Godot-Jolt物理引擎中center_of_mass属性的差异分析
在Godot游戏引擎的物理系统实现中,Godot-Jolt作为一款高性能的物理引擎插件,与Godot内置物理引擎在某些细节实现上存在差异。本文将重点分析PhysicsDirectBodyState3D.center_of_mass属性在不同物理引擎中的行为差异及其影响。
问题描述
在Godot-Jolt物理引擎中,PhysicsDirectBodyState3D.center_of_mass属性返回的是刚体质心在世界坐标系中的绝对位置。这与Godot官方文档描述的行为不符——文档指出该属性应该返回质心相对于刚体变换原点(transform origin)的世界空间偏移量。
这种差异会导致当刚体不在世界坐标系原点时,使用该属性的代码在不同物理引擎下会得到不同的结果。例如,一个位于(10,0,0)位置的刚体,在Godot物理引擎中可能返回(0.5,0,0)作为质心偏移,而在Jolt物理引擎中则会返回(10.5,0,0)作为绝对位置。
技术背景
质心(center of mass)是物理学中描述物体质量分布的重要概念。在刚体动力学中,质心的位置会影响物体的旋转行为和受力响应。Godot物理系统通过PhysicsDirectBodyState3D接口提供了对刚体状态的访问,其中就包括质心位置信息。
解决方案
目前Godot-Jolt提供了两种获取质心信息的方式:
center_of_mass:返回绝对世界坐标(当前实现与文档不符)center_of_mass_local:返回相对于刚体局部坐标系的位置(与Godot物理引擎行为一致)
对于需要兼容两种物理引擎的代码,建议暂时使用center_of_mass_local属性,然后通过刚体的变换矩阵将其转换为所需的世界空间坐标。这种方法虽然多了一步计算,但可以确保在不同物理引擎下得到一致的结果。
影响范围
这一差异主要影响以下场景:
- 需要精确控制刚体旋转行为的代码
- 依赖于质心位置进行物理模拟的算法
- 需要在Godot物理引擎和Jolt物理引擎间切换的项目
最佳实践
开发者在编写物理相关代码时,应当:
- 明确所需的是绝对坐标还是相对偏移
- 考虑项目可能使用的不同物理引擎
- 对于关键物理计算,添加引擎类型检测和相应的处理逻辑
- 在文档中明确说明所使用的坐标空间
Godot-Jolt团队已经确认这是一个需要修复的问题,开发者可以关注后续更新。在此期间,使用center_of_mass_local属性是较为稳妥的解决方案。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00