Bevy Spatial 开源项目最佳实践教程
2025-04-27 02:16:42作者:羿妍玫Ivan
1. 项目介绍
Bevy Spatial 是一个基于 Bevy 游戏引擎的3D空间计算库。它提供了用于空间数据结构和计算的实用工具,使得在3D空间中进行射线追踪、碰撞检测等操作变得更加简单高效。Bevy Spatial 是开源的,遵循 MIT 许可,可以在各种项目中自由使用和修改。
2. 项目快速启动
首先,确保你的系统中已经安装了 Rust 编程语言环境。
克隆项目
git clone https://github.com/laundmo/bevy-spatial.git
cd bevy-spatial
安装依赖
cargo install
运行示例
在 examples 目录下,你可以找到多个示例项目。以下是一个简单的示例来运行一个示例项目:
cd examples/hello_bevy_spatial
cargo run
这将启动一个简单的 Bevy 应用程序,其中包含了 Bevy Spatial 的基本使用。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 空间数据结构
Bevy Spatial 提供了多种空间数据结构,例如八叉树和四叉树。以下是一个使用八叉树来存储和查询空间数据的例子:
use bevy_spatial::prelude::*;
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut octree = Octree::new(2);
// 插入数据
octree.insert(0, vec![1.0, 2.0, 3.0]);
octree.insert(1, vec![4.0, 5.0, 6.0]);
// 查询数据
let results = octree.query_aabb(&Aabb::new([-1.0, -1.0, -1.0], [5.0, 5.0, 5.0]));
for result in results {
println!("Found data: {:?}", octree.get(result).unwrap());
}
}
3.2 碰撞检测
Bevy Spatial 支持多种碰撞检测算法。以下是一个使用球体-球体碰撞检测的例子:
use bevy_spatial::prelude::*;
use bevy::prelude::*;
fn main() {
let sphere1 = Sphere::new(1.0, vec![0.0, 0.0, 0.0]);
let sphere2 = Sphere::new(1.0, vec![2.0, 2.0, 2.0]);
if sphere1.intersects(&sphere2) {
println!(" spheres are colliding!");
} else {
println!("spheres are not colliding!");
}
}
4. 典型生态项目
Bevy Spatial 是 Bevy 生态系统的一部分,以下是一些与之配合使用的典型项目:
- Bevy: Bevy 是一个基于 Rust 的游戏引擎,为游戏开发提供了丰富的功能和组件。
- Bevy渲染: Bevy 的渲染模块,提供了高性能的渲染能力。
- Bevy物理: Bevy 物理库,用于处理刚体动力学和碰撞。
通过结合使用这些项目,可以构建出功能丰富、性能卓越的游戏和应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137