碰撞检测算法

二维碰撞判断方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在游戏开发和计算机图形学中，碰撞检测是一项非常重要的技术，它用于确定两个或多个物体是否发生了碰撞。

二维碰撞检测方法是指在二维平面中判断两个物体是否相交或者相撞的技术。

本文将介绍几种常用的二维碰撞判断方法，并探讨它们的优缺点以及适用场景。

1. 基于边界框的碰撞检测基于边界框的碰撞检测是一种简单而高效的碰撞检测方法。

其基本思想是使用矩形或者其他简单形状的边界框来包围每个物体，然后检查这些边界框是否相交来判断物体是否发生了碰撞。

由于矩形之间的相交检测非常高效，因此这种方法在实时碰撞检测和大规模场景中得到了广泛应用。

由于边界框并不能完全准确地描述物体的形状，因此在一些情况下会产生误判。

2. 分离轴定理分离轴定理是一种准确而复杂的碰撞检测方法。

其基本思想是通过寻找两个物体之间的分离轴，来判断它们是否相交。

如果存在一条分离轴使得两个物体在这个轴上投影不重叠，则可以确定它们不相交。

尽管这种方法可以准确地检测出碰撞，但是需要进行复杂的数学计算，并且在处理复杂形状的物体时性能较低。

3. 面向像素的碰撞检测面向像素的碰撞检测是一种基于像素级别的碰撞检测方法。

其基本思想是将每个物体表示为一个像素矩阵，然后检查这些像素矩阵是否重叠来判断物体是否发生了碰撞。

这种方法可以非常准确地检测碰撞，但是对于大规模场景或者复杂形状的物体来说，计算成本会非常高昂。

4. 几何算法碰撞检测几何算法碰撞检测是一种基于几何形状的碰撞检测方法。

其基本思想是通过计算物体的几何属性来判断它们是否相交。

这种方法可以准确地检测出碰撞，并且对于复杂形状的物体也有较好的适应性。

由于需要进行复杂的几何计算，因此性能较差。

不同的二维碰撞检测方法各有优缺点，适用于不同的场景和要求。

在实际开发中，可以根据具体情况选择合适的碰撞检测方法，或者结合多种方法来达到更好的效果。

在未来，随着计算机硬件和算法的不断发展，相信会有更多高效、准确的二维碰撞检测方法被提出，并得到应用。

三轴加速度碰撞检测算法我对这三轴加速度碰撞检测算法啊，那可算是有点自己的琢磨。

这算法就像一个神秘的小世界，在我脑袋里转来转去。

我瞅着那三个轴呢，就像看着三个性格各异的小家伙。

X轴就像是个急性子，横冲直撞的，它负责的方向总是有那种一下子就冲出去的感觉。

Y轴呢，有点像个慢性子，稳稳当当的，但是也不能小瞧它，它在自己的那一路数上，可是有着独特的影响力。

Z轴就像是个神秘客，忽上忽下的，像是隐藏在暗处，却在碰撞检测里起着关键的作用。

我记得有一回，和几个搞技术的朋友聊起这算法。

我就说啊：“你们看这X轴，就像那个莽撞的愣头青，一有动静就先冒头。

”有个朋友就笑着回我：“你可别把人家X轴说得这么简单，它在很多复杂的碰撞场景里可是打头阵的关键呢。

”我挠挠头，又接着说：“那Y轴呢，就慢悠悠的，感觉像是在散步。

”另一个朋友就赶紧说：“你这可就不懂了，Y轴的这种稳定是整个检测里不可或缺的平衡因素。

”我坐在我那有点乱的小书房里，周围堆满了书和写满公式的纸张，灯光昏昏暗暗的。

我就对着那些纸上的关于三轴加速度碰撞检测算法的笔记发呆。

我想着怎么能把这个算法用更简单的话给讲出来。

有时候觉得自己好像懂了，可是一细想，又好像掉进了一个大迷宫。

这算法里的那些数据就像一群调皮的小鬼，在我眼前晃来晃去。

我又一次在实验室里看这个算法的实际演示。

那些仪器滴滴答答响着，屏幕上闪烁着各种数据和图表。

我看着看着就入迷了，那感觉就像是在看一场没有硝烟的战争，三轴就像三个战士，各自坚守着自己的阵地，一旦有碰撞的危险，就立马发出信号。

