Comment calculer la distance entre deux coordonnées GPS (en utilisant la latitude et la longitude)?
Calcule la distance entre deux coordonnées par latitude et longitude , y compris une implémentation Javascript.
Les emplacements Ouest et Sud sont négatifs . Rappelez-vous que les minutes et les secondes sont sur 60 alors S31 30 'correspond à -31,50 degrés.
N'oubliez pas de convertir les degrés en radians. Beaucoup de langues ont cette fonction. Ou c'est un calcul simple: 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;
}
Voici quelques exemples d'utilisation:
distanceInKmBetweenCoordinates (0,0,0,0) // La distance entre les mêmes points doit être 0 0 distanceInKmBetweenCoordinates (51.5, 0, 38.8, -77.1) // De Londres à Arlington 5918.185064088764
Recherchez haversine avec Google; voici ma solution:
#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;
}
Version C # de 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;
}
Voici un .NET Fiddle de ceci , afin que vous puissiez le tester avec votre propre Lat/Longs.
Version Java de l'algorithme Haversine basé sur la réponse de Roman Makarov à ce fil de discussion
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;
}
}
Cela est très facile à faire avec le type géographique dans 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 est un SRID pour le modèle de Terre élipsoïdale WGS84
Voici une fonction Haversine en Python que j'utilise:
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}
Cela dépend de votre précision, si vous avez besoin d'une précision ponctuelle, il est préférable d'examiner un algorithme utilisant un ellipsoïde, plutôt qu'une sphère, telle que celle de Vincenty, qui est précise au mm. http://en.wikipedia.org/wiki/Vincenty%27s_algorithm
Version PHP:
(Supprimez tous deg2rad()
si vos coordonnées sont déjà exprimées en radians.)
$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;
La voici en C # (lat et long en 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));
}
Si vos lat et long sont en degrés, divisez par 180/PI pour convertir en radians.
J'avais besoin de calculer beaucoup de distances entre les points pour mon projet, alors je suis allé de l'avant et j'ai essayé d'optimiser le code. En moyenne, dans différents navigateurs, ma nouvelle implémentation est deux fois plus rapide que la réponse la plus votée.
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
}
Vous pouvez jouer avec mon jsPerf et voir le résultats ici .
Récemment, j'avais besoin de faire la même chose en python, voici donc une implémentation de 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))
Et par souci d’exhaustivité: Haversine sur wiki.
Une fonction T-SQL, que j'utilise pour sélectionner des enregistrements par distance pour un centre
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
Si vous avez besoin de quelque chose de plus précis, regardez regardez ceci .
Les formules de Vincenty sont deux méthodes itératives apparentées utilisées en géodésie calculer la distance entre deux points sur la surface d'un sphéroïde, développé par Thaddeus Vincenty (1975a) Ils sont basés sur le supposer que la figure de la Terre est un sphéroïde oblat, et sont donc plus précis que des méthodes telles que la distance de grand cercle qui supposent une Terre sphérique.
La première méthode (directe) calcule l'emplacement d'un point qui est un distance donnée et azimut (direction) à partir d'un autre point. La deuxième La méthode (inverse) calcule la distance géographique et l'azimut entre deux points donnés. Ils ont été largement utilisés en géodésie parce qu’elles sont précises à 0,5 mm près de la Terre ellipsoïde.
Si vous utilisez .NET, ne réinventez pas la roue. Voir System.Device.Location . Crédit à fnx dans les commentaires de autre réponse .
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);
I. Concernant la méthode "Breadcrumbs"
Ci-dessous, voir la fonction en C qui prend en compte # 1 et # 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. Il existe un moyen plus simple qui donne de très bons résultats.
Par vitesse moyenne.
Trip_distance = Trip_average_speed * Trip_time
Comme la vitesse GPS est détectée par effet Doppler et n'est pas directement liée à [Lon, Lat], elle peut au moins être considérée comme secondaire (sauvegarde ou correction) sinon comme méthode de calcul de la distance principale.
Ce code Lua est adapté à partir d'éléments trouvés sur Wikipedia et dans l'outil GPSbabel de 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
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);
}
Ceci est la version de "Henry Vilinskiy" adaptée pour MySQL et les kilomètres:
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;
Je suppose que vous le voulez le long de la courbure de la terre. Vos deux points et le centre de la terre sont dans un avion. Le centre de la Terre est le centre d'un cercle sur ce plan et les deux points sont (approximativement) sur le périmètre de ce cercle. À partir de là, vous pouvez calculer la distance en recherchant quel est l'angle d'un point à un autre.
Si les points ne sont pas à la même hauteur, ou si vous devez tenir compte du fait que la Terre n'est pas une sphère parfaite, cela devient un peu plus difficile.
J'ai récemment dû faire la même chose. J'ai trouvé this website très utile, en expliquant les trigonomètres sphériques avec des exemples faciles à suivre.
Version 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)
)
}
vous pouvez trouver une implémentation de ceci (avec quelques bonnes explications) dans F # sur fssnip
voici les parties importantes:
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
voici l'implémentation Swift de la réponse
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
}
J'avais besoin de l'implémenter dans PowerShell, j'espère que cela pourra aider quelqu'un d'autre ..__ Quelques notes sur cette méthode
J'utilise Haversine, comme d'autres publications l'ont souligné, les formules de Vincenty sont beaucoup plus précises
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
}
j'ai pris la première réponse et l'ai utilisée dans un programme 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
}
je me suis occupée de la fonction afin de pouvoir produire facilement des fonctions qui ont l'un des deux emplacements fixes et qui ne nécessitent qu'une paire de lat/lon pour produire la distance.
// Peut-être une faute de frappe?
Nous avons une variable non utilisée dlon dans GetDirection,
Je suppose
double y = Math.Sin(dlon) * Math.Cos(lat2);
// cannot use degrees in Cos ?
devrait être
double y = Math.Sin(dlon) * Math.Cos(dlat);
Voici mon implémentation dans Elixir
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
Version Dart
Algorithme de 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;
}
}