经过一些试验和错误，我使用了本文的2D碰撞方法:https://www.vobarian.com/collisions/2dcollisions2.pdf (那个OP链接到)

我在一个使用p5js的JavaScript程序中应用了这一点，它工作得很完美。我之前曾尝试使用三角方程，虽然它们确实适用于特定的碰撞，但我无法找到一个适用于每一次碰撞的方程，无论它发生的角度是多少。

本文档中解释的方法没有使用任何三角函数，它只是简单的向量操作，我将此推荐给任何试图实现球与球碰撞的人，以我的经验，三角函数很难推广。我请我大学里的一位物理学家教我怎么做，他告诉我不要用三角函数来麻烦，并向我展示了一个类似于文档中链接的方法。

注:我的质量都是相等的，但这可以推广到不同的质量使用在文件中提出的方程。

下面是我计算碰撞后速度矢量的代码:

    //you just need a ball object with a speed and position vector.
    class TBall {
        constructor(x, y, vx, vy) {
            this.r = [x, y];
            this.v = [0, 0];
        }
    }

    //throw two balls into this function and it'll update their speed vectors
    //if they collide, you need to call this in your main loop for every pair of 
    //balls.
    function collision(ball1, ball2) {
        n = [ (ball1.r)[0] - (ball2.r)[0], (ball1.r)[1] - (ball2.r)[1] ];
        un = [n[0] /  vecNorm(n), n[1] / vecNorm(n) ] ;
        ut = [ -un[1], un[0] ];   
        v1n = dotProd(un, (ball1.v));
        v1t = dotProd(ut, (ball1.v) );
        v2n = dotProd(un, (ball2.v) );
        v2t = dotProd(ut, (ball2.v) );
        v1t_p = v1t; v2t_p = v2t;
        v1n_p = v2n; v2n_p = v1n;
        v1n_pvec = [v1n_p * un[0], v1n_p * un[1] ]; 
        v1t_pvec = [v1t_p * ut[0], v1t_p * ut[1] ]; 
        v2n_pvec = [v2n_p * un[0], v2n_p * un[1] ]; 
        v2t_pvec = [v2t_p * ut[0], v2t_p * ut[1] ];
        ball1.v = vecSum(v1n_pvec, v1t_pvec); ball2.v = vecSum(v2n_pvec, v2t_pvec);
    }

经过一些试验和错误，我使用了本文的2D碰撞方法:https://www.vobarian.com/collisions/2dcollisions2.pdf (那个OP链接到)

我在一个使用p5js的JavaScript程序中应用了这一点，它工作得很完美。我之前曾尝试使用三角方程，虽然它们确实适用于特定的碰撞，但我无法找到一个适用于每一次碰撞的方程，无论它发生的角度是多少。

本文档中解释的方法没有使用任何三角函数，它只是简单的向量操作，我将此推荐给任何试图实现球与球碰撞的人，以我的经验，三角函数很难推广。我请我大学里的一位物理学家教我怎么做，他告诉我不要用三角函数来麻烦，并向我展示了一个类似于文档中链接的方法。

注:我的质量都是相等的，但这可以推广到不同的质量使用在文件中提出的方程。

下面是我计算碰撞后速度矢量的代码:

    //you just need a ball object with a speed and position vector.
    class TBall {
        constructor(x, y, vx, vy) {
            this.r = [x, y];
            this.v = [0, 0];
        }
    }

    //throw two balls into this function and it'll update their speed vectors
    //if they collide, you need to call this in your main loop for every pair of 
    //balls.
    function collision(ball1, ball2) {
        n = [ (ball1.r)[0] - (ball2.r)[0], (ball1.r)[1] - (ball2.r)[1] ];
        un = [n[0] /  vecNorm(n), n[1] / vecNorm(n) ] ;
        ut = [ -un[1], un[0] ];   
        v1n = dotProd(un, (ball1.v));
        v1t = dotProd(ut, (ball1.v) );
        v2n = dotProd(un, (ball2.v) );
        v2t = dotProd(ut, (ball2.v) );
        v1t_p = v1t; v2t_p = v2t;
        v1n_p = v2n; v2n_p = v1n;
        v1n_pvec = [v1n_p * un[0], v1n_p * un[1] ]; 
        v1t_pvec = [v1t_p * ut[0], v1t_p * ut[1] ]; 
        v2n_pvec = [v2n_p * un[0], v2n_p * un[1] ]; 
        v2t_pvec = [v2t_p * ut[0], v2t_p * ut[1] ];
        ball1.v = vecSum(v1n_pvec, v1t_pvec); ball2.v = vecSum(v2n_pvec, v2t_pvec);
    }

如果你有很多球，我会考虑使用四叉树。为了确定弹跳的方向，只需使用基于碰撞法向的简单能量守恒公式。弹性，重量和速度会让它更真实一些。

我在这里看到了一个需要优化的东西。

虽然我同意球的撞击距离是它们的半径之和，但实际上不应该计算这个距离!更确切地说，计算它是方形的，并以这种方式处理它。没有理由进行昂贵的平方根运算。

Also, once you have found a collision you have to continue to evaluate collisions until no more remain. The problem is that the first one might cause others that have to be resolved before you get an accurate picture. Consider what happens if the ball hits a ball at the edge? The second ball hits the edge and immediately rebounds into the first ball. If you bang into a pile of balls in the corner you could have quite a few collisions that have to be resolved before you can iterate the next cycle.

至于O(n²)，你所能做的就是尽量减少拒绝错过的代价:

1)不动的球打不到任何东西。如果有一个合理数量的球躺在地板上，这可以节省很多测试。(注意，你仍然必须检查是否有东西击中了固定球。)

2)可能值得做的事情:将屏幕划分为许多区域，但线条应该是模糊的——区域边缘的球被列为所有相关的区域(可能是4个)。我会使用4x4网格，将区域存储为位。如果两个球的区域的AND返回0，测试结束。

3)正如我提到的，不要做平方根。

I implemented this code in JavaScript using the HTML Canvas element, and it produced wonderful simulations at 60 frames per second. I started the simulation off with a collection of a dozen balls at random positions and velocities. I found that at higher velocities, a glancing collision between a small ball and a much larger one caused the small ball to appear to STICK to the edge of the larger ball, and moved up to around 90 degrees around the larger ball before separating. (I wonder if anyone else observed this behavior.)

一些计算记录显示，在这些情况下，最小平移距离不足以防止相同的球在下一个时间步中发生碰撞。我做了一些实验，发现我可以通过根据相对速度放大MTD来解决这个问题:

dot_velocity = ball_1.velocity.dot(ball_2.velocity);
mtd_factor = 1. + 0.5 * Math.abs(dot_velocity * Math.sin(collision_angle));
mtd.multplyScalar(mtd_factor);

我验证了在修正之前和之后，每次碰撞的总动能都是守恒的。mtd_factor中的0.5值大约是在碰撞后总是导致球分离的最小值。

虽然这个修复在系统的精确物理中引入了少量的错误，但代价是现在可以在浏览器中模拟非常快的球，而不减少时间步长。

我找到了一个很棒的页面，上面有关于2D碰撞检测和响应的信息。

http://www.metanetsoftware.com/technique.html (web.archive.org)

他们试图从学术的角度解释这是如何做到的。他们从简单的对象对对象碰撞检测开始，然后转向碰撞响应以及如何扩展它。

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