我在旁边一会皱皱眉头，一会又露出点笑容，旁边的助手还以为我魔怔了呢。

其实啊，我就是在这个算法的世界里，一会儿困惑，一会儿又好像发现了什么小秘密。

碰撞检测算法：点和矩形碰撞、点和圆形碰撞、矩形碰撞、圆形碰撞⼀，原理介绍这回有点复杂，不过看懂了还是很好理解的。

当然，我不敢保证这种算法在任何情况下都会起效果，如果有同学测试时，发现出现错误，请及时联系我。

我们⾸先来建⽴⼀个以圆⼼为原点的坐标系：然后要检测碰撞就只有两种情况了。

情况⼀，矩形全部都在⼀个象限内，如图：当然，图中只是举个例⼦，不⼀定是只在第⼆象限，任何⼀个象限都⾏，只要是矩形全在该象限。

这种情况⽐较好解决，⾸先，我们计算出矩形每个⾓的坐标，然后⽤勾股定律依次算出这个⾓到圆⼼的距离是否⼩于或者等于半径。

设这个⾓与圆⼼横坐标之差为d1，纵坐标之差为d2，半径为r，公式表达如下：如果有⼀个⾓满⾜要求说明产⽣碰撞，返回true。

但是有朋友懵了，怎么判断矩形是不是在⼀个象限内呢？很简单，只要判断这个矩形左上⾓和右下⾓是否在同⼀个象限内就可以了。

于是我们得写个函数来实现判断某两个⾓是否在同⼀象限。

函数代码如下：[javascript] view plaincopyfunction isSameQuadrant(cood,objA,objB){var coodX = cood.x;var coodY = cood.y;var xoA = objA.x,yoA = objA.y,xoB = objB.x,yoB = objB.y;if(xoA-coodX>0 && xoB-coodX>0){if((yoA-coodY>0 && yoB-coodY>0) || (yoA-coodY<0 && yoB-coodY<0)){return true;}return false;}else if(xoA-coodX<0 && xoB-coodX<0){if((yoA-coodY>0 && yoB-coodY>0) || (yoA-coodY<0 && yoB-coodY<0)){return true;}return false;}else{return false;}}这个函数原本是准备写到lufylegend中LMath静态类中的，参数原本是LPoint对象，但是这⾥可以⽤json，因为LPoint⾥的x，y属性可以写到json⾥，函数也就同样取得出值了。

碰撞检测算法研究摘要：实时碰撞检测是机器人、动画仿真、虚拟现实等领域中一个非常关键的问题，其基本任务是确定两个或多个物体彼此之间是否发生接触或穿透。

尤其是随着3D游戏日渐盛行，物体之间的干涉和碰撞检测得到广泛的研究，碰撞检测技术所面临的问题也日益突出，具有很重要的意义。

主要对一些碰撞检测算法作出全面了解、透彻分析。

关键词：碰撞检测；层次包围体；空间剖析1 碰撞检测技术概述碰撞检测(Collision Detection，CD)也称为干涉检测或者接触检测，是基于现实生活中一个普遍存在的事实：两个不可穿透的对象不能共享相同的空间区域。

碰撞检测作为虚拟现实系统中的一个关键组成部分，主要的任务是判断物体模型之间、模型与场景之间是否发生了碰撞，以及给出碰撞位置、穿刺深度等信息。

碰撞检测算法一般可以分为两步：一是初步检测阶段：也就是将大多数明显的不相交的物体进行快速的排除；另一个是详细检测阶段（也可以称为精确检测阶段）。

一些算法将详细检测阶段详细的划分为两个阶段：①逐步求精，在初步检测的基础上进一步继续将检测的范围缩小；②精确求交，在“逐步求精”的基础上，对所建的模型进行相交测试，详细的测试出潜在的相交区域。

