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GJK算法C++应用代码(解决碰撞问题)

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简介:
本资源提供了一个基于GJK算法的C++实现示例,用于高效地检测和处理二维或三维空间中的物体碰撞。该代码简洁明了,易于集成到游戏开发与机器人路径规划等项目中。 GJK碰撞检测代码应用 以下是基于GarageGames.com, Inc.的Torque 3D引擎中的干扰检测库SOLID 2.0的核心算法编写的GJK(Gilbert-Johnson-Keerthi)碰撞检测实现。 ```cpp #include core/dataChunker.h #include collision/collision.h #include sceneGraph/sceneObject.h #include collision/convex.h #include collision/gjk.h static F32 rel_error = 1E-5f; // 相对误差,用于计算距离 static F32 sTolerance = 1E-3f; // 距离容差 static F32 sEpsilon2 = 1E-20f; // 零长度向量 static U32 sIteration = 15; // 如果陷入循环,可以调整此值 S32 num_iterations = 0; S32 num_irregularities = 0; // GjkCollisionState类的构造函数和析构函数定义 GjkCollisionState::GjkCollisionState() { a = b = 0; } GjkCollisionState::~GjkCollisionState() {} void GjkCollisionState::swap(){ Convex* t = a; a = b; b = t; CollisionStateList* l = mLista; mLista = mListb; mListb = l; v.neg(); } // 计算行列式 void GjkCollisionState::compute_det(){ // 这里略去了具体实现,因为代码较长且复杂。 } inline void GjkCollisionState::compute_vector(int bits, VectorF& v){ F32 sum = 0; v.set(0, 0, 0); for (int i = 0, bit = 1; i < 4; ++i, bit <<= 1) { if (bits & bit) { sum += det[bits][i]; v += y[i] * det[bits][i]; } } v *= 1 / sum; } inline bool GjkCollisionState::valid(int s){ // 这里略去了具体实现,因为代码较长且复杂。 return true; } // 寻找最近点 inline bool GjkCollisionState::closest(VectorF& v) { compute_det(); for (int s = bits; s; --s) { if ((s & bits) == s && valid(s | last_bit)) { bits = s | last_bit; if(bits != 15) compute_vector(bits, v); return true; } } if (valid(last_bit)) { bits = last_bit; v = y[last]; return true; } return false; } // 判断退化情况 inline bool GjkCollisionState::degenerate(const VectorF& w) { for(int i=0, bit=1;i<4;++i,bit<<=1) if ((all_bits & bit)) if (y[i] == w) return true; return false; } // 移动到下一个位 inline void GjkCollisionState::nextBit() { last = 0; last_bit = 1; while(bits & last_bit){ ++last; last_bit <<= 1; } } void GjkCollisionState::set(Convex* aa, Convex* bb, const MatrixF& a2w, const MatrixF& b2w) { a = aa; b = bb; bits = 0; all_bits = 0; reset(a2w,b2w); mLista = CollisionStateList::alloc(); mLista->mState = this; mListb = CollisionStateList::alloc(); mListb->mState = this; } void GjkCollisionState::reset(const MatrixF& a2w, const MatrixF& b2w) { VectorF zero(0, 0, 0), sa, sb; a2w.mulP(a->support(zero), &sa); b2w.mulP(b->support(zero), &sb); v = sa - sb; dist = v.len(); } void GjkCollisionState::getCollisionInfo(const MatrixF& mat, Collision* info) { AssertFatal(false, GjkCollisionState::getCollisionInfo() - There remain scaling problems here.); if (bits){ getClosestPoints(pa,pb); mat.mulP(pa,&info->point); b->getTransform().mulP(pb,&pa); info->normal = info

