我有一条从a到B的直线和一个半径为R的圆。
用什么算法来检查直线是否与圆相交?它在圆边的哪个坐标上?
我有一条从a到B的直线和一个半径为R的圆。
用什么算法来检查直线是否与圆相交?它在圆边的哪个坐标上?
当前回答
也许有另一种方法来解决这个问题,使用坐标系的旋转。
通常,如果一个线段是水平的或垂直的,这意味着平行于x轴或y轴,交点的求解很容易,因为我们已经知道交点的一个坐标,如果有的话。剩下的显然是用圆的方程找到另一个坐标。
受此启发,我们可以利用坐标系旋转,使一个轴的方向与线段的方向重合。
让我们以圆x^2+y^2=1和线段P1-P2为例,P1(-1.5,0.5)和P2(-0.5,-0.5)在x-y系统中。下面的方程提醒你旋转的原理,其中是逆时针方向的角度,x'-y'是旋转后的方程组:
x'=x*cos () + y*sin () y' = - x*sin () + y*cos ()
和反向
X = X ' * cos - y' * sin Y = x' * sin + Y ' * cos
考虑P1-P2方向(用-x表示为45°),我们可以取=45°。将第二个旋转方程转化为x-y系统中的圆方程:x^2+y^2=1,经过简单的运算,我们得到x'-y'系统中的“相同”方程:x'^2+y'^2=1。
利用第一个旋转方程=> P1(-根号(2)/2,根号(2)),P2(-根号(2)/ 2,0),线段端点变成x'-y'系统。
假设交点为p,在x'-y'中,Px = -根号2 /2。使用新的圆方程,我们得到Py = +根号(2)/2。将P转换成原始的x-y系统,最终得到P(-1,0)
为了实现这个数值,我们可以先看看线段的方向:水平,垂直或不垂直。如果它属于前两种情况,很简单。如果是最后一种情况,应用上述算法。
为了判断是否有交集,我们可以将解与端点坐标进行比较,看看它们之间是否有一个根。
我相信只要我们有了它的方程,这个方法也可以应用于其他曲线。唯一的缺点是,我们应该在x'-y'坐标系下解方程,这可能很难。
其他回答
在此post circle中,通过检查圆心与线段上的点(Ipoint)之间的距离来检查线碰撞,该点表示从圆心到线段的法线N(图2)之间的交点。
(https://i.stack.imgur.com/3o6do.png)
在图像1中显示一个圆和一条直线,向量A指向线的起点,向量B指向线的终点,向量C指向圆的中心。现在我们必须找到向量E(从线起点到圆中心)和向量D(从线起点到线终点)这个计算如图1所示。
(https://i.stack.imgur.com/7098a.png)
在图2中,我们可以看到向量E通过向量E与单位向量D的“点积”投影到向量D上,点积的结果是标量Xp,表示向量N与向量D的直线起点与交点(Ipoint)之间的距离。 下一个向量X是由单位向量D和标量Xp相乘得到的。
现在我们需要找到向量Z(向量到Ipoint),它很容易它简单的向量加法向量A(在直线上的起点)和向量x。接下来我们需要处理特殊情况,我们必须检查是Ipoint在线段上,如果不是我们必须找出它是它的左边还是右边,我们将使用向量最接近来确定哪个点最接近圆。
(https://i.stack.imgur.com/p9WIr.png)
当投影Xp为负时,Ipoint在线段的左边,距离最近的向量等于线起点的向量,当投影Xp大于向量D的模时,距离最近的向量在线段的右边,距离最近的向量等于线终点的向量在其他情况下,距离最近的向量等于向量Z。
现在,当我们有最近的向量,我们需要找到从圆中心到Ipoint的向量(dist向量),很简单,我们只需要从中心向量减去最近的向量。接下来,检查向量距离的大小是否小于圆半径,如果是,那么它们就会碰撞,如果不是,就没有碰撞。
(https://i.stack.imgur.com/QJ63q.png)
最后,我们可以返回一些值来解决碰撞,最简单的方法是返回碰撞的重叠(从矢量dist magnitude中减去半径)和碰撞的轴,它的向量d。如果需要,交点是向量Z。
这里你需要一些数学知识:
假设A = (Xa, Ya), B = (Xb, Yb), C = (Xc, Yc)。从A到B的直线上的任意一点都有坐标(*Xa + (1-)Xb, * ya + (1-)*Yb) = P
如果点P的距离是R到C,它一定在圆上。你想要的是解决
distance(P, C) = R
这是
(alpha*Xa + (1-alpha)*Xb)^2 + (alpha*Ya + (1-alpha)*Yb)^2 = R^2