二是由于现实工程中的需要，碰撞检测算法得到了很好的发展和创新，因此产生了很多碰撞检测算法如图1所示。

碰撞检测算法大体上可以分为基于物体空间的碰撞检测算法和基于图像空间的碰撞检测算法。

在基于物体空间的碰撞检测算法中又分为采用一般表示模型的碰撞检测算法和采用空间结构碰撞检测算法。

采用采用空间结构碰撞检测算法包括空间剖析法和层次包围体法。

这里将主要介绍空间结构碰撞检测算法。

层次包围盒法：直接对两个物体对象的几何体执行碰撞测试，其计算过程代价过于高昂，尤其是当物体包含许多个多边形的时候。

为了减少计算消耗，在几何相交测试之前，通常先执行物体的包围体测试。

层次包围盒方法的基本思想是用一个简单的包围盒将复杂不规则的几何对象围住，当两个对象作碰撞检测时，如果对象的包围盒不相交，则对象肯定不相交。

catia碰撞检测方法类型Catia是一款3D设计软件，用于各种工程设计和制造领域。

在设计过程中，碰撞检测是非常重要的一项功能，它可以帮助设计师在设计过程中预测和预防可能发生的碰撞事件。

Catia提供了多种类型的碰撞检测方法，可以根据具体的设计需求选择适合的方法进行使用。

下面将介绍一些常用的Catia碰撞检测方法类型。

1.基于几何形状的碰撞检测这种方法是最基本的碰撞检测方法，它通过比较物体的几何形状来判断是否会发生碰撞。

Catia使用了多种几何算法来实现这种碰撞检测，如包围盒、凸包、球树等。

这种方法的优点是计算速度快，但是对于复杂形状的物体可能会出现误判。

2.基于物体属性的碰撞检测这种方法是通过物体的属性来进行碰撞检测，如物体的质量、弹性等。

Catia可以根据物体的属性来计算物体之间的碰撞力度，从而判断是否会发生碰撞。

这种方法可以更加准确地进行碰撞检测，但是计算量较大，适用于复杂场景的设计。

3.基于运动学的碰撞检测这种方法是通过物体的运动学信息来进行碰撞检测。

Catia可以记录物体的运动轨迹，并通过比较物体的运动轨迹来判断是否会发生碰撞。

这种方法适用于需要考虑物体运动轨迹的场景，如机械臂的碰撞检测。

4.基于物理模拟的碰撞检测这种方法是通过物理模拟来进行碰撞检测，如通过设置碰撞对象的物理属性和环境条件，模拟物体之间的碰撞情况。

Catia提供了物理模拟的功能，可以根据物体之间的物理属性和环境条件进行精确的碰撞检测。

5.基于约束条件的碰撞检测这种方法是通过设定物体之间的约束条件来进行碰撞检测，如限制物体的运动范围、设定物体之间的相对位置等。

通过设定合适的约束条件，可以避免物体之间的碰撞。

Catia提供了约束条件的设置功能，可以根据设计需求来设定不同的约束条件进行碰撞检测。

以上是一些常用的Catia碰撞检测方法类型，每种方法都有自己的适用场景和优缺点。

在进行碰撞检测时，设计师可以根据具体的设计需求选择合适的方法进行使用。

八叉树碰撞检测算法【最新版】目录1.碰撞检测算法的背景和重要性2.八叉树的概念和结构3.八叉树碰撞检测算法的原理和步骤4.八叉树碰撞检测算法的优缺点5.八叉树碰撞检测算法的应用案例正文碰撞检测是计算机图形学和物理模拟领域中的重要技术，它在许多应用场景中都有着广泛的应用，如游戏开发、机器人导航和虚拟现实等。

