
想象你正在玩一款 3D 动作游戏,角色却离奇穿过墙壁;或是设计机器人路径规划时,机械臂与障碍物 “视而不见”。这些尴尬场景背后,都暴露出碰撞检测的重要性。传统的碰撞检测方法,如逐像素检测或包围盒碰撞检测,要么计算量过大,要么精度不足。而 GJK(Gilbert-Johnson-Keerthi)算法,就像一位几何空间的 “精准捕手”,以高效、精确的特性,成为处理复杂形状碰撞检测的利器,广泛应用于游戏引擎、物理模拟和机器人运动规划等领域。
GJK 算法的核心逻辑基于一个简单却巧妙的数学概念 ——单纯形。在二维空间中,单纯形是点、线段或三角形;在三维空间中,则是点、线段、三角形或四面体。GJK 算法通过不断构建和迭代单纯形,逐步逼近两个物体间的最短距离,从而判断它们是否发生碰撞。
具体过程可类比为 “探路寻宝”:
整个过程如同在黑暗中摸索一条通往目标的道路,通过不断调整方向和路径,最终找到答案。
以下是一个简化版的 GJK 算法 Java 实现,用于演示核心逻辑(实际应用中需根据具体需求优化和扩展):
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// 三维向量类
class Vector3 {
double x, y, z;
public Vector3(double x, double y, double z) {
this.x = x;
this.y = y;
this.z = z;
}
// 向量加法
public Vector3 add(Vector3 other) {
return new Vector3(x + other.x, y + other.y, z + other.z);
}
// 向量减法
public Vector3 subtract(Vector3 other) {
return new Vector3(x - other.x, y - other.y, z - other.z);
}
// 向量点乘
public double dot(Vector3 other) {
return x * other.x + y * other.y + z * other.z;
}
// 向量长度
public double magnitude() {
return Math.sqrt(x * x + y * y + z * z);
}
// 归一化向量
public Vector3 normalize() {
double mag = magnitude();
return new Vector3(x / mag, y / mag, z / mag);
}
}
// 单纯形节点类
class SimplexNode {
Vector3 a;
Vector3 b;
public SimplexNode(Vector3 a, Vector3 b) {
this.a = a;
this.b = b;
}
}
// GJK算法类
class GJK {
// 获取闵可夫斯基差集在某方向上的支持点
private static Vector3 getSupportPoint(List<Vector3> shapeA, List<Vector3> shapeB, Vector3 direction) {
Vector3 furthestA = null;
double maxDotA = Double.NEGATIVE_INFINITY;
for (Vector3 point : shapeA) {
double dot = point.dot(direction);
if (dot > maxDotA) {
maxDotA = dot;
furthestA = point;
}
}
Vector3 furthestB = null;
double maxDotB = Double.NEGATIVE_INFINITY;
for (Vector3 point : shapeB) {
double dot = point.dot(direction.negate());
if (dot > maxDotB) {
maxDotB = dot;
furthestB = point;
}
}
return furthestA.subtract(furthestB);
}
// 判断两个形状是否发生碰撞
public static boolean gjkCollision(List<Vector3> shapeA, List<Vector3> shapeB) {
List<SimplexNode> simplex = new ArrayList<>();
Vector3 direction = new Vector3(1, 0, 0); // 初始方向
Vector3 support = getSupportPoint(shapeA, shapeB, direction);
if (support.dot(direction) <= 0) {
return false; // 无碰撞
}
simplex.add(new SimplexNode(support, null));
direction = support.negate();
while (true) {
support = getSupportPoint(shapeA, shapeB, direction);
if (support.dot(direction) <= 0) {
return false; // 无碰撞
}
simplex.add(new SimplexNode(support, null));
if (simplex.size() == 2) {
// 二维单纯形(线段)处理
Vector3 ab = simplex.get(0).a.subtract(simplex.get(1).a);
Vector3 ao = simplex.get(1).a.negate();
double dotABAO = ab.dot(ao);
if (dotABAO <= 0) {
// 原点在线段AB的A侧
simplex.remove(0);
direction = ao;
} else {
// 原点在线段AB的B侧
Vector3 abNorm = ab.normalize();
double projLength = abNorm.dot(ao);
if (projLength <= ab.magnitude()) {
// 原点在线段AB上
direction = ao.subtract(abNorm.multiply(projLength));
} else {
// 原点在线段AB的B外侧
simplex.remove(1);
direction = ao;
}
}
} else if (simplex.size() == 3) {
// 三维单纯形(三角形)处理,此处简化未完整实现
// 需根据三角形与原点的位置关系更新单纯形和方向
return true; // 假设三角形情况直接认为碰撞
}
}
}
}你可以使用以下方式测试:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Vector3> shapeA = new ArrayList<>();
shapeA.add(new Vector3(0, 0, 0));
shapeA.add(new Vector3(1, 0, 0));
shapeA.add(new Vector3(0, 1, 0));
List<Vector3> shapeB = new ArrayList<>();
shapeB.add(new Vector3(0.5, 0.5, 0));
shapeB.add(new Vector3(1.5, 0.5, 0));
shapeB.add(new Vector3(0.5, 1.5, 0));
boolean isColliding = GJK.gjkCollision(shapeA, shapeB);
System.out.println("Are shapes colliding? " + isColliding);
}
}尽管 GJK 算法在碰撞检测中表现出色,但它并非万能:
思考延伸:
GJK 算法的精妙之处在于将复杂的碰撞检测问题,转化为单纯形的迭代构建与几何判断。这启示我们:在面对复杂问题时,通过巧妙的数学抽象和逐步逼近的策略,或许能找到优雅的解决方案。随着虚拟现实、机器人技术的飞速发展,碰撞检测的需求不断升级,未来又会诞生哪些更高效的算法?值得我们持续关注和探索。
GJK 算法就像虚拟世界的 “守护者”,用严谨的数学逻辑和巧妙的算法设计,确保每一个物体都在正确的位置 “各安其位”。无论是游戏中激烈的战斗场景,还是机器人在复杂环境中的精准走位,背后都有 GJK 算法默默发挥着作用。
互动话题:你在开发中还用过哪些有趣的碰撞检测算法?或者遇到过哪些关于碰撞检测的 “奇葩” 问题?欢迎在评论区分享,一起探讨算法世界的奇妙!