下面是Erlang实现

lat_lng({Lat1, Lon1}=_Point1, {Lat2, Lon2}=_Point2) ->
  P = math:pi() / 180,
  R = 6371, % Radius of Earth in KM
  A = 0.5 - math:cos((Lat2 - Lat1) * P) / 2 +
    math:cos(Lat1 * P) * math:cos(Lat2 * P) * (1 - math:cos((Lon2 - Lon1) * P))/2,
  R * 2 * math:asin(math:sqrt(A)).

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));
}

在我的项目中，我需要计算很多点之间的距离，所以我继续尝试优化我在这里找到的代码。平均而言，在不同的浏览器中，我的新实现的运行速度比获得最多好评的答案快2倍。

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
}

您可以在这里使用我的jsPerf并查看结果。

最近我需要在python中做同样的事情，所以这里是一个python实现:

from math import cos, asin, sqrt, pi

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    p = pi/180
    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)) #2*R*asin...

为了完整起见:维基百科上的Haversine。

在其他答案中，r中的实现是缺失的。

用地质圈包中的distm函数计算两点之间的距离非常简单:

distm(p1, p2, fun = distHaversine)

地点:

p1 = longitude/latitude for point(s)
p2 = longitude/latitude for point(s)
# type of distance calculation
fun = distCosine / distHaversine / distVincentySphere / distVincentyEllipsoid 

由于地球不是完美的球形，所以椭球体的文森提公式可能是计算距离的最佳方法。因此，在地质圈包中，您可以使用:

distm(p1, p2, fun = distVincentyEllipsoid)

当然，你不一定要使用geosphere包，你也可以用一个函数来计算以R为基底的距离:

hav.dist <- function(long1, lat1, long2, lat2) {
  R <- 6371
  diff.long <- (long2 - long1)
  diff.lat <- (lat2 - lat1)
  a <- sin(diff.lat/2)^2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(diff.long/2)^2
  b <- 2 * asin(pmin(1, sqrt(a))) 
  d = R * b
  return(d)
}

你可以使用CLLocationDistance中的构建来计算这个:

CLLocation *location1 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude1 longitude:longitude1];
CLLocation *location2 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude2 longitude:longitude2];
[self distanceInMetersFromLocation:location1 toLocation:location2]

- (int)distanceInMetersFromLocation:(CLLocation*)location1 toLocation:(CLLocation*)location2 {
    CLLocationDistance distanceInMeters = [location1 distanceFromLocation:location2];
    return distanceInMeters;
}

在你的例子中，如果你想要公里，只要除以1000。

要计算球体上两点之间的距离，你需要做大圆计算。

如果你需要将距离重新投影到平面上，MapTools中有许多C/ c++库可以帮助你进行地图投影。要做到这一点，你需要不同坐标系的投影字符串。

你可能还会发现MapWindow是一个可视化点的有用工具。此外，由于它是开源的，它是如何使用project.dll库的有用指南，它似乎是核心的开源投影库。