在众多的碰撞检测算法中，八叉树碰撞检测算法以其高效的计算性能和较低的存储空间需求脱颖而出，成为了许多开发者和研究者关注的焦点。

八叉树，又称 BSP 树，是一种特殊的树状数据结构，由一个根节点和八个子节点组成。

与传统的二叉树不同，八叉树的每个子节点又有八个子节点，这种结构使得它能够更高效地表示三维空间中的物体和场景。

八叉树碰撞检测算法的原理主要基于空间的分层处理。

首先，将整个三维空间划分为多个小区域，然后将每个小区域用一个八叉树节点来表示。

在检测两个物体是否发生碰撞时，只需比较它们的八叉树节点是否存在重叠，若存在重叠，则进一步检测两个物体是否真正发生碰撞。

这样的方法大大减少了需要比较的物体数量，提高了算法的效率。

具体来说，八叉树碰撞检测算法分为以下几个步骤：1.建立八叉树：将三维空间中的物体转换为八叉树节点，并按照一定的规则构建八叉树。

2.查询八叉树：当需要检测两个物体是否发生碰撞时，通过比较它们的八叉树节点是否重叠来初步判断。

3.物体碰撞检测：如果八叉树节点重叠，则需要进一步检测两个物体是否真正发生碰撞，这通常涉及到物体形状的精确比较。

八叉树碰撞检测算法具有以下优缺点：优点：计算效率高，空间占用小，能够很好地处理复杂场景和动态物体。

缺点：对于某些特殊形状的物体，八叉树可能无法精确表示，导致碰撞检测结果不准确。

此外，八叉树的构建和维护也需要一定的计算资源。

在实际应用中，八叉树碰撞检测算法广泛应用于游戏开发、机器人导航和虚拟现实等领域。

例如，在游戏中，通过八叉树碰撞检测算法可以实时检测玩家角色与其他游戏物体之间的碰撞，从而实现精确的物理效果和流畅的游戏体验。

二维碰撞检测算法碰撞检测（Collision Detection,CD）也称为干涉检测或者接触检测，用来检测不同对象之间是否发生了碰撞，它是计算机动画、系统仿真、计算机图形学、计算几何、机器人学、CAD\ CAM等研究领域的经典问题。

碰撞物体可以分为两类：面模型和体模型。

面模型是采用边界来表示物体，而体模型则是使用体元表示物体。

面模型又可根据碰撞后物体是否发生形变分为刚体和软体，刚体本身又可根据生成方式的不同分为曲面模型和非曲面模型。

目前对于碰撞的研究多集中于面模型的研究，因为体模型是一种三维描述方式，对它进行碰撞检测代价较高。

而在面模型的研究中，对刚体的研究技术更为成熟。

下面列举几种常用的碰撞检测技术：1：包围盒（bounding box）是由Clark提出的，基本思想是使用简单的几何形体包围虚拟场景中复杂的几何物体，当对两个物体进行碰撞检测时，首先检查两个物体最外层的包围盒是否相交，若不相交，则说明两个物体没有发生碰撞，否则再对两个物体进行检测。

基于这个原理，包围盒适合对远距离物体的碰撞检测，若距离很近，其物体之间的包围盒很容易相交，会产生大量的二次检测，这样就增大了计算量。

包围盒的类型主要有AABB(Aligned Axis Bounding Box)沿坐标轴的包围盒、包围球、OBB(Oriented Bounding Box)方向包围盒和k-DOP(k Discrete Orientation Polytopes)离散方向多面体等。

AABB是包含几何对象且各边平行于坐标轴的最小六面体，两个AABB包围盒相交当且仅当它们三个坐标轴上的投影均重叠，只要存在一个方向上的投影不重叠，那么它们就不相交。

