Godot-Jolt物理引擎中射线投射问题的分析与解决
问题背景
在Godot 4.2.2版本中使用Godot-Jolt物理引擎时,开发者发现射线投射(Raycast)功能出现异常。具体表现为:当场景中存在大量碰撞体时,部分射线无法正确检测到碰撞,即使这些射线与已正确检测到碰撞的其他射线位置相近。
问题复现与验证
为验证这一问题,开发者创建了一个测试项目:在场景中生成网格状碰撞盒阵列,然后通过射线投射检测碰撞并"绘制"这些碰撞盒。测试结果显示,在启用Jolt物理引擎时,只能检测到+X方向的部分碰撞盒,形成一个半圆形图案;而禁用Jolt后,则可以正确检测所有碰撞盒。
进一步测试发现,这个问题不仅出现在编辑器中的射线投射,也出现在程序化生成的垂直向下射线投射中。
技术分析
经过深入分析,发现问题根源在于Jolt物理引擎的broadphase(广相)优化机制。具体表现为:
-
未调用OptimizeBroadPhase方法:在编辑器环境下,物理系统从未调用Jolt的
JPH::PhysicsSystem::OptimizeBroadPhase()
方法,导致物理查询遍历的是一个极其低效的quadtree广相结构。 -
栈溢出风险:由于广相结构未经优化,当处理大量物体时,会耗尽Jolt物理引擎预设的128大小的固定栈空间,导致结果出现随机性错误。
-
运行时与编辑器的差异:在正常运行时,物理系统会在第一个物理tick时自动重建/优化广相结构;但在编辑器环境下,物理模拟实际上从未被步进(step),因此广相结构始终保持未优化状态。
解决方案
开发团队提出了几种可能的解决方案,并最终选择了最稳健的实现方式:
-
计数器方案:维护一个计数器,记录自上次物理更新以来新增的物体数量。当该数量接近危险阈值(128×3)时,触发广相优化调用。
-
优化时机选择:将优化检查放在每次物理查询开始时执行,而非在添加物体时立即执行。这样可确保在编辑器环境下按需优化,同时避免在正常运行时产生不必要的优化开销。
-
状态重置机制:每当执行
OptimizeBroadPhase
或PhysicsSystem::Update
时,重置计数器,确保系统保持最新状态。
实现细节
最终实现的关键点包括:
- 在物理查询前检查新增物体数量
- 智能判断何时需要优化广相结构
- 确保不影响正常游戏运行时的性能
- 避免在编辑器环境下产生明显的延迟
版本更新与修复
该修复已包含在Godot-Jolt 0.13.0版本中,主要针对Godot 4.3版本。开发者需要注意:
- 此修复需要升级到Godot 4.3版本
- 0.13.0稳定版已发布,建议从beta版本升级的用户及时更新
- 该修复显著改善了在编辑器环境下处理大量物理物体时的射线投射准确性
技术启示
这个案例展示了物理引擎中一些容易被忽视的实现细节:
-
编辑器与运行时的差异:许多物理引擎优化假设场景会定期更新,但编辑器环境可能打破这些假设。
-
性能与正确性的平衡:最初为了性能考虑省略的优化调用,最终却导致了功能性问题。
-
渐进式解决方案的价值:相比于复杂的延迟添加方案,简单的计数器机制提供了足够稳健的解决方案。
通过这个问题的解决,Godot-Jolt物理引擎在处理大量物体时的射线投射可靠性得到了显著提升,特别是在编辑器环境下的表现更加稳定。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









