
    6367 * ACOS(
            round(
              COS(RADIANS(90-fromLatitude)) *
                COS(RADIANS(90-toLatitude)) +
                SIN(RADIANS(90-fromLatitude)) *
                SIN(RADIANS(90-toLatitude)) *
                COS(RADIANS(fromLongitude-toLongitude))
              ,15)
            )
    into distance;

  return  round(distance,3);
END;

MySQLdisseSomething is wrong in your syntax near '' on line 8 // declare distance float;
Legionar il

Questo è il calcolo della "legge sferica dei coseni" che è il metodo di calcolo meno accurato e più soggetto a errori di una grande distanza del cerchio
John Machin,

3

ecco l'implementazione di Swift dalla risposta

func degreesToRadians(degrees: Double) -> Double {
    return degrees * Double.pi / 180
}

func distanceInKmBetweenEarthCoordinates(lat1: Double, lon1: Double, lat2: Double, lon2: Double) -> Double {

    let earthRadiusKm: Double = 6371

    let dLat = degreesToRadians(degrees: lat2 - lat1)
    let dLon = degreesToRadians(degrees: lon2 - lon1)

    let lat1 = degreesToRadians(degrees: lat1)
    let lat2 = degreesToRadians(degrees: lat2)

    let a = sin(dLat/2) * sin(dLat/2) +
    sin(dLon/2) * sin(dLon/2) * cos(lat1) * cos(lat2)
    let c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
    return earthRadiusKm * c
}

3

ho preso la risposta migliore e l'ho usata in un programma alla Scala

import java.lang.Math.{atan2, cos, sin, sqrt}

def latLonDistance(lat1: Double, lon1: Double)(lat2: Double, lon2: Double): Double = {
    val earthRadiusKm = 6371
    val dLat = (lat2 - lat1).toRadians
    val dLon = (lon2 - lon1).toRadians
    val latRad1 = lat1.toRadians
    val latRad2 = lat2.toRadians

    val a = sin(dLat / 2) * sin(dLat / 2) + sin(dLon / 2) * sin(dLon / 2) * cos(latRad1) * cos(latRad2)
    val c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
    earthRadiusKm * c
}

ho controllato la funzione per poter produrre facilmente funzioni che hanno una delle due posizioni fisse e richiedono solo una coppia di lat / lon per produrre la distanza.


2

Immagino che tu lo voglia lungo la curvatura della terra. I tuoi due punti e il centro della terra sono su un piano. Il centro della terra è il centro di un cerchio su quel piano e i due punti sono (approssimativamente) sul perimetro di quel cerchio. Da ciò puoi calcolare la distanza scoprendo qual è l'angolo da un punto all'altro.

Se i punti non hanno le stesse altezze o se devi tener conto del fatto che la terra non è una sfera perfetta, diventa un po 'più difficile.


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Di recente ho dovuto fare la stessa cosa. Ho trovato questo sito web molto utile per spiegare la trama sferica con esempi facili da seguire.


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puoi trovare un'implementazione di questo (con qualche buona spiegazione) in F # su fssnip

ecco le parti importanti:


let GreatCircleDistance<[<Measure>] 'u> (R : float<'u>) (p1 : Location) (p2 : Location) =
    let degToRad (x : float<deg>) = System.Math.PI * x / 180.0<deg/rad>

    let sq x = x * x
    // take the sin of the half and square the result
    let sinSqHf (a : float<rad>) = (System.Math.Sin >> sq) (a / 2.0<rad>)
    let cos (a : float<deg>) = System.Math.Cos (degToRad a / 1.0<rad>)

    let dLat = (p2.Latitude - p1.Latitude) |> degToRad
    let dLon = (p2.Longitude - p1.Longitude) |> degToRad

    let a = sinSqHf dLat + cos p1.Latitude * cos p2.Latitude * sinSqHf dLon
    let c = 2.0 * System.Math.Atan2(System.Math.Sqrt(a), System.Math.Sqrt(1.0-a))

