基于lat/lon和n坐标计算并去除重叠区域

Question

上下文： 我正试图构造一系列坐标用于地理定位。我有A组，这是一系列的坐标，我要瞄准。我的系统允许的最小目标半径是1公里，但我想把目标限制在350米。a组有几千个坐标

我的解决方案： 为了解决这个问题，我的解决方案是在a组的每个坐标周围创建一个网格/多边形（B组），这将是一个禁区。通过这种方式，我可以人为地将A组限制在350米的区域内，方法是创建一个排除区域的多边形（从中心lat/lon开始任意半径）。你知道吗

问题： 在a组中只有一个坐标的情况下，这是很容易的。如果我有几百个或几千个坐标，我不想在B组中创建一个与a组中的包含区域重叠的排除坐标，因为它会无意中将350米减少到更小的数字，或者将其全部删除。你知道吗

如何从数学上确定要使用的B组坐标系，从而使A组中最大可能的坐标数具有350米半径的可能性最大化？你知道吗

警告： 我的数学背景不超过基本的微积分，我将用JavaScript或Python编程解决方案

我对这种数学很不熟悉。到目前为止，我的解决方案是创建一系列4个坐标，每个坐标距中心点1.35KM，中心点的半径也为1KM。我认为中心点的面积是350米。我用下面的代码来计算

 var pi = Math.PI;
 var meters = (1 / ((2 * pi / 360) * earth)) / 1000;
 var cos = Math.cos;

 var testLat = 40.704112;
 var testLon = -74.012133;

 var newLat = testLat + (meters*1350);
 var newLon = testLon + (meters*1350)/cos(testLat*(pi/180));```

The expected result would be, for a series of input coordinates (Group A), an output group of coordinates (Group B) that maximizes the number of Group A coordinates with a 350M remaining radius