alpha^2*Xa^2 + alpha^2*Xb^2 - 2*alpha*Xb^2 + Xb^2 + alpha^2*Ya^2 + alpha^2*Yb^2 - 2*alpha*Yb^2 + Yb^2=R^2
(Xa^2 + Xb^2 + Ya^2 + Yb^2)*alpha^2 - 2*(Xb^2 + Yb^2)*alpha + (Xb^2 + Yb^2 - R^2) = 0
如果你将abc公式应用到这个方程来求解,并使用alpha的解来计算P的坐标,你会得到交点,如果存在的话。
我发现这个解决方案似乎比其他一些解决方案更容易遵循。
采取:
p1 and p2 as the points for the line, and
c as the center point for the circle and r for the radius
我可以用斜截式来解直线方程。但是,我不想处理以c为点的复杂方程,所以我只是平移了坐标系使圆在(0,0)处
p3 = p1 - c
p4 = p2 - c
顺便说一下,当我相互减分的时候,我是在减去x再减去y,然后把它们放到一个新的点里,以防有人不知道。
不管怎样,我现在解出p3和p4的直线方程
m = (p4_y - p3_y) / (p4_x - p3) (the underscore is an attempt at subscript)
y = mx + b
y - mx = b (just put in a point for x and y, and insert the m we found)
好的。现在我需要让这两个方程相等。首先我需要解圆的x方程
x^2 + y^2 = r^2
y^2 = r^2 - x^2
y = sqrt(r^2 - x^2)
然后我让它们相等:
mx + b = sqrt(r^2 - x^2)
求二次方程(0 = ax^2 + bx + c)
(mx + b)^2 = r^2 - x^2
(mx)^2 + 2mbx + b^2 = r^2 - x^2
0 = m^2 * x^2 + x^2 + 2mbx + b^2 - r^2
0 = (m^2 + 1) * x^2 + 2mbx + b^2 - r^2
现在我有了a b c。
a = m^2 + 1
b = 2mb
c = b^2 - r^2
我把这个代入二次公式
(-b ± sqrt(b^2 - 4ac)) / 2a
用值代入,然后尽可能简化:
(-2mb ± sqrt(b^2 - 4ac)) / 2a
(-2mb ± sqrt((-2mb)^2 - 4(m^2 + 1)(b^2 - r^2))) / 2(m^2 + 1)
(-2mb ± sqrt(4m^2 * b^2 - 4(m^2 * b^2 - m^2 * r^2 + b^2 - r^2))) / 2m^2 + 2
(-2mb ± sqrt(4 * (m^2 * b^2 - (m^2 * b^2 - m^2 * r^2 + b^2 - r^2))))/ 2m^2 + 2
(-2mb ± sqrt(4 * (m^2 * b^2 - m^2 * b^2 + m^2 * r^2 - b^2 + r^2)))/ 2m^2 + 2
(-2mb ± sqrt(4 * (m^2 * r^2 - b^2 + r^2)))/ 2m^2 + 2
(-2mb ± sqrt(4) * sqrt(m^2 * r^2 - b^2 + r^2))/ 2m^2 + 2
(-2mb ± 2 * sqrt(m^2 * r^2 - b^2 + r^2))/ 2m^2 + 2
(-2mb ± 2 * sqrt(m^2 * r^2 + r^2 - b^2))/ 2m^2 + 2
(-2mb ± 2 * sqrt(r^2 * (m^2 + 1) - b^2))/ 2m^2 + 2
这几乎是化简的极限了。最后,分离出带有±的方程:
(-2mb + 2 * sqrt(r^2 * (m^2 + 1) - b^2))/ 2m^2 + 2 or
(-2mb - 2 * sqrt(r^2 * (m^2 + 1) - b^2))/ 2m^2 + 2
然后简单地将这两个方程的结果代入mx + b中的x。为了清晰起见,我写了一些JavaScript代码来演示如何使用这个:
function interceptOnCircle(p1,p2,c,r){
