我是地图与搜索算法领域的新手，目前正在使用geopy包通过Nominatim获取距离，代码如下：

from geopy.geocoders import Nominatim
from geopy.distance import vincenty
nom = Nominatim()
chicago = nom.geocode("chicago")
dallas = nom.geocode("dallas")
chicago_gps = (chicago.latitude, chicago.longitude)
dallas_gps = (dallas.latitude, dallas.longitude)
distance = vincenty(chicago_gps, dallas_gps).km
print('Distance in kms: {}'.format(distance))
print(chicago.raw)

输出结果：

Distance in kms: 1294.7623005649557
{'lat': '41.8755546', 'osm_id': '122604', 'boundingbox': ['41.643919', '42.0230219', '-87.940101', '-87.5239841'], 'licence': 'Data © OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0. http://www.openstreetmap.org/copyright', 'lon': '-87.6244212', 'place_id': '178038280', 'class': 'place', 'icon': 'https://nominatim.openstreetmap.org/images/mapicons/poi_place_city.p.20.png', 'osm_type': 'relation', 'importance': 0.29566190262222, 'display_name': 'Chicago, Cook County, Illinois, United States of America', 'type': 'city'}

通过上述方式我可计算两地距离，现咨询以下技术问题：

1. 该计算得到的距离是否为直线距离？
2. OSM能否像Google一样提供行程时长？
3. 如何获取从芝加哥到达拉斯的导航路线，类似Google导航？
4. 除MapQuest等API外，能否直接从OSM获取路径规划？
5. 如何在模型中实现交通图层？希望获取相关优质资源及Python实现方案。

问题解答 #

1. 该计算得到的距离是否为直线距离？ #

没错，你用的vincenty函数计算的就是两点之间的大圆直线距离（也就是常说的“空中距离”“直线距离”），它基于Vincenty公式，专门针对地球椭球面计算两点的最短路径，完全不会考虑实际的道路网络。

2. OSM能否像Google一样提供行程时长？ #

原生OSM数据本身不包含实时交通数据或预计算的行程时长，但有不少基于OSM数据搭建的第三方服务可以实现这个功能：

• 像OSRM、GraphHopper这类路由引擎，会基于OSM的道路数据，结合道路限速、交通规则来估算行程时长；
• 如果需要实时交通时长，部分服务会整合第三方实时交通数据源，但这不属于OSM原生提供的能力。

3. 如何获取从芝加哥到达拉斯的导航路线，类似Google导航？ #

要获取带转向指引的导航路线，你可以用基于OSM的路由服务或Python工具：

• 调用公共路由API：比如OSRM、GraphHopper的公共API，传入起点和终点的经纬度，就能拿到包含分段路线、转向提示、预估时长的完整数据；
• Python代码实现示例：用requests调用OSRM API的简单例子：

  import requests
  
  # OSRM的坐标格式是 经度,纬度
  start = f"{chicago_gps[1]},{chicago_gps[0]}"
  end = f"{dallas_gps[1]},{dallas_gps[0]}"
  url = f"http://router.project-osrm.org/route/v1/driving/{start};{end}?steps=true"
  response = requests.get(url)
  route_data = response.json()
  
  # 可以从route_data中提取路线几何、转向步骤、总时长等信息
  

4. 除MapQuest等API外，能否直接从OSM获取路径规划？ #

可以，但不是直接从Nominatim或OSM原始数据拿——你需要部署自己的开源路由引擎，基于OSM数据搭建路径规划服务：

• OSRM（Open Source Routing Machine）：最流行的开源路由引擎，下载对应区域的OSM数据（比如美国全境的OSM数据），用OSRM的工具链处理后，就能搭建本地路由服务，通过本地API请求路径；
• GraphHopper：轻量型开源路由引擎，同样支持基于OSM数据构建路由图，支持驾车、步行、骑行等多种出行模式；
  这两个方案都完全基于OSM数据，不需要依赖第三方商业API。

5. 如何在模型中实现交通图层？希望获取相关优质资源及Python实现方案。 #

在模型或可视化中实现交通图层，核心是道路数据的获取、处理与叠加，推荐以下方案：

• 数据获取：用osmnx这个Python库，它能快速下载指定区域的OSM道路网络，还支持按道路类型（主干道、次干道等）筛选；
• Python可视化示例：结合osmnx和folium绘制交通图层：

  import osmnx as ox
  import folium
  
  # 获取芝加哥的驾车道路网络
  G = ox.graph_from_place("Chicago, Illinois, USA", network_type="drive")
  # 转换为GeoDataFrame方便后续处理
  edges = ox.graph_to_gdfs(G, nodes=False, edges=True)
  
  # 用folium生成交互式地图并叠加道路图层
  m = folium.Map(location=chicago_gps, zoom_start=10)
  folium.GeoJson(edges, style_function=lambda x: {"color": "#3388ff"}).add_to(m)
  m.save("chicago_traffic_layer.html")
  

• 进阶资源与方向：
  • osmnx的官方文档有大量道路网络分析、可视化的教程，适合入门；
  • 如果需要实时交通图层，可以整合实时交通数据源，将拥堵信息叠加到OSM道路图层上；
  • 用于机器学习模型的话，可以把道路网络转化为图结构，用torch_geometric这类图神经网络库处理交通流量预测、路径优化等任务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者muazfaiz