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
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
其他回答
这个Java函数返回一个DVec2对象。它用DVec2表示圆心,用DVec2表示半径,用Line表示直线。
public static DVec2 CircLine(DVec2 C, double r, Line line)
{
DVec2 A = line.p1;
DVec2 B = line.p2;
DVec2 P;
DVec2 AC = new DVec2( C );
AC.sub(A);
DVec2 AB = new DVec2( B );
AB.sub(A);
double ab2 = AB.dot(AB);
double acab = AC.dot(AB);
double t = acab / ab2;
if (t < 0.0)
t = 0.0;
else if (t > 1.0)
t = 1.0;
//P = A + t * AB;
P = new DVec2( AB );
P.mul( t );
P.add( A );
DVec2 H = new DVec2( P );
H.sub( C );
double h2 = H.dot(H);
double r2 = r * r;
if(h2 > r2)
return null;
else
return P;
}
我会用这个算法来计算点(圆心)和线(线AB)之间的距离。这可以用来确定直线与圆的交点。
假设有点A B c, Ax和Ay是A点的x和y分量。B和c也是一样,标量R是圆半径。
该算法要求A B C是不同的点,且R不为0。
这是算法
// compute the euclidean distance between A and B
LAB = sqrt( (Bx-Ax)²+(By-Ay)² )
// compute the direction vector D from A to B
Dx = (Bx-Ax)/LAB
Dy = (By-Ay)/LAB
// the equation of the line AB is x = Dx*t + Ax, y = Dy*t + Ay with 0 <= t <= LAB.
// compute the distance between the points A and E, where
// E is the point of AB closest the circle center (Cx, Cy)
t = Dx*(Cx-Ax) + Dy*(Cy-Ay)
// compute the coordinates of the point E
Ex = t*Dx+Ax
Ey = t*Dy+Ay
// compute the euclidean distance between E and C
LEC = sqrt((Ex-Cx)²+(Ey-Cy)²)
// test if the line intersects the circle
if( LEC < R )
{
// compute distance from t to circle intersection point
dt = sqrt( R² - LEC²)
// compute first intersection point
Fx = (t-dt)*Dx + Ax
Fy = (t-dt)*Dy + Ay
// compute second intersection point
Gx = (t+dt)*Dx + Ax
Gy = (t+dt)*Dy + Ay
}
// else test if the line is tangent to circle
else if( LEC == R )
// tangent point to circle is E
else
// line doesn't touch circle
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。
虽然我认为使用线圆交点,然后检查交点是否在端点之间更好,可能更便宜,但我想添加这个更直观的解决方案。
我喜欢把这个问题想象成“香肠上的点问题”,在不改变算法的情况下,它可以在任何维度上工作。 这个解找不到交点。
以下是我想到的:
(我使用“小于”,但“小于或等于”也可以使用,这取决于我们测试的内容。)
确保Circle_Point小于到无限线的半径距离。(这里使用最喜欢的方法)。 计算从两个Segment_Points到Circle_Point的距离。 测试较大的Circle_Point-Segment_Point距离是否小于根号(Segment_Length^2+Radius^2)。 (这是从一个分段点到一个理论点的距离,也就是从另一个分段点到无限线(直角)的半径距离。见图片)。
3 t。如果为true: Circle_Point在sausage内部。 3 f。如果为false:如果较小的Circle_Point- segment_point距离小于Radius,则Circle_Point在sausage内部。
图片:最粗的线段是选定的线段,没有示例圆。有点粗糙,有些像素有点不对。
function boolean pointInSausage(sp1,sp2,r,c) {
if ( !(pointLineDist(c,sp1,sp2) < r) ) {
return false;
}
double a = dist(sp1,c);
double b = dist(sp2,c);
double l;
double s;
if (a>b) {
l = a;
s = b;
} else {
l = b;
s = a;
}
double segLength = dist(sp1,sp2);
if ( l < sqrt(segLength*segLength+r*r) ) {
return true;
}
return s < r;
}
如果发现任何问题,告诉我,我会编辑或撤回。
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。