Bevy_xpbd 中获取碰撞点坐标的技术解析
2025-07-05 07:07:08作者:宗隆裙
在物理引擎开发中,准确获取碰撞点的坐标信息是一个常见但技术性较强的需求。本文将深入探讨如何在Bevy_xpbd物理引擎中获取碰撞点的坐标信息,包括绝对坐标和相对于实体位置的坐标。
碰撞检测的基本原理
Bevy_xpbd作为Bevy游戏引擎的物理扩展,采用了先进的碰撞检测算法。当两个实体发生碰撞时,引擎会生成详细的碰撞数据,包括接触点、法线方向和穿透深度等信息。这些数据对于游戏逻辑处理如伤害判定、音效触发等场景至关重要。
碰撞数据的结构特点
在Bevy_xpbd中,碰撞数据具有几个重要特性:
-
多接触点支持:一个碰撞可能产生多个接触面(manifold),每个接触面又可能包含多个接触点。例如,一个立方体平放在地面上会产生四个接触点。
-
双面接触点:每个接触点实际上包含两个位置信息 - 分别位于两个碰撞实体的表面。
-
局部空间存储:为提高计算效率,接触点数据最初存储在实体的局部坐标系中。
获取碰撞点的技术实现
要获取碰撞点的坐标信息,需要以下几个步骤:
1. 访问碰撞资源
首先需要从Collisions资源中获取特定实体对的碰撞数据:
let Some(contacts) = collisions.get(wall_entity, other_entity) else {
continue;
};
2. 确定主要接触点
由于可能存在多个接触点,通常需要找出穿透最深的那个:
let Some(mut deepest_contact) = contacts.find_deepest_contact().copied() else {
continue;
};
3. 统一实体顺序
确保碰撞数据中的实体顺序一致,便于后续处理:
if wall_entity != contacts.entity1 {
deepest_contact.flip();
}
4. 坐标转换
将局部坐标转换为世界坐标和相对坐标:
// 相对于实体位置的坐标
let point = transform.rotation * deepest_contact.point1;
// 绝对世界坐标
let global_point = transform.translation + point;
实际应用示例
以下是一个完整的系统实现示例,用于检测墙壁碰撞并记录碰撞点:
pub fn wall_collisions(
mut commands: Commands,
map: Query<(Entity, &Wall, &CollidingEntities, &Transform)>,
collisions: Res<Collisions>,
) {
for (&wall_entity, _map, colliding, transform) in map.iter() {
for &other_entity in colliding.iter() {
let Some(contacts) = collisions.get(wall_entity, other_entity) else {
continue;
};
let Some(mut deepest_contact) = contacts.find_deepest_contact().copied() else {
continue;
};
if wall_entity != contacts.entity1 {
deepest_contact.flip();
}
let point = transform.rotation * deepest_contact.point1;
let global_point = transform.translation + point;
commands.entity(wall_entity).insert(CollidedWithWall {
contact_x: global_point.x,
contact_y: global_point.y,
});
}
}
}
性能优化建议
-
选择性处理:只处理真正需要的碰撞数据,避免不必要的计算。
-
批量处理:当需要处理大量碰撞时,考虑使用更高效的数据结构。
-
缓存结果:对于不常变动的静态物体,可以考虑缓存碰撞点信息。
总结
掌握Bevy_xpbd中碰撞点坐标的获取方法,可以大大增强游戏的物理交互能力。通过理解碰撞数据的结构和坐标转换原理,开发者可以实现更精确的碰撞响应逻辑。本文介绍的方法不仅适用于墙壁碰撞检测,也可推广到其他各种物理交互场景中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C030
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
65
19
openEuler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。
C
19
30