    R * c

2

Avevo bisogno di implementarlo in PowerShell, spero che possa aiutare qualcun altro. Alcune note su questo metodo

  1. Non dividere nessuna delle righe o il calcolo sarà errato
  2. Per calcolare in KM rimuovere * 1000 nel calcolo di $ distance
  3. Cambia $ earthsRadius = 3963.19059 e rimuovi * 1000 nel calcolo di $ distance per calcolare la distanza in miglia
  4. Sto usando Haversine, come altri post hanno sottolineato che le formule di Vincenty sono molto più accurate

    Function MetresDistanceBetweenTwoGPSCoordinates($latitude1, $longitude1, $latitude2, $longitude2)  
    {  
      $Rad = ([math]::PI / 180);  
    
      $earthsRadius = 6378.1370 # Earth's Radius in KM  
      $dLat = ($latitude2 - $latitude1) * $Rad  
      $dLon = ($longitude2 - $longitude1) * $Rad  
      $latitude1 = $latitude1 * $Rad  
      $latitude2 = $latitude2 * $Rad  
    
      $a = [math]::Sin($dLat / 2) * [math]::Sin($dLat / 2) + [math]::Sin($dLon / 2) * [math]::Sin($dLon / 2) * [math]::Cos($latitude1) * [math]::Cos($latitude2)  
      $c = 2 * [math]::ATan2([math]::Sqrt($a), [math]::Sqrt(1-$a))  
    
      $distance = [math]::Round($earthsRadius * $c * 1000, 0) #Multiple by 1000 to get metres  
    
      Return $distance  
    }
    

2

Versione Scala

  def deg2rad(deg: Double) = deg * Math.PI / 180.0

  def rad2deg(rad: Double) = rad / Math.PI * 180.0

  def getDistanceMeters(lat1: Double, lon1: Double, lat2: Double, lon2: Double) = {
    val theta = lon1 - lon2
    val dist = Math.sin(deg2rad(lat1)) * Math.sin(deg2rad(lat2)) + Math.cos(deg2rad(lat1)) *
      Math.cos(deg2rad(lat2)) * Math.cos(deg2rad(theta))
    Math.abs(
      Math.round(
        rad2deg(Math.acos(dist)) * 60 * 1.1515 * 1.609344 * 1000)
    )
  }

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// Forse un errore di battitura? Presumiamo
un dlon variabile non utilizzato in GetDirection

double y = Math.Sin(dlon) * Math.Cos(lat2);
// cannot use degrees in Cos ?

dovrebbe essere

double y = Math.Sin(dlon) * Math.Cos(dlat);

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Questa non è una risposta, nella migliore delle ipotesi è un commento.
Kevin,

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Ecco la mia implementazione in elisir

defmodule Geo do
  @earth_radius_km 6371
  @earth_radius_sm 3958.748
  @earth_radius_nm 3440.065
  @feet_per_sm 5280

  @d2r :math.pi / 180

  def deg_to_rad(deg), do: deg * @d2r

  def great_circle_distance(p1, p2, :km), do: haversine(p1, p2) * @earth_radius_km
  def great_circle_distance(p1, p2, :sm), do: haversine(p1, p2) * @earth_radius_sm
  def great_circle_distance(p1, p2, :nm), do: haversine(p1, p2) * @earth_radius_nm
  def great_circle_distance(p1, p2, :m), do: great_circle_distance(p1, p2, :km) * 1000
  def great_circle_distance(p1, p2, :ft), do: great_circle_distance(p1, p2, :sm) * @feet_per_sm

  @doc """
  Calculate the [Haversine](https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula)
  distance between two coordinates. Result is in radians. This result can be
  multiplied by the sphere's radius in any unit to get the distance in that unit.
  For example, multiple the result of this function by the Earth's radius in
  kilometres and you get the distance between the two given points in kilometres.
  """
  def haversine({lat1, lon1}, {lat2, lon2}) do
    dlat = deg_to_rad(lat2 - lat1)
    dlon = deg_to_rad(lon2 - lon1)

    radlat1 = deg_to_rad(lat1)
    radlat2 = deg_to_rad(lat2)

    a = :math.pow(:math.sin(dlat / 2), 2) +
        :math.pow(:math.sin(dlon / 2), 2) *
        :math.cos(radlat1) * :math.cos(radlat2)

