Phaser物理引擎中摩擦力和直接控制方法的兼容性问题分析
2025-05-03 21:48:35作者:凤尚柏Louis
问题概述
在Phaser 3.80.1版本中,开发者发现当使用setDirectControl()方法控制游戏对象时,物理引擎中的friction(摩擦力)属性似乎失效了。具体表现为:当角色站在设置了摩擦力的移动平台上时,角色无法跟随平台移动,而是会从平台上滑落。
技术背景
Phaser物理引擎提供了两种主要的移动控制方式:
- 物理模拟移动:通过设置速度、加速度等物理属性,让物理引擎自动计算物体的运动轨迹
- 直接控制移动:使用
setDirectControl()方法完全接管物体的移动控制,绕过物理引擎的计算
摩擦力是物理引擎中模拟物体表面粗糙程度的属性,它会影响物体之间的相对运动。在理想情况下,当角色站在移动平台上时,足够的摩擦力应该能让角色跟随平台一起移动。
问题根源分析
经过技术分析,发现问题出在直接控制模式下物理引擎的内部计算方式:
- 在直接控制模式下,物体的
body.prev(上一帧位置)和body.position(当前位置)被设置为相同值 - 物理引擎计算摩擦力时,会基于这两个位置的差值来确定相对运动向量
- 由于两者相同,计算出的摩擦力向量为(0,0),导致摩擦力实际上没有生效
解决方案与替代方案
虽然直接控制模式下摩擦力无法正常工作,但有几种可行的替代方案:
1. 手动计算平台速度
这是最可靠的解决方案,虽然需要额外计算工作:
- 记录平台每帧的位置变化
- 根据位置差计算平台的实际速度
- 将计算出的速度应用到站在平台上的角色
2. 使用预定义的移动路径
对于沿固定路径移动的平台:
- 使用Phaser的PathFollower或Tween系统
- 根据路径变化自动计算平台速度
- 将速度应用到角色上
3. 特殊平台类型处理
对于特定类型的移动平台(水平、垂直或椭圆形),可以参考社区提供的专门解决方案,这些方案通常针对特定运动模式进行了优化。
最佳实践建议
- 对于简单的移动平台,推荐使用物理模拟而非直接控制
- 如果需要精确控制平台移动,建议采用手动计算速度的方式
- 复杂移动路径的平台,考虑使用PathFollower结合速度计算
- 对于性能敏感的场景,可以预先计算好平台运动轨迹和速度变化
总结
Phaser物理引擎中直接控制模式和摩擦力属性的不兼容性源于两种不同运动控制理念的冲突。理解这一机制后,开发者可以选择最适合项目需求的替代方案。虽然需要额外的工作量,但这些解决方案在实践中被证明是可靠和高效的。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
780
暂无简介
Dart
598
132
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
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
460
🎉 (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
1.06 K
615
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
759
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++
634
232