我在R中做了一个自定义函数，使用R基本包中可用的函数来计算两个空间点之间的距离(km)。

custom_hav_dist <- function(lat1, lon1, lat2, lon2) {
R <- 6371
Radian_factor <- 0.0174533
lat_1 <- (90-lat1)*Radian_factor
lat_2 <- (90-lat2)*Radian_factor
diff_long <-(lon1-lon2)*Radian_factor

distance_in_km <- 6371*acos((cos(lat_1)*cos(lat_2))+ 
                 (sin(lat_1)*sin(lat_2)*cos(diff_long)))
rm(lat1, lon1, lat2, lon2)
return(distance_in_km)
}

样例输出

custom_hav_dist(50.31,19.08,54.14,19.39)
[1] 426.3987

PS:要计算以英里为单位的距离，请将函数R(6371)替换为3958.756(海里使用3440.065)。

正如指出的那样，精确的计算应该考虑到地球不是一个完美的球体。以下是这里提供的各种算法的一些比较:

geoDistance(50,5,58,3)
Haversine: 899 km
Maymenn: 833 km
Keerthana: 897 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 900 km

geoDistance(50,5,-58,-3)
Haversine: 12030 km
Maymenn: 11135 km
Keerthana: 10310 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 12044 km

geoDistance(.05,.005,.058,.003)
Haversine: 0.9169 km
Maymenn: 0.851723 km
Keerthana: 0.917964 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 0.917964 km

geoDistance(.05,80,.058,80.3)
Haversine: 33.37 km
Maymenn: 33.34 km
Keerthana: 33.40767 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 33.40770 km

在小范围内，Keerthana的算法似乎与谷歌Maps的算法一致。谷歌Maps似乎没有遵循任何简单的算法，这表明它可能是这里最准确的方法。

不管怎样，这里是Keerthana算法的Javascript实现:

function geoDistance(lat1, lng1, lat2, lng2){
    const a = 6378.137; // equitorial radius in km
    const b = 6356.752; // polar radius in km

    var sq = x => (x*x);
    var sqr = x => Math.sqrt(x);
    var cos = x => Math.cos(x);
    var sin = x => Math.sin(x);
    var radius = lat => sqr((sq(a*a*cos(lat))+sq(b*b*sin(lat)))/(sq(a*cos(lat))+sq(b*sin(lat))));

    lat1 = lat1 * Math.PI / 180;
    lng1 = lng1 * Math.PI / 180;
    lat2 = lat2 * Math.PI / 180;
    lng2 = lng2 * Math.PI / 180;

    var R1 = radius(lat1);
    var x1 = R1*cos(lat1)*cos(lng1);
    var y1 = R1*cos(lat1)*sin(lng1);
    var z1 = R1*sin(lat1);

    var R2 = radius(lat2);
    var x2 = R2*cos(lat2)*cos(lng2);
    var y2 = R2*cos(lat2)*sin(lng2);
    var z2 = R2*sin(lat2);

    return sqr(sq(x1-x2)+sq(y1-y2)+sq(z1-z2));
}

哈弗辛公式在大多数情况下都是很好的公式，其他答案已经包含了它所以我就不占用空间了。但重要的是要注意，无论使用什么公式(是的，不仅仅是一个)。因为可能的精度范围很大，以及所需的计算时间。公式的选择需要更多的思考，而不是简单的无脑答案。

这个帖子来自nasa的一个人，是我在讨论这些选项时发现的最好的一个

http://www.cs.nyu.edu/visual/home/proj/tiger/gisfaq.html

例如，如果您只是在100英里半径内按距离对行进行排序。地平公式比哈弗辛公式快得多。

HalfPi = 1.5707963;
R = 3956; /* the radius gives you the measurement unit*/

a = HalfPi - latoriginrad;
b = HalfPi - latdestrad;
u = a * a + b * b;
v = - 2 * a * b * cos(longdestrad - longoriginrad);
c = sqrt(abs(u + v));
return R * c;

注意这里只有一个余弦和一个平方根。在哈弗辛公式中有9个。

这是我的java实现计算距离经过一些搜索。我用的是世界平均半径(来自维基百科)，单位是千米。İf你想要的结果英里，然后使用世界半径英里。

public static double distanceLatLong2(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) 
{
  double earthRadius = 6371.0d; // KM: use mile here if you want mile result

  double dLat = toRadian(lat2 - lat1);
  double dLng = toRadian(lng2 - lng1);

  double a = Math.pow(Math.sin(dLat/2), 2)  + 
          Math.cos(toRadian(lat1)) * Math.cos(toRadian(lat2)) * 
          Math.pow(Math.sin(dLng/2), 2);

  double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));

  return earthRadius * c; // returns result kilometers
}

public static double toRadian(double degrees) 
{
  return (degrees * Math.PI) / 180.0d;
}

我已经创建了这个小Javascript LatLng对象，可能对某人有用。

var latLng1 = new LatLng(5, 3);
var latLng2 = new LatLng(6, 7);
var distance = latLng1.distanceTo(latLng2); 

代码:

/**
 * latLng point
 * @param {Number} lat
 * @param {Number} lng
 * @returns {LatLng}
 * @constructor
 */
function LatLng(lat,lng) {
    this.lat = parseFloat(lat);
    this.lng = parseFloat(lng);

    this.__cache = {};
}

LatLng.prototype = {
    toString: function() {
        return [this.lat, this.lng].join(",");
    },

    /**
     * calculate distance in km to another latLng, with caching
     * @param {LatLng} latLng
     * @returns {Number} distance in km
     */
    distanceTo: function(latLng) {
        var cacheKey = latLng.toString();
        if(cacheKey in this.__cache) {
            return this.__cache[cacheKey];
        }

        // the fastest way to calculate the distance, according to this jsperf test;
        // http://jsperf.com/haversine-salvador/8
        // http://stackoverflow.com/questions/27928
        var deg2rad = 0.017453292519943295; // === Math.PI / 180
        var lat1 = this.lat * deg2rad;
        var lng1 = this.lng * deg2rad;
        var lat2 = latLng.lat * deg2rad;
        var lng2 = latLng.lng * deg2rad;
        var a = (
            (1 - Math.cos(lat2 - lat1)) +
            (1 - Math.cos(lng2 - lng1)) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2)
            ) / 2;
        var distance = 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // Diameter of the earth in km (2 * 6371)

        // cache the distance
        this.__cache[cacheKey] = distance;

        return distance;
    }
};

FSharp版本，使用里程:

let radialDistanceHaversine location1 location2 : float = 
                let degreeToRadian degrees = degrees * System.Math.PI / 180.0
                let earthRadius = 3959.0
                let deltaLat = location2.Latitude - location1.Latitude |> degreeToRadian
                let deltaLong = location2.Longitude - location1.Longitude |> degreeToRadian
                let a =
                    (deltaLat / 2.0 |> sin) ** 2.0
                    + (location1.Latitude |> degreeToRadian |> cos)
                    * (location2.Latitude |> degreeToRadian |> cos)
                    * (deltaLong / 2.0 |> sin) ** 2.0
                atan2 (a |> sqrt) (1.0 - a |> sqrt)
                * 2.0
                * earthRadius