AABB间的相交测试和包围体的更新速度比其他算法效率高，因此使用最广泛，尤其适用于多物体运动的大规模环境和变形体碰撞检测。

OBB包围盒的相交测试基于分离轴的理论的，它的构造关键在于包围盒最佳方向的确定，最佳方向必须保证在该方向上包围盒的尺寸最小。

2d圆形碰撞算法2D圆形碰撞算法引言：在游戏开发中，碰撞检测是一个非常重要的技术，尤其是在2D游戏中。

其中，圆形碰撞是一种常见的碰撞检测方式。

本文将介绍2D圆形碰撞算法的原理及其应用。

一、2D圆形碰撞算法原理2D圆形碰撞算法的原理是通过计算两个圆形之间的距离，判断它们是否发生碰撞。

而圆形的碰撞检测又可以分为两种情况：一种是判断两个圆形是否重叠，另一种是判断一个点是否在圆形内部。

1. 两个圆形是否重叠的碰撞检测当两个圆形的圆心距离小于等于它们的半径之和时，即可判断它们发生了碰撞。

这是因为两个圆形的半径之和表示了它们的最大接触距离，若两个圆形的圆心距离小于等于这个最大接触距离，即可判断它们已经接触到了一起。

2. 一个点是否在圆形内部的碰撞检测判断一个点是否在圆形内部，可以通过计算点到圆心的距离与圆的半径进行比较。

若点到圆心的距离小于等于圆的半径，则可以判断该点在圆形内部。

二、2D圆形碰撞算法的应用2D圆形碰撞算法广泛应用于游戏开发中的物理碰撞检测、碰撞反应以及碰撞效果等方面。

1. 碰撞检测在游戏开发中，碰撞检测是判断游戏中的各个物体是否发生碰撞的关键。

通过使用2D圆形碰撞算法，可以实现对游戏中的圆形物体进行碰撞检测，从而判断它们是否相互接触或重叠。

2. 碰撞反应当两个圆形物体发生碰撞时，需要对碰撞进行反应，例如改变物体的运动方向、速度或者触发特定的动画效果等。

通过使用2D圆形碰撞算法，可以判断碰撞的发生，并进行相应的碰撞反应。

3. 碰撞效果在游戏开发中，碰撞效果是为了增加游戏的真实感和趣味性。

通过使用2D圆形碰撞算法，可以实现各种碰撞效果，例如爆炸、弹射、折射等，使得游戏更加丰富多样。

三、2D圆形碰撞算法的优化为了提高碰撞检测的效率和准确性，可以对2D圆形碰撞算法进行优化。

1. 碰撞检测的空间划分在碰撞检测时，可以将游戏场景划分为若干个碰撞检测区域，只对位于同一区域内的物体进行碰撞检测，从而减少冗余的检测计算，提高碰撞检测的效率。

slg 动态四叉树碰撞检测原理SLG（战略游戏）是一类以军事战争为题材的游戏，而动态四叉树则是SLG游戏中常用的一种碰撞检测算法。

本文将介绍动态四叉树的原理和如何应用于碰撞检测。

碰撞检测是SLG游戏中非常重要的一部分，它用于判断游戏中的单位或物体是否发生了碰撞。

在SLG游戏中，玩家通常需要控制一支军队来进行战斗，而碰撞检测则可以确保单位之间不会互相穿越或重叠，使得游戏更加真实。

动态四叉树是一种常用的碰撞检测算法，它通过将游戏空间划分为一个个小的四叉树节点来加快碰撞检测的速度。

每个四叉树节点都代表着一个矩形区域，并且根据游戏中的单位或物体的位置动态地划分和更新四叉树。

这样一来，当需要进行碰撞检测时，只需要检测单位所在的四叉树节点与相邻节点是否有重叠，而不需要遍历所有单位，大大提高了检测的效率。

动态四叉树的建立过程可以简单描述为以下几个步骤：1. 初始化四叉树：将整个游戏空间划分为一个根节点，该节点代表整个空间，并将其作为四叉树的根节点。

2. 插入单位：当一个单位被添加到游戏中时，需要将其插入到相应的四叉树节点中。

首先从根节点开始，判断单位所在的位置与当前节点的位置关系，如果单位完全包含在当前节点内，则将单位插入到当前节点中；如果单位与当前节点相交，则将单位插入到当前节点的子节点中；如果单位位于当前节点外，则将单位插入到根节点中。

3. 更新四叉树：当单位移动时，需要更新四叉树中的节点位置。

首先判断单位是否仍然位于原来的节点中，如果是，则无需更新；如果不是，则将单位从原来的节点中移除，并按照插入单位的方式将其插入到新的位置。

4. 碰撞检测：当需要进行碰撞检测时，首先确定单位所在的四叉树节点，并检测该节点与相邻节点是否有重叠。

如果有重叠，则需要进一步检测单位与相邻单位是否发生了碰撞；如果没有重叠，则无需进行进一步检测。

动态四叉树在碰撞检测中具有一定的优势。

首先，它可以根据游戏中单位的位置动态地划分和更新四叉树，避免了静态划分带来的空间浪费。

碰撞检测名词解释
碰撞检测指的是在计算机图形学、计算机游戏等领域中，用于检测两个或多个物体是
否发生碰撞的技术。

以下是一些与碰撞检测相关的名词解释：
1. 碰撞体（Collision Body）：物体在进行碰撞检测时所使用的模型，通常为简化或复
杂的几何体。

2. 碰撞检测算法（Collision Detection Algorithm）：用于检测物体之间是否发生碰撞
的计算方法，有基于精确计算的方法和基于近似计算的方法。

3. 包围盒（Bounding Box）：一种用于简化碰撞体模型的几何体，通常为一个长方体，能够完全包含物体。

4. 点相交测试（Point Intersection Test）：一种用于检测是否存在点重合的碰撞检测
方法，适用于对线段、三角形等简单几何体进行碰撞检测。

5. 分离轴算法（Separating Axis Theorem，SAT）：一种用于检测凸多边形碰撞的算法，基于一个定理：如果两个凸多边形没有碰撞，则它们之间一定存在一条分离轴，
可以将它们分离。

