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概述
距离矩阵（DistanceMatrix），用于批量计算一组起终点的路面距离（或称导航距离），可应用于网约车派单、多目的地最优路径智能计算等场景中，支持驾车、步行、骑行多种交通方式，满足不同应用需要。
本服务主要特点：
1. 支持大批量和多种计算方式
a) 多起点*多目的地矩阵式计算，最高支持25x25矩阵（一次请求计算路面距离625对）
b) 一对多计算：支持1个起点到最多200个终点的批量计算
2. 支持驾车、骑行、步行多种交通方式
3. 支持返回实时ETA（驾车，结合路况的预估到达时间）
4. 支持跨城远距离计算
5. 耗时低，性能出色
计量方式：
本接口按距离的计算次数计量（非接口请求次数），分为：
1. 计算次数：接口每计算一对起终点距离，计为1次
2. 并发计算量：以秒为单位，一秒内计算1对起终点结果，并发计算量计1次
例如：一次接口请求计算10个起点到10个终点，计算次数为100次，假设相同调用参数同一秒内请求5次，并发计算量为100次*5次请求=500次/秒
提示：在控制台的“配额管理”和“调用统计”中，涉及本接口的调用量及并发量，均指 计算次数 和 并发计算量
配额： 申请企业认证后，您的账户配额会默认提升，您可以在控制台->配额管理->账户额度中进行额度分配
请求URL（GET请求）
请求URL
URL：https://apis.map.qq.com/ws/distance/v1/matrix
Method：GET
请求参数（GET请求）
| 参数 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| key | 是 | 开发密钥（Key） | key=OB4BZ-D4W3U-B7VVO-4PJWW-6TKDJ-***** |
| from | 是 | 起点坐标 格式： lat,lng,[header],[roadtype],[speed],[accuracy],[timestamp]｜lat,lng,[header],[roadtype],[speed],[accuracy],[timestamp]… （经度与纬度用英文逗号分隔，坐标间用英文分号分隔） [必填]lat 为纬度，lng 为经度 [选填] header 为车头方向（正北为0度，顺时针一周为360度） 如下参数为前序点传参，仅在驾车(driving)模式下生效 [选填] roadtype 为道路类型，取值：0 不考虑道路类型、1 在桥上、2 在桥下、3 在主路、4 在辅路、5 在对面、6 桥下主路、7 桥下辅路 [选填] speed 为速度，无具体值时可传-1 [选填] accuracy 为GPS精度，单位：毫米，无具体值时可传0 [选填] timestamp 为时间戳，精确到秒，请传真实时间戳，否则前序点会不生效 注意： 1、 前序点之间使用“｜”分隔，前序点最多支持设置5个（包含起点），最后一个点会作为此次计算的起点 2、起点经纬度附近5公里内没有道路，会计算失败，返回“存在无法吸附的坐标点” 个数限制： 多对一计算<=200个，多对多计算from和to坐标数乘积<=625且单侧<=50个 |
例1： from=39.071510,117.190091 例2： from=39.071510,117.190091,270;39.108951,117.279396,180 例3: from=39.829647,116.422462,-1,0,-1,0,1639108623|39.830553,116.422924,-1,0,-1,0,1639108628|39.831261,116.423289,-1,0,-1,0,1639108633 |
| to | 是 | 终点坐标 格式： lat,lng;lat,lng… （经度与纬度用英文逗号分隔，坐标间用英文分号分隔） 个数限制： 一对多计算<=200个，多对多计算from和to坐标数乘积<=625且单侧<=50个 注意： 终点经纬度附近5公里内没有道路，会计算失败，返回“存在无法吸附的坐标点” |
to=39.071510,117.190091;40.007632,116.389160 |
| mode | 是 | 计算方式，取值： driving：驾车 walking：步行 bicycling：自行车 |
mode=driving |
| output | 否 | 返回格式：支持JSON/JSONP，默认JSON | output=json |