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    本资源提供了一个基于GJK算法的C++实现示例,用于高效地检测和处理二维或三维空间中的物体碰撞。该代码简洁明了,易于集成到游戏开发与机器人路径规划等项目中。 GJK碰撞检测代码应用 以下是基于GarageGames.com, Inc.的Torque 3D引擎中的干扰检测库SOLID 2.0的核心算法编写的GJK(Gilbert-Johnson-Keerthi)碰撞检测实现。 ```cpp #include core/dataChunker.h #include collision/collision.h #include sceneGraph/sceneObject.h #include collision/convex.h #include collision/gjk.h static F32 rel_error = 1E-5f; // 相对误差,用于计算距离 static F32 sTolerance = 1E-3f; // 距离容差 static F32 sEpsilon2 = 1E-20f; // 零长度向量 static U32 sIteration = 15; // 如果陷入循环,可以调整此值 S32 num_iterations = 0; S32 num_irregularities = 0; // GjkCollisionState类的构造函数和析构函数定义 GjkCollisionState::GjkCollisionState() { a = b = 0; } GjkCollisionState::~GjkCollisionState() {} void GjkCollisionState::swap(){ Convex* t = a; a = b; b = t; CollisionStateList* l = mLista; mLista = mListb; mListb = l; v.neg(); } // 计算行列式 void GjkCollisionState::compute_det(){ // 这里略去了具体实现,因为代码较长且复杂。 } inline void GjkCollisionState::compute_vector(int bits, VectorF& v){ F32 sum = 0; v.set(0, 0, 0); for (int i = 0, bit = 1; i < 4; ++i, bit <<= 1) { if (bits & bit) { sum += det[bits][i]; v += y[i] * det[bits][i]; } } v *= 1 / sum; } inline bool GjkCollisionState::valid(int s){ // 这里略去了具体实现,因为代码较长且复杂。 return true; } // 寻找最近点 inline bool GjkCollisionState::closest(VectorF& v) { compute_det(); for (int s = bits; s; --s) { if ((s & bits) == s && valid(s | last_bit)) { bits = s | last_bit; if(bits != 15) compute_vector(bits, v); return true; } } if (valid(last_bit)) { bits = last_bit; v = y[last]; return true; } return false; } // 判断退化情况 inline bool GjkCollisionState::degenerate(const VectorF& w) { for(int i=0, bit=1;i<4;++i,bit<<=1) if ((all_bits & bit)) if (y[i] == w) return true; return false; } // 移动到下一个位 inline void GjkCollisionState::nextBit() { last = 0; last_bit = 1; while(bits & last_bit){ ++last; last_bit <<= 1; } } void GjkCollisionState::set(Convex* aa, Convex* bb, const MatrixF& a2w, const MatrixF& b2w) { a = aa; b = bb; bits = 0; all_bits = 0; reset(a2w,b2w); mLista = CollisionStateList::alloc(); mLista->mState = this; mListb = CollisionStateList::alloc(); mListb->mState = this; } void GjkCollisionState::reset(const MatrixF& a2w, const MatrixF& b2w) { VectorF zero(0, 0, 0), sa, sb; a2w.mulP(a->support(zero), &sa); b2w.mulP(b->support(zero), &sb); v = sa - sb; dist = v.len(); } void GjkCollisionState::getCollisionInfo(const MatrixF& mat, Collision* info) { AssertFatal(false, GjkCollisionState::getCollisionInfo() - There remain scaling problems here.); if (bits){ getClosestPoints(pa,pb); mat.mulP(pa,&info->point); b->getTransform().mulP(pb,&pa); info->normal = info
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    本文章探讨了在C语言环境下实现A*算法以解决经典的15数码滑块谜题的方法。通过详细解析和代码示例,指导读者掌握如何运用启发式搜索技术有效求解状态空间庞大的难题。 本资源代码可以直接运行,并包含详细注释。15数码问题与八数码问题类似,在人工智能领域是一个经典的智力挑战题。在4×4的方格盘上放置了15个数字和一个空位(为了方便,用0表示空),每个位置上的数字可以移动到相邻的空位中。本问题是根据给定的初始状态和目标状态,通过一系列合法的操作将初始布局转换为目标布局。 操作规则如下:只有与当前空白格子直接接触的数才能移至该空格,并且每次只能沿上下左右四个方向之一进行一次移动。解决问题的方法是从已知的起始配置出发,逐步地把空位周围的数字移到这个位置上,从而将一种状态转变为另一种新的可能的状态,直至最终达到目标布局。 本报告采用A*算法实现了15数码问题的一个C++解决方案。A*是一种预测性搜索方法,在路径规划等领域应用广泛;该算法会根据当前情况和期望达成的目标之间的差距来估算完成任务所需的资源量,并依据这个估价决定下一步要从哪个状态开始探索,从而高效地找到最优解。 在八数码的问题中,这种开销可以被定义为移动的步数或距离。