Advertisement

改进的GJK算法,同时计算EPA嵌入距离及碰撞点

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究提出了一种改进的GJK算法,在保持高效性的同时能够同步计算EPA嵌入距离和碰撞点,提升物理模拟与碰撞检测性能。 实现的GJK算法同时计算了EPA穿插距离和碰撞两点,供大家分享以及我自己日后参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • GJKEPA
    优质
    本研究提出了一种改进的GJK算法,在保持高效性的同时能够同步计算EPA嵌入距离和碰撞点,提升物理模拟与碰撞检测性能。 实现的GJK算法同时计算了EPA穿插距离和碰撞两点,供大家分享以及我自己日后参考。
  • 基于检测
    优质
    本研究探讨了一种高效的基于距离的碰撞检测算法,旨在实时计算虚拟场景中物体间的潜在碰撞,优化游戏与模拟仿真性能。 在游戏开发过程中,碰撞检测是一个关键环节,尤其是在实时性要求极高的多人在线战术竞技(MOBA)游戏中尤为重要。基于距离的碰撞算法是一种优化过的方案,特别适用于地图较小的游戏场景。此类方法相较于传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确,并且可以处理更复杂的物体形状,在计算效率方面也更具优势。 **基础原理** 基于距离的碰撞检测主要依赖于“距离场”的概念,这是一种数学结构,其中每个点都表示到最近表面的距离。这种数据结构既可以是离散形式(如像素级),也可以是连续形式(例如通过高斯积分获得)。利用这种方法可以快速判断两个物体是否相交,只需计算它们之间的最小距离即可。 **Unity中的实现** Unity提供了强大的工具支持游戏开发的各个方面,包括碰撞检测功能。在Unity中,我们可以通过编写自定义Shader代码来创建和应用距离场,并将其应用于游戏对象材质上。这有助于在游戏中实时高效地进行物体间的距离测量及后续的碰撞判断。 **性能优化与效率提升** 基于距离的方法的一大优点在于其计算速度较快,尤其是对于那些明显不相交的对象判定来说更是如此——只需比较它们之间的最近点即可完成初步筛选工作;而对于需要进一步精确定义接触区域的情况,则可能需要用到签名距离场(SDF)等技术来实现。 **MOBA游戏中的应用** 在MOBA游戏中,英雄、技能效果以及小兵等多种元素都需要频繁地进行碰撞检测。基于距离的算法能够有效地处理这些具有复杂形状的对象之间的相互作用问题——例如某些特殊技能的效果区域可能呈现不规则形态,传统的包围盒或圆形检测难以准确捕捉到这种细节变化。另外,在MOBA这样地图相对较小的游戏类型中使用这种方法还有助于维持较高的帧率表现,从而保证游戏运行的流畅度。 **总结** 基于距离场技术的碰撞算法在开发高质量MOBA游戏中扮演着不可或缺的角色,它提供了高精度的同时也保持了良好的性能水平。通过Unity引擎提供的工具和技术支持,开发者可以实现复杂的碰撞检测逻辑,并进一步提升玩家的游戏体验满意度。掌握并熟练运用此类高级别技巧是提高游戏质量和用户体验的关键所在。
  • MATLAB开发-Fast3检测(GJK)
    优质
    本项目采用GJK算法实现高效的三维碰撞检测功能,适用于复杂几何体之间的快速交互判断,使用MATLAB语言开发。 在MATLAB开发环境中实现Fast3碰撞检测算法(GJK Algorithm),用于处理凸三维物体的碰撞检测问题。
  • GJKC++应用代码(解决问题)
    优质
    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
  • 车辆运动模拟中预警
    优质
    本研究专注于开发先进的车辆运动模拟技术,特别强调在复杂交通环境中实施有效的碰撞预警算法和精确的碰撞时间预测,以提升道路安全。通过综合分析车辆动态行为与环境因素,提出了一套高效且实用的解决方案,旨在显著降低交通事故发生率,并为智能驾驶系统的进一步发展提供理论依据和技术支持。 碰撞预警系统中的模拟前后车辆各种运动模型的碰撞时间是FCW报警算法的基础。
  • 关于ALOHA防研究论文.pdf
    优质
    本文深入探讨了ALOHA防碰撞算法,并提出了一系列针对该算法在实际应用中遇到问题的改进措施和优化方案。通过理论分析与仿真验证,展示这些改进显著提升了网络性能和资源利用率。 针对现有动态帧时隙ALOHA防碰撞算法在射频识别系统中的标签识别效率最高只能达到36.8%的问题,利用标签码元序列的唯一性,改进了经典动态帧时隙ALOHA防碰撞算法中随机选择时隙的方式。提出了一种基于标签码元的碰撞序列进行时隙选择的方法,有效降低了标签间的碰撞概率,并提高了系统的识别效率。 仿真结果显示,改进后的ALOHA标签防碰撞算法最低识别效率为37.5%。随着实际标签数量与碰撞位序列所能确定的标签数目的接近,系统识别效率显著提高,最高可达100%,明显优于现有的动态帧时隙ALOHA算法。
  • 良型RFID标签防
    优质
    简介:本文介绍了一种针对RFID技术优化的新型防碰撞算法,有效提升了系统读取效率和稳定性,在物流、零售等多个领域展现出了广泛应用潜力。 改进RFID防碰撞的MATLAB方法结合了节点返回机制与二进制技术。这种方法旨在提高标签识别效率和准确性,在复杂的多标签环境中表现出色。通过优化算法设计,可以有效减少标签之间的相互干扰,提升系统的整体性能。
  • 快速3D检测——GJK:用于凸面3D物体MATLAB实现
    优质
    本简介介绍了一种基于GJK算法的快速3D碰撞检测方法,并展示了其在MATLAB中针对凸面三维物体的具体实现,为开发者和研究者提供了一个高效的解决方案。 GJK(Gilbert-Johnson-Keerthi)碰撞检测算法在 MATLAB 中的实现。GJK.m 函数获取形状顶点数据并返回两个形状是否穿透。该算法仅适用于凸形物体!MAIN_example.m 文件对两个多面体进行动画处理,并在两者相互碰撞时停止。
  • 在3D中使用GJK两个凸多面体间最近坐标 - MATLAB开发
    优质
    本项目利用MATLAB实现GJK算法,用于高效计算并求解两个三维凸多面体间的最小距离及其对应的两点位置。 它使用 GJK 算法在多面体的 Minkowski 负和上找到最接近原点的点。然后利用重心坐标来确定属于选定顶点所在多面体上的具体点。Casey Muratori 的视频以及 Matthew Sheen 在 MATLAB Central 上发布的 GJK 碰撞检测实现对我理解相关概念有很大帮助。