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
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。
其他回答
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。
只是这个线程的一个补充… 下面是pahlevan发布的代码版本,但针对c# /XNA,并做了一些整理:
/// <summary>
/// Intersects a line and a circle.
/// </summary>
/// <param name="location">the location of the circle</param>
/// <param name="radius">the radius of the circle</param>
/// <param name="lineFrom">the starting point of the line</param>
/// <param name="lineTo">the ending point of the line</param>
/// <returns>true if the line and circle intersect each other</returns>
public static bool IntersectLineCircle(Vector2 location, float radius, Vector2 lineFrom, Vector2 lineTo)
{
float ab2, acab, h2;
Vector2 ac = location - lineFrom;
Vector2 ab = lineTo - lineFrom;
Vector2.Dot(ref ab, ref ab, out ab2);
Vector2.Dot(ref ac, ref ab, out acab);
float t = acab / ab2;
if (t < 0)
t = 0;
else if (t > 1)
t = 1;
Vector2 h = ((ab * t) + lineFrom) - location;
Vector2.Dot(ref h, ref h, out h2);
return (h2 <= (radius * radius));
}
另一种解决方案,首先考虑不关心碰撞位置的情况。请注意,这个特定的函数是在假设xB和yB为向量输入的情况下构建的,但如果情况并非如此,则可以轻松修改。变量名在函数的开头定义
#Line segment points (A0, Af) defined by xA0, yA0, xAf, yAf; circle center denoted by xB, yB; rB=radius of circle, rA = radius of point (set to zero for your application)
def staticCollision_f(xA0, yA0, xAf, yAf, rA, xB, yB, rB): #note potential speed up here by casting all variables to same type and/or using Cython
#Build equations of a line for linear agents (convert y = mx + b to ax + by + c = 0 means that a = -m, b = 1, c = -b
m_v = (yAf - yA0) / (xAf - xA0)
b_v = yAf - m_v * xAf
rEff = rA + rB #radii are added since we are considering the agent path as a thin line
#Check if points (circles) are within line segment (find center of line segment and check if circle is within radius of this point)
segmentMask = np.sqrt( (yB - (yA0+yAf)/2)**2 + (xB - (xA0+xAf)/2)**2 ) < np.sqrt( (yAf - yA0)**2 + (xAf - xA0)**2 ) / 2 + rEff
#Calculate perpendicular distance between line and a point
dist_v = np.abs(-m_v * xB + yB - b_v) / np.sqrt(m_v**2 + 1)
collisionMask = (dist_v < rEff) & segmentMask
#return True if collision is detected
return collisionMask, collisionMask.any()
如果您需要碰撞的位置,您可以使用这个站点上详细介绍的方法,并将其中一个代理的速度设置为零。这种方法也适用于矢量输入:http://twobitcoder.blogspot.com/2010/04/circle-collision-detection.html
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。
下面是JavaScript的一个很好的解决方案(包括所有必需的数学和实时插图) https://bl.ocks.org/milkbread/11000965
尽管该解决方案中的is_on函数需要修改:
函数is_on(a, b, c) { return Math.abs(距离(a,c) +距离(c,b) -距离(a,b))<0.000001; }