6. 蒙特卡罗碰撞检测（Monte Carlo Collision Detection）：一种基于随机采样的碰撞
检测方法，适用于复杂几何体之间的碰撞检测。

GJK碰撞检测算法的研究及改进的开题报告1. 选题背景和意义碰撞检测在计算机动画、游戏物理模拟、机器人导航、虚拟现实等领域都有着广泛应用。

GJK算法是一种高效的碰撞检测算法，在实际应用中具有较高的性能表现。

然而，在复杂场景下，GJK算法存在运算速度慢、算法稳定性差等问题，需要进一步研究和改进，以提高算法的精度和效率。

本研究将重点探索GJK算法在碰撞检测中的应用、原理及其存在的问题，并尝试通过改进算法的具体实现方式，提高算法的速度和稳定性，从而进一步优化碰撞检测的效果。

2. 研究内容和方法2.1 研究内容（1）GJK算法的原理及其在碰撞检测中的应用。

（2）分析现有GJK算法存在的问题，如运算速度慢、算法稳定性差、对形状表达方式有特殊要求等。

（3）针对现有问题，探索改进算法的具体实现方法。

比如采用分层次策略（hierarchical strategy）来提高效率、使用特定算法解决三角剖分（triangulation）问题等等。

（4）通过对比分析，评估改进算法的实用性和效果。

2.2 研究方法（1）阅读相关文献，深入了解GJK算法的基本原理及其在碰撞检测中的应用场景。

（2）分析现有算法的优缺点和存在问题，找出需要改进的关键点。

（3）设计和实现针对性的改进算法，从实验和对比分析的角度评估改进算法的效果和速度表现。

3. 预期研究结果本研究预期能够针对现有GJK算法的不足之处，提出一些新的算法改进方案，从而进一步提高碰撞检测算法的效率与精确度。

同时，通过数值实验和算法的对比分析，对改进算法的实用性和效果进行评估，为后续碰撞检测领域的研究提供一定的参考和思路。

简介本文是阐述如何在2D动作游戏中进行精确而高效的碰撞检测。

这里的碰撞是基于多边形而不是基于精灵的。

这两者之间在设计上会有不同。

基于精灵的碰撞检测是通过精灵之间的重叠的像素来完成的。

而多边形使用向量数学来精确计算交点，时间和碰撞方向。

虽然多边形仅仅是精灵的一个近似，但是它比精灵系统要高级。

可以精确模拟逼真的简单物理学，例如反弹，摩擦，斜面的滑行•碰撞检测可以更精确的用于高速精灵系统。

在基于精灵的系统中，如果物体移动过快就会在跳过另一个物体。

•基于向量数学因此可以扩展到3D，然而精灵碰撞系统被严格限制在2D的情况下。

特性本文使用的算法只适用于凸多边形，例如三角形，四边形，六边形，圆形。

对于非凸多边形，你可以将其分解为多个凸多边形，例如三角形。

算法可以用于快速移动或慢速移动的多边形。

不管物体移动多快，碰撞都不会丢失。

它也可以处理重叠的问题，并促使交叠物体分离。

演示也支持分割多边形交叉。

这可以用于子弹的建模。

同时提供了简单的物体系统，弹力，一些基本的摩擦和静摩擦力。

用于确保物体不会从斜面上滑落。

有一个刚体系统的例子，使用了Chrsi Hecker的物理教程。

限制有序碰撞。

就是说并不是有序的进行碰撞。

这对于快速移动的物体会出现一定的问题。

一旦碰撞被检测到，它就被直接处理了。

理想状态下你可能需要找到一个碰撞点并处理它，然后寻找更多的碰撞。

但是对于2D动作游戏，这通常是不必要的。

一、分离坐标轴方法这个方法是碰撞检测的核心。

它的规则非常简单并且非常易于实现。

这个方法也非常快并且非常可靠，因为计算中没有使用除法操作，下面给出一个简单的基于两个BOX的碰撞检测的例子。

算法试图在两个物体之间找到一个合适平面，如果这个平面存在，那么物体就没有相交。

为了测试物体是否是分开的，简单的方法是投影这个物体到平面的法线上，并比较两者之间的间距看二者是否重叠。

显然有无数的平面可以用来分割两个物体。

但是已经经过证明的是：你只需要使用一部分平面来进行测试，对于BOX从上图中可以看出平面的法线为BOX B的长轴。

机器人手臂路径规划与碰撞检测算法研究机器人技术在现代工业生产和日常生活中扮演越来越重要的角色。

