PhysX复合碰撞体穿透问题分析与解决方案
2025-06-24 00:09:44作者:滑思眉Philip
问题现象描述
在使用PhysX 3.4物理引擎时,开发者遇到了一个关于复合碰撞体的穿透问题。具体表现为:当车辆使用由多个球体、胶囊体和盒子组成的复合碰撞体时,在某些情况下(特别是与其他物体发生大量碰撞时),大型物体会卡在车辆碰撞体内无法被正确解析分离。
问题本质分析
这个问题的核心在于PhysX求解器在处理复合碰撞体时的局限性。当多个碰撞同时发生时,求解器需要迭代计算所有碰撞的解析方案。复合碰撞体由于包含多个基本形状,会显著增加求解复杂度,导致系统难以在有限迭代次数内找到所有碰撞的合理解决方案。
技术背景
PhysX的碰撞解析系统基于约束求解器,它通过迭代方式逐步修正物体间的穿透。对于简单凸包形状,求解器通常能快速找到解决方案。但对于复合碰撞体:
- 每个基本形状都会产生独立的碰撞约束
- 这些约束可能相互影响甚至冲突
- 在复杂场景中,求解器可能无法在有限迭代内收敛
验证实验
开发者已经进行了多项验证测试:
- 禁用所有接触修改和外部力/速度注入
- 测试有无最大反穿透速度设置的情况
- 测试开启/关闭CCD(连续碰撞检测)的效果
- 对比单一凸包形状与复合碰撞体的表现差异
结果表明,只有使用复合碰撞体时才会出现此问题,说明问题确实与复合碰撞体的特殊性质相关。
解决方案探讨
1. 增加接触偏移量(Contact Offset)
增大碰撞体间的接触偏移量可以提前触发碰撞检测,给求解器更多反应时间。这种方法简单但可能影响物理模拟的精确性。
2. 优化求解器参数
调整求解器迭代次数或误差容忍度可能改善情况,但会影响整体性能。
3. 混合碰撞方案
保留复合碰撞体用于精确碰撞检测的同时,添加一个简化的凸包碰撞体用于保证基本碰撞解析。这种方法结合了两者优点:
- 复合碰撞体保持精确的碰撞表现
- 简单凸包确保基础穿透能被可靠解析
4. 动态碰撞体调整
根据速度或场景复杂度动态调整碰撞体细节层次(LOD),在高速或复杂场景时切换到简化碰撞体。
实施建议
对于必须使用复合碰撞体且需要变形的场景,推荐采用混合碰撞方案。具体实现可考虑:
- 主碰撞体:保持原有的复合碰撞体用于精确碰撞检测和变形
- 辅助碰撞体:添加一个简化的凸包形状碰撞体,设置为触发器或低优先级碰撞
- 冲突解决:当主碰撞体无法有效解析穿透时,辅助碰撞体确保基本分离
这种方法在保持视觉效果和物理精确性的同时,解决了复杂场景下的穿透问题,是游戏开发中常用的折中方案。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
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
1.21 K
660
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
492
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
346
147