| callback | 否 | JSONP方式回调函数 | callback=function1 |
请求URL（POST请求）
请求URL
URL：https://apis.map.qq.com/ws/distance/v1/matrix?mode=计算方式
Method：POST
Header：Content-Type:application/json
计算方式目前支持driving、walking、bicycling
请求参数（POST请求）
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| key | string | 是 | key |
| from | string | 是 | 起点坐标 格式： lat,lng,[header],[roadtype],[speed],[accuracy],[timestamp]｜lat,lng,[header],[roadtype],[speed],[accuracy],[timestamp]… （经度与纬度用英文逗号分隔，坐标间用英文分号分隔） [必填]lat 为纬度，lng 为经度 [选填] header 为车头方向（正北为0度，顺时针一周为360度） 如下参数为前序点传参，仅在驾车(driving)模式下生效 [选填] roadtype 为道路类型，取值：0 不考虑道路类型、1 在桥上、2 在桥下、3 在主路、4 在辅路、5 在对面、6 桥下主路、7 桥下辅路 [选填] speed 为速度，无具体值时可传-1 [选填] accuracy 为GPS精度，单位：毫米，无具体值时可传0 [选填] timestamp 为时间戳，精确到秒，请传真实时间戳，否则前序点会不生效 注意： 1、 前序点之间使用“｜”分隔，前序点最多支持设置5个（包含起点），最后一个点会作为此次计算的起点 2、起点经纬度附近5公里内没有道路，会计算失败，返回“存在无法吸附的坐标点” 个数限制： 多对一计算<=200个，多对多计算from和to坐标数乘积<=625且单侧<=50个 |
| to | string | 是 | 终点坐标 格式： lat,lng;lat,lng… （经度与纬度用英文逗号分隔，坐标间用英文分号分隔） 个数限制： 一对多计算<=200个，多对多计算from和to坐标数乘积<=625且单侧<=50个 注意： 终点经纬度附近5公里内没有道路，会计算失败，返回“存在无法吸附的坐标点” |
响应结果
| 名称 | 类型 | 必有 | 说明 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| status | number | 是 | 状态码，0为正常，其它为异常，详细请参阅状态码说明 | |||
| message | string | 是 | 对status的描述 | |||
| result | object | 否 | 计算结果 | |||
| rows | array | 是 | 多点到多点距离计算，结果为二维数组，rows为行，elements为列 结果数组（行） | |||
| elements | array | 是 | 结果数组（列） | |||
| distance | number | 是 | 起点到终点的距离，单位：米 | |||
| duration | number | 否 | 表示从起点到终点的结合路况的时间，秒为单位 注：步行/骑行方式（不计算耗时）以及起终点附近没有道路造成无法计算时，不返回本此节点 |
|||
| status | number | 否 | 本对起终点计算的状态码，取值： 4 代表附近没有路，距离计算失败，此时distance为直线距离，预估耗时（duraction）会返回 0。 计算结果正常返回时，不返回status |
|||
rows/elements结果数组结构说明：
例：计算3个起点到3个终点距离矩阵
from=A,B,C&to=1,2,3
计算结果的二维数组为，以下表格为数组结构示意，行为rows，列为elements：
| [0,0]：A to 1 | [0,1]：A to 2 | [0,2]：A to 3 |
| [1,0]：B to 1 | [1,1]：B to 2 | [1,2]：B to 3 |
| [2,0]：C to 1 | [2,1]：C to 2 | [2,2]：C to 3 |
调用示例 （GET请求）
调用示例 （POST请求）
// POST请求
URL: https://apis.map.qq.com/ws/distance/v1/matrix?mode=driving
