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OpenGJK：高效计算3D多面体间最小距离的Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK) 算法实现

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简介：
简介：OpenGJK是一个高效的C++库，实现了用于计算三维空间中多面体之间最短距离的Gilbert-Johnson-Keerthi算法。它适用于碰撞检测、物理仿真等领域。 该存储库实现了GJK算法的新版本，用于计算3D空间中两个凸体之间的最小距离。所需输入仅为[N x 3]矩阵中的物体坐标，其中N代表定义物体的点的数量。在example2_mex目录下的runme.m文件提供了一个示例。运行此文件时，Matlab将编译一个MEX函数。 为了能够编译这个MEX函数，您需要安装C/C++编译器，并参考Matlab文档获取更多相关信息。特别感谢Chan Kwanyuan Chan为Windows用户提供的建议：在运行example2_mex目录下的runme.m文件之前，请确保已设置MinGW-w64 C/C++编译器以支持Matlab的使用。

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    简介：OpenGJK是一个高效的C++库，实现了用于计算三维空间中多面体之间最短距离的Gilbert-Johnson-Keerthi算法。它适用于碰撞检测、物理仿真等领域。 该存储库实现了GJK算法的新版本，用于计算3D空间中两个凸体之间的最小距离。所需输入仅为[N x 3]矩阵中的物体坐标，其中N代表定义物体的点的数量。在example2_mex目录下的runme.m文件提供了一个示例。运行此文件时，Matlab将编译一个MEX函数。 为了能够编译这个MEX函数，您需要安装C/C++编译器，并参考Matlab文档获取更多相关信息。特别感谢Chan Kwanyuan Chan为Windows用户提供的建议：在运行example2_mex目录下的runme.m文件之前，请确保已设置MinGW-w64 C/C++编译器以支持Matlab的使用。
     
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  • 快速3D碰撞检测——GJK算法：用于凸面3D物体的MATLAB实现
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  • 计算两个多边形间的最短距离：此函数求解多边形P1和P2之间的最小欧式距离 - MATLAB开发
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    该MATLAB程序提供了一个函数，用于计算并返回两个给定多边形P1和P2之间的最小欧氏距离。适用于需要精确几何分析的应用场景。 此函数用于计算两个多边形 P1 和 P2 之间的最小欧几里德距离，并可通过调用 `min_dist_between_two_polygons(P1,P2,Display_solution)` 来实现这一功能。该函数接受三个参数，其中第三个为可选的。 P1 和 P2 包含了各自的几何形状信息，具体来说是两个结构体：x & y。 例如： ```matlab P1.x = rand(1,5)+2; P1.y = rand(1,5); P2.x = rand(1,3); P2.y = rand(1,3); ``` Display_solution 是一个二进制变量，用于决定是否显示解的图。 首先，该函数会检查多边形 P1 和 P2 是否相交。如果它们确实相交，则最小距离为0。否则，计算所有顶点和两个边之间的欧几里德距离，并返回其中的最小值。 更多实现细节可以在代码中找到。