//p1 is the first line point
//p2 is the second line point
//c is the circle's center
//r is the circle's radius
var p3 = {x:p1.x - c.x, y:p1.y - c.y} //shifted line points
var p4 = {x:p2.x - c.x, y:p2.y - c.y}
var m = (p4.y - p3.y) / (p4.x - p3.x); //slope of the line
var b = p3.y - m * p3.x; //y-intercept of line
var underRadical = Math.pow((Math.pow(r,2)*(Math.pow(m,2)+1)),2)-Math.pow(b,2)); //the value under the square root sign
if (underRadical < 0){
//line completely missed
return false;
} else {
var t1 = (-2*m*b+2*Math.sqrt(underRadical))/(2 * Math.pow(m,2) + 2); //one of the intercept x's
var t2 = (-2*m*b-2*Math.sqrt(underRadical))/(2 * Math.pow(m,2) + 2); //other intercept's x
var i1 = {x:t1,y:m*t1+b} //intercept point 1
var i2 = {x:t2,y:m*t2+b} //intercept point 2
return [i1,i2];
}
}
我希望这能有所帮助!
附注:如果任何人发现任何错误或有任何建议,请评论。我是新手,欢迎大家的帮助/建议。
圆真的是一个坏人:)所以一个好办法是避免真正的圆,如果可以的话。如果你正在为游戏做碰撞检查,你可以进行一些简化,只做3个点积,并进行一些比较。
我称之为“胖点”或“瘦圈”。它是平行于线段方向上半径为0的椭圆。而是垂直于线段方向的全半径
首先,我会考虑重命名和切换坐标系统,以避免过多的数据:
s0s1 = B-A;
s0qp = C-A;
rSqr = r*r;
其次,hvec2f中的索引h意味着vector必须支持水平操作,如dot()/det()。这意味着它的组件被放置在一个单独的xmm寄存器中,以避免shuffle /hadd'ing/hsub'ing。现在我们开始,最简单的2D游戏碰撞检测的最佳性能版本:
bool fat_point_collides_segment(const hvec2f& s0qp, const hvec2f& s0s1, const float& rSqr) {
auto a = dot(s0s1, s0s1);
//if( a != 0 ) // if you haven't zero-length segments omit this, as it would save you 1 _mm_comineq_ss() instruction and 1 memory fetch
{
auto b = dot(s0s1, s0qp);
auto t = b / a; // length of projection of s0qp onto s0s1
//std::cout << "t = " << t << "\n";
if ((t >= 0) && (t <= 1)) //
{
auto c = dot(s0qp, s0qp);
auto r2 = c - a * t * t;
return (r2 <= rSqr); // true if collides
}
}
return false;
}
我怀疑你能进一步优化它。我正在用它进行神经网络驱动的赛车碰撞检测,处理数百万个迭代步骤。
如果你找到了圆心(因为它是3D的,我想你是指球体而不是圆)和直线之间的距离,然后检查这个距离是否小于可以做到这一点的半径。
碰撞点显然是直线和球面之间最近的点(当你计算球面和直线之间的距离时,会计算出这个点)
点与线之间的距离: http://mathworld.wolfram.com/Point-LineDistance3-Dimensional.html