PhysX物理引擎中TGS求解器导致模拟爆炸问题分析
2025-06-17 10:24:42作者:晏闻田Solitary
问题现象
在使用NVIDIA PhysX物理引擎5.4.2版本时,开发者发现当启用TGS(Temporal Gauss-Seidel)求解器后,物理模拟会出现数值爆炸现象,最终导致NaN(非数字)值的产生。具体表现为刚体的速度和位置数值在短时间内急剧增大,最终变为无效的NaN值。
问题复现条件
该问题在以下配置下可以稳定复现:
- 使用TGS求解器(PxSolverType::eTGS)
- 创建多个刚体并通过D6关节连接
- 手动设置刚体的惯性张量(MassSpaceInertiaTensor)为较小值(如0.01f)
- 对刚体施加初始速度和角速度(如100.0f)
- 在模拟过程中切换刚体的运动学状态
技术分析
TGS求解器特性
TGS是PhysX中一种高级求解器,相比传统的PGS(Projected Gauss-Seidel)求解器,它具有更好的收敛性和稳定性,特别适合处理复杂的约束系统和长时间步长。然而,TGS对物理参数的敏感性也更高。
惯性张量的重要性
惯性张量是描述物体抵抗角加速度能力的物理量,它应该与物体的质量和几何形状相匹配。当手动设置不合理的惯性张量时:
- 过小的惯性张量会导致物体对扭矩的反应过于敏感
- 数值不稳定会在约束求解过程中被放大
- TGS求解器的迭代过程可能无法收敛
运动学状态切换的影响
在问题复现过程中,开发者将刚体从动力学状态切换为运动学状态,再切换回来。这种操作会:
- 打断物理引擎内部的连续性假设
- 导致求解器需要重新建立收敛状态
- 结合不合理的惯性参数,加剧数值不稳定
解决方案
正确设置物理参数
避免手动设置惯性张量,而是使用PhysX提供的工具函数:
// 正确做法:根据形状自动计算质量和惯性张量
PxRigidBodyExt::updateMassAndInertia(*rigidBody, density);
合理使用运动学切换
当需要切换刚体运动学状态时:
- 确保在切换前清除速度和角速度
- 避免在短时间内频繁切换
- 考虑使用力/扭矩驱动而非切换运动学状态
求解器选择建议
对于简单场景或调试阶段,可以暂时使用PGS求解器:
sceneDesc.solverType = physx::PxSolverType::ePGS;
待系统稳定后再切换回TGS求解器。
最佳实践
- 始终让PhysX自动计算惯性属性
- 复杂约束系统采用渐进式构建方式
- 监控模拟过程中的数值变化
- 在开发阶段添加数值有效性检查
- 理解不同求解器的适用场景
总结
PhysX的TGS求解器虽然强大,但对物理参数的合理性要求更高。开发者应当遵循物理规律设置参数,特别是惯性张量这类核心物理属性。通过正确的参数设置和合理的场景构建,可以充分发挥TGS求解器的优势,获得稳定可靠的物理模拟效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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!
C
1.03 K
481
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
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++
649
270
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
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211