    2 * :math.atan2(:math.sqrt(a), :math.sqrt(1 - a))
  end
end

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Versione Dart

Algoritmo di Haversine.

import 'dart:math';

class GeoUtils {

  static double _degreesToRadians(degrees) {
    return degrees * pi / 180;
  }

  static double distanceInKmBetweenEarthCoordinates(lat1, lon1, lat2, lon2) {
    var earthRadiusKm = 6371;

    var dLat = _degreesToRadians(lat2-lat1);
    var dLon = _degreesToRadians(lon2-lon1);

    lat1 = _degreesToRadians(lat1);
    lat2 = _degreesToRadians(lat2);

    var a = sin(dLat/2) * sin(dLat/2) +
        sin(dLon/2) * sin(dLon/2) * cos(lat1) * cos(lat2);
    var c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
    return earthRadiusKm * c;
  }
}

0

Penso che manchi ancora una versione dell'algoritmo in R :

gpsdistance<-function(lat1,lon1,lat2,lon2){

# internal function to change deg to rad

degreesToRadians<- function (degrees) {
return (degrees * pi / 180)
}

R<-6371e3  #radius of Earth in meters

phi1<-degreesToRadians(lat1) # latitude 1
phi2<-degreesToRadians(lat2) # latitude 2
lambda1<-degreesToRadians(lon1) # longitude 1
lambda2<-degreesToRadians(lon2) # longitude 2

delta_phi<-phi1-phi2 # latitude-distance
delta_lambda<-lambda1-lambda2 # longitude-distance

a<-sin(delta_phi/2)*sin(delta_phi/2)+
cos(phi1)*cos(phi2)*sin(delta_lambda/2)*
sin(delta_lambda/2)

cc<-2*atan2(sqrt(a),sqrt(1-a))

distance<- R * cc

return(distance)  # in meters
}

0

Ecco una variante di Kotlin:

import kotlin.math.*

class HaversineAlgorithm {

    companion object {
        private const val MEAN_EARTH_RADIUS = 6371.0
        private const val D2R = Math.PI / 180.0
    }

    private fun haversineInKm(lat1: Double, lon1: Double, lat2: Double, lon2: Double): Double {
        val lonDiff = (lon2 - lon1) * D2R
        val latDiff = (lat2 - lat1) * D2R
        val latSin = sin(latDiff / 2.0)
        val lonSin = sin(lonDiff / 2.0)
        val a = latSin * latSin + (cos(lat1 * D2R) * cos(lat2 * D2R) * lonSin * lonSin)
        val c = 2.0 * atan2(sqrt(a), sqrt(1.0 - a))
        return EQATORIAL_EARTH_RADIUS * c
    }
}

Perché hai usato il raggio equatoriale invece del raggio terrestre medio?
user13044086

@ user13044086 Buona domanda. È perché l'ho derivato dalla versione Java di Paulo Miguel Almeida. Sembra che anche la versione C # stia usando quella distanza. Altre versioni qui hanno 6371, ma poi devi capire che tutti questi algoritmi potrebbero non gestire perfettamente la forma geoidea della Terra. Sentiti libero di modificarlo e usa 6371. Se mi dici che porta a valori più precisi, cambierò la mia risposta.
Csaba Toth,

1
6371.008 è comunemente usato perché minimizza l'errore relativo della formula come spiegato nelle note sulla pagina movable-type.co.uk/scripts/latlong.html#ellipsoid
user13044086

Giusto! Modificherò la mia risposta domani
Csaba Toth

@ user13044086 Grazie per il link, ho modificato la mia risposta qualche tempo fa in base a quello
Csaba Toth
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