Phaser物理引擎中圆形碰撞体的不可移动性异常分析
2025-05-03 18:40:53作者:何举烈Damon
问题背景
在Phaser游戏引擎的3.88.0至3.88.2版本中,物理引擎模块出现了一个值得注意的行为变化。当使用Arcade物理系统时,开发者发现设置为不可移动(immovable)的圆形碰撞体会在与矩形碰撞体接触时发生位移,这与之前版本的行为不一致。
现象描述
具体表现为:
- 当圆形碰撞体通过
setImmovable(true)设置为不可移动时 - 与另一个具有矩形碰撞体的对象发生碰撞
- 尽管设置了不可移动属性,圆形碰撞体仍会被推动
相比之下,矩形碰撞体在相同条件下则保持稳定,不会出现这种位移现象。这种不一致性可能导致游戏物理行为的意外结果。
技术分析
深入探究引擎源码可以发现,问题出在world.js文件的separateCircle函数中。该函数在处理碰撞时,即使对象被标记为不可移动,只要它同时具有可推动(pushable)属性,仍然会被移动。
在Phaser 3.87.0及更早版本中,不可移动对象无论形状如何都能保持稳定。这一行为变化虽然是开发者有意为之(可能为了某些特定场景的需求),但作为默认行为却带来了兼容性问题。
解决方案
Phaser团队已经确认这是一个需要修复的问题,并在master分支中进行了修正。对于开发者而言,在等待新版本发布期间,可以采取以下临时解决方案:
- 对于需要绝对不可移动的圆形碰撞体,除了设置
setImmovable(true)外,还需要显式设置body.pushable = false - 或者考虑暂时使用矩形碰撞体替代圆形碰撞体
最佳实践建议
- 在升级Phaser版本时,应特别注意物理引擎的行为变化
- 对于关键物理对象,建议同时设置不可移动和不可推动属性以确保稳定性
- 在开发过程中,使用物理调试视图(debug: true)来验证碰撞体的实际行为
- 对于圆形碰撞体,考虑添加额外的位置锁定逻辑作为保险措施
总结
这个案例提醒我们,即使是成熟的游戏引擎,在版本迭代中也可能引入微妙的行为变化。开发者需要关注物理系统的细节,特别是在升级引擎版本后,应当对核心物理交互进行充分测试。Phaser团队对此问题的快速响应也展示了开源社区的优势,预计在下一版本中这一问题将得到彻底解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322