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引子
在 Collision Detection:Transformation 中介绍了动静的碰撞检测,至此 CollisionDetection 我的项目的次要内容差不多都波及了。在查问材料的时候,还接触到一些其它的检测办法,当初来看一下另外一种检测办法:Separating Axis Theorem。
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相干知识点
矢量和标量
简略的来说:
- 矢量(vector)也称向量,有大小和方向的量,例如加速度、力。
- 标量(scalar)只有大小(magnitude)的量,例如工夫、温度。
在几何中,矢量用有向线段示意,示意如下:
矢量 V 计算方法:
- V = C2 – C1
- V = (7-3,7-2)
- V = (4,5)
法向量:向量的垂直向量,替换 x
和 y
重量,而后将坐标 x
重量取反。下面 V 的法向量为 (-5,4)。
点积和投影
点积
两个矢量,能够用 点积(Dot Product)的形式进行相乘,后果是一个标量。示意模式为:A · B。
点积有两种计算形式:
形式一
A · B = Ax * Bx + Ay * By
形式二
A · B = |A| * |B| * cos(θ)
- |A| 是矢量 A 的量值
- |B| 是矢量 A 的量值
- θ 是矢量 A 和 B 之间的角度
还须要理解的一个概念就是 单位向量,单位向量计算方法:向量除以向量本身的量值。
A / |A|
更多信息见这里。
投影
对于 投影(Projection),先看下图:
设想用一个收回平行光线的光源,照射到一个物体上,将在一个面上产生暗影。这个暗影是三维物体的二维投影。
相似的,二维物体的投影就是一维的“暗影”。
点积和投影的关系
利用 点积 能够得出一个矢量在另外一个矢量上的投影。通过简略的推导就能够明确。
如上图所示,将 V 在 W 上的投影标量记为 Pw(V),能够得悉:
Pw(V) = |V| * cos(θ)
依据点积计算方法得悉:
V · W = |V| * |W| * cos(θ)
V * (W / |W|) = |V| * cos(θ)
因而能够得出:
Pw(V) = |V| * cos(θ) = V * (W / |W|)
多边形
凸多边形
一条直线穿过一个多边形时,如果该线与多边形相交不超过(蕴含)两次,则该多边形为 凸多边形(Convex Polygon)。
凹多边形
一条直线穿过一个多边形时,如果该线与多边形相交超过两次,则该多边形为 凹多边形(Concave Polygon)。
Separating Axis Theorem
分轴实践(Separating Axis Theorem)由 Hermann Minkowski 提出,可用于解决凸多边形碰撞问题,该实践表明:
如果存在一条轴线,两个凸面物体在该轴上的投影没有重叠,那么这两个凸面物体就没有重叠。
这个轴线称为 分轴。接下来进一步讨论一下。在下文中分轴实践简称 SAT。
没有重叠
在上图中,能够看到投影没有重叠,依据 SAT,这个两个形态没有重叠。
SAT 在检测的时候,可能须要检测很多轴线,但只有检测到有一个轴线上投影没有重叠,就能够进行持续检测。因为这种特点,SAT 对于有很多物体但碰撞很少的利用(游戏、模仿等等)是现实的抉择。
重叠
如果在所有分轴上,形态的投影都重叠,那么咱们能够确定这些形态产生了重叠。示例如下:
算法实现
有了下面的原理,接下来转换成算法须要思考的问题有:
- 如何获取到所有潜在的分轴?
- 投影重叠判断根据是什么?
问题 1
通过查找材料,第一个问题的答案是:在 2D 中,所有潜在的分轴是形态每条边的法线。
法线简略来说就是没有方向的法向量。在后面的知识点中有介绍。上面是一个大略逻辑实现:
const vertices = [] // 顶点的坐标汇合,假如已有值
const axes = [] // 寄存分轴
const verticesLen = vertices.length;
for (let i = 0; i < verticesLen; i++) {const p1 = vertices[i];
const p2 = vertices[i + 1 == vertices.length ? 0 : i + 1];
// 获取每条边的矢量代数示意,subtract 办法性能次要性能是 p2 的坐标与 p1 坐标重量相减
const edge = subtract(p1,p2);
// 获取法向量,normalAxes 办法次要性能:(x, y) => (-y, x) or (y, -x)
const normal = normalAxes(edge);
axes.push(normal);
}
问题 2
在下面的对于 SAT 的介绍中,在图示中能够比拟显著察看到,在算法实现中,须要遍历形态所有的顶点与分轴执行点积,比拟取得最小值和最大值。而后在一条轴线上大略标注出最小值和最大值,看是否有重叠的区间。
上面是一个大略逻辑实现:
假如有多边形 A 和多边形 B。
const verticesA = []; // A 形态所有顶点坐标汇合
const verticesB = []; // B 形态所有顶点坐标汇合
const axes = [] // 存储获取的所有分轴
const axesLen = axes.length;
for (let i = 0; i < axesLen; i++) {const separateAxes = axes[i];
// getProject 办法获取投影的最大和最小值
const projectA = getProject(separateAxes,verticesA);
const aMin = projectA.min;
const aMax = projectA.max;
const projectB = getProject(separateAxes,verticesB);
const bMin = projectB.min;
const bMax = projectB.max;
// 合乎该条件,示意投影重叠了。if ((aMin <= bMax && aMin >= bMin) || (bMin <= aMax && bMin >= aMin) ) {continue;} else {return false;}
}
验证
依据下面的思路,以网页左上角作为坐标原点,程度向左作为 X 轴,垂直向下作为 Y 轴。依据 CSS 的单位形容坐标点。
这个是测试页面,挪动端如下:
在下面测试页面中,以未重叠的投影数据为例,检测的数据投影到一条轴线上:
能够看出没有重叠。
参考资料
- Separating Axis Theorem
- SAT (Separating Axis Theorem)
- Collision Detection and Response
- Collision Detection Using the Separating Axis Theorem
- Dot product and vector projections