我猜你想让它沿着地球的曲率运动。你的两点和地心在一个平面上。地球的中心是这个平面上的圆心，这两个点(大致)在这个圆的周长上。由此你可以通过求一点到另一点的角度来计算距离。

如果点的高度不一样，或者如果你需要考虑地球不是一个完美的球体，这就有点困难了。

这是“Henry Vilinskiy”为MySQL和km改编的版本:

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;

一个T-SQL函数，我用来根据中心的距离选择记录

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

我猜你想让它沿着地球的曲率运动。你的两点和地心在一个平面上。地球的中心是这个平面上的圆心，这两个点(大致)在这个圆的周长上。由此你可以通过求一点到另一点的角度来计算距离。

如果点的高度不一样，或者如果你需要考虑地球不是一个完美的球体，这就有点困难了。

计算两个坐标之间的纬度和经度的距离，包括一个Javascript实现。

西部和南部的位置是负的。 记住，分和秒是60度，所以S31 30'是-31.50度。

别忘了把角度转换成弧度。许多语言都有这个功能。或者它是一个简单的计算:弧度=角度* 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;
}

下面是一些用法的例子:

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

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
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))

为了完整起见:维基上的Haversine。