body体
{
"key":"你的key",
"from":"39.829647,116.422462,-1,0,-1,0,1639108623|39.830553,116.422924,-1,0,-1,0,1639108628|39.831261,116.423289,-1,0,-1,0,1639108633;22.902664,113.824282",
"to":"43.889352,87.460222"
}
响应示例
{
"status": 0,
"message": "query ok",
"request_id": "907308272400812070",
"result": {
"rows": [
{
"elements": [
{
"distance": 2801011,
"duration": 127341
}
]
},
{
"elements": [
{
"distance": 4240259,
"duration": 203147
}
]
}
]
}
}
应用场景与方案解析
以下提供一些常见应用场景的解决思路供开发者参考，具体算法、策略需要您根据自业务需要进行设计和实现。
1.网约出租车派单计算
网约车业务中，合理分派订单，减少乘客等待是用户体验的关键环节，用户发起叫车请求后，服务端根据用户上车点查找周边车辆，计算接驾距离（距离近的车辆会得到优先分派），除距离外也再结合业务需要得出派单优先顺序，实现订单分派。
解决方案要点：
a. 使用多起点（周边车辆）到同一终点（乘客）的距离计算方式
b. 一般先查找乘客周边直线1公里范围内车辆，再计算接驾距离，以降低计算量
c. 设置车头方向可以辅助确定车辆所在道路，提高计算准确度。车头方向通过车辆GPS获取，调用本服务时做为输入参数传入
d. 实时订单，除距离以外，建议结合实时路况的预计到达时间（ETA）做为派单优先级条件之一
2.网约出租车顺风车派单计算
顺风车式是高效利用出行资源，降低出行成本的一种出行方式。 判断为可拼车的基本逻辑是，A乘客发起拼车，确定初始起/终点，增加B乘客后，距离增加在可接受范围内，即为可拼车
解决方案要点：
a. 首先初筛存在拼车可能性的订单，根据发起拼车的起终点，查找周边起点相近、方向相同的订单，作为备选拼车订单，当然这个策略可以根据业务实际情况进行设计
b. 使用多对多矩阵式计算，计算备选订单中的各乘客、各目的地相互间距离
c. 通过计算得到的互相间距离，并结合实际业务需要，计算得到拼车订单
3.大件物流-装车/送货顺序计算
城市大件货物配送，一般一趟车负责多件货物、途经多个收货地点，完成配送。在出发前，司机需要根据运单自行规划配送路线，安排装车顺序（先送后装，便于卸车），这对司机的路线能力要求非常高，规划过程也会占用较多时间成本，因此实现配送顺序智能规划，是有效解决这一问题的关键。
解决方案要点：
a. 使用多对多矩阵式距离计算，计算得到起点、及各收货点两两间距离，再结合您的业务需要，经排序得到最优遍历顺序。
b. 如果您的业务目前仅需考虑距离因素，我们为您提供了基于驾车方式的最优配送顺序的服务，输入起点及若干终点，自动为您计算最优的遍历顺序。
4.物流配送-配送员最优取派件顺序
电商、快递物流类业务，为赢取用户口碑，保持自身竞争力，不断在各各环节进行提速，从当日达到半日达，再到小时达，这背后离不开强大的信息系统与GIS能力的结合。 配送与揽收环节，以往多由配送员自行规划路线，对人依赖较重。而限时达业务的插入，常会打断原有计划，配送员要不断根据订单变化进行调整，稍有不甚订单将无法按时履约。
解决方案要点：
a) 采多对多矩阵式计算，使用骑行方式，计算各订单间距离，并排序得到最优顺序
b) 与顺风车计算方式接近，不同的是，配送站或配送员有即定的工作范围，备选订单即为工作范围内所有订单，筛选过程相对简单
c) 往往同一小区、写字楼每天会接收多件包裹，可对同目的地的运单预先进行合并，也可离线预计算各主要收货小区、楼栋两两间距离，减少重复计算，提升系统速度。
5.外卖业务配送
与物流配送情况相近，但即时性要求更高，随时有新订单产生，随时有任务插入。
解决方案要点：
a. 同样使用骑行距离矩阵，计算得到取派地点间距离，从而计算顺路、计算取派顺序。
b. 可对订单进行一定累积之后（订单越多，拼成顺路的概率越大），再进行顺路关系计算，使订单分派更为合理，充分使用运力。
c. 往往同一小区、写字楼会有多个订单，可对同目的地的运单预先进行合并，也可离线预计算各主要收货小区、楼栋两两间距离，减少重复计算，提升系统速度。