机器人手臂是机器人的重要部分，其路径规划与碰撞检测算法的研究对机器人的运动控制和安全性具有重要意义。

本文将从路径规划和碰撞检测两个方面来探讨相关算法的研究。

一、路径规划算法研究路径规划是指机器人手臂在规定的空间内，根据任务要求找到一条合适的运动路径的过程。

传统的路径规划算法包括最小平方和算法、B样条曲线算法等。

然而，这些算法存在着一些问题，例如计算复杂度高、无法处理复杂环境等。

为了解决这些问题，学者们提出了一系列新的路径规划算法。

近年来，退火算法、遗传算法、蚁群算法等进化计算算法在路径规划中被广泛应用。

这些算法主要通过模拟自然界中各种生物的行为，从而寻找到最优的路径规划结果。

例如，蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素的行为，通过信息素的浓度分布来指导路径的搜索，从而实现了较好的路径规划效果。

此外，机器学习算法在路径规划中也展现了巨大的潜力。

例如，深度强化学习算法可以根据机器人的运动状态和环境信息学习到最佳的动作策略，从而实现自主学习和规划路径。

二、碰撞检测算法研究碰撞检测是指机器人手臂在运动过程中，根据传感器获取到的环境信息来判断是否会与障碍物发生碰撞的过程。

碰撞检测算法的研究与机器人的安全性密切相关。

传统的碰撞检测算法主要基于几何模型和物理模型。

例如，包围盒碰撞检测算法使用简单的包围盒模型来近似表示机器人手臂的几何形状，通过检测包围盒之间的相交关系来进行碰撞检测。

虽然这些算法简单高效，但是无法处理复杂的几何形状和接触约束问题。

为了解决这些问题，学者们提出了一些新的碰撞检测算法。

例如，基于距离场的碰撞检测算法利用距离场来表示机器人手臂与环境的关系，通过计算距离场的梯度信息来判断是否会与障碍物发生碰撞。

这种算法可以有效地处理复杂的几何形状和接触约束问题。

此外，机器学习算法在碰撞检测中也有着广泛的应用。

基于分离轴定理的碰撞检测算法摘要：在游戏开发中，为了不使游戏中的物体相互穿越，需要使用碰撞检测技术来约束场景中物体的行动，本文比较了常用的几种碰撞检测算法的优劣，探讨了分离轴定理在碰撞检测中的应用及优势。

关键词：碰撞检测包围盒凸多边形分离轴定理中图分类号：th721 文献标识码：a 文章编号：1007-9416(2012)08-0102-01无论是pc游戏，还是移动应用，碰撞检测始终是程序开发的难点，甚至可以用碰撞检测作为衡量游戏引擎是否完善的标准。

好的碰撞检测要求人物在场景中可以平滑移动，在各种前进方向被挡住的情况下都会尽可能地沿合理的方向滑动而不是被迫停下，不会在特殊情况下穿墙而掉出场景。

因为碰撞现象符合日常生活中的常识。

如果出现bug，很容易被人发现，例如人物无缘无故被卡住不能前进或者人物穿越了障碍。

所以，碰撞检测的重要性不言而喻。

1、常见的碰撞检测算法最为精确的碰撞检测算法是像素检测算法，即对物体的每个像素进行测试，当像素出现重叠，即为碰撞，但这种算法的计算量很大，在移动设备上会严重拖慢游戏的运行速度。

，所以很少使用。

当精确度要求不高时，可以用包围球算法，即用物体轮廓的外接圆把物体包围起来，这样要测试两个物体是否碰撞，只需要计算两个圆之间的距离是否大于两个圆的半径之和，如果大于，则说明没有碰撞，反之则碰撞。

由于大多数情况下包围球的紧密型和简单性都不够理想，所以很少单独使用。

另外一种aabb（axially aligned bounding box）即沿坐标轴包围盒算法，即把物体抽象成一个边和坐标轴平行的矩形，简单性好，但是紧密型要差。

还有obb（oriented bounding box）即方向包围盒算法，紧密型最好，但是计算量要大一些。

一般的精确度完全可以胜任，计算量也在移动设备可承受的范围，所以比较常用。

obb包围盒的碰撞检测算法一般用的是分离轴测试算法。

2、基于分离轴定理的碰撞检测算法分离轴定理（separating axis theorem，sat）提出，如果能找到一条轴，使得两个物体在该轴上的投影互不重叠，那么着两个物体就是不相交的。