使用Python计算GPS轨迹点之间的行驶距离

Question

我有一个很简单的问题想问。我的旅程中有一些GPS轨迹点，像这样：

863.3,2013-10-05T01:21:07Z,0,13.348841,77.686539  
863.3,2013-10-05T01:21:08Z,1,13.348841,77.686539  
863.3,2013-10-05T01:21:23Z,2,13.348708,77.686248  
861.1,2013-10-05T01:21:28Z,3,13.348647,77.686088  
867.0,2013-10-05T01:29:03Z,4,13.34732,77.682364

我想知道的就是旅行的总距离：我只需要考虑第一个轨迹点和最后一个轨迹点吗？还是说我需要计算每一个轨迹点之间的距离？

Answer 1

为了估算你在GPS轨迹点之间行驶的距离，你需要考虑所有连续点之间的距离。更具体地说，如果你有N个位置，你需要遍历所有的位置，并把每个点P_i和下一个点P_i+1之间的距离加起来（按照记录的时间顺序）。

如果你只计算第一个点和最后一个点之间的距离，那结果就没有任何意义。想象一下，有N个点是在你沿着一条大圆圈移动时记录下来的。第一个点和最后一个点几乎是一样的，所以计算出来的距离会非常小，尽管你在圆圈里移动的总距离要大得多。

不过，要注意的是，连续点之间的距离相加仍然只是对总行驶距离的一个估算。根据你的轨迹的分辨率（也就是记录位置的频率），与实际距离相比，准确性可能会有很大差异。

Answer 2

一旦你解析了你的GPS点，你需要提取每个点的经纬度。你可以使用下面这个公式，改编自这里，来计算每对点之间的距离，然后把这些距离加起来，得到总距离。

import math

def getDistance(lat1,lon1,lat2,lon2):
    # This uses the haversine formula, which remains a good numberical computation,
    # even at small distances, unlike the Shperical Law of Cosines.
    # This method has ~0.3% error built in.
    R = 6371 # Radius of Earth in km

    dLat = math.radians(float(lat2) - float(lat1))
    dLon = math.radians(float(lon2) - float(lon1))
    lat1 = math.radians(float(lat1))
    lat2 = math.radians(float(lat2))

    a = math.sin(dLat/2) * math.sin(dLat/2) + \
        math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dLon/2) * math.sin(dLon/2)

    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))

    d = R * c * 0.621371 # Converting km to miles with "* 0.621371"

    return d

需要注意的是，这个函数返回的距离是以英里为单位的，但如果你想用公里来表示，只需要把最后的“* 0.621371”去掉就可以了。

当然，这个计算是基于大圆航线的假设。实际上，你可能是在某种网络上旅行，所以这个计算结果在现实中可能并不完全准确。