Godot Jolt物理引擎中的骨骼缩放问题分析与解决方案
2025-07-01 01:00:15作者:牧宁李
问题背景
在使用Godot Jolt物理引擎时,开发者在使用Skeleton3D的物理骨骼模拟功能时可能会遇到大量控制台错误。这些错误信息表明物理引擎无法正确处理骨骼的微小缩放变化,导致引擎将缩放值重置为(1,1,1)并产生警告。
错误现象
典型的错误信息如下:
E 0:01:16:0919 try_build_shape: Godot Jolt failed to scale body 'Physical Bone LeftHand:<PhysicalBone3D#88348821897>'. (0.999909, 0.999908, 0.999999) is not a valid scale for the types of shapes in this body. Its scale will instead be treated as (1, 1, 1).
这类错误会在物理模拟运行时以每帧数十条的速度产生,短时间内就能积累数万条错误信息。
问题根源
这个问题源于Jolt物理引擎对形状缩放变换的严格要求。Jolt要求形状在缩放后必须保持其原始几何特性,而Godot引擎在长时间运行或复杂动画中,骨骼变换可能会积累微小的数值误差,导致缩放矩阵不再完全正交。
具体来说,当以下情况发生时会出现此问题:
- 骨骼动画中包含微小的缩放变换
- 物理骨骼(PhysicalBone3D)的body_offset属性未正交归一化
- 父节点变换矩阵在长时间运行后积累数值误差
解决方案
1. 正交归一化处理
对于物理骨骼,可以手动对body_offset属性进行正交归一化处理:
# 对每个PhysicalBone3D的body_offset进行正交归一化
for bone in skeleton.get_children():
if bone is PhysicalBone3D:
var transform = bone.body_offset
transform.basis = transform.basis.orthonormalized()
bone.body_offset = transform
2. 使用set_disable_scale方法
对于Area3D或其他物理节点,可以使用set_disable_scale方法来忽略缩放:
extends Area3D
func _init() -> void:
set_disable_scale(true)
3. 使用top_level和RemoteTransform3D
更复杂的解决方案是将物理节点设为top_level,并通过RemoteTransform3D控制其变换:
extends Area3D
func _ready() -> void:
top_level = true
# 添加RemoteTransform3D作为同级节点来控制此Area3D
引擎层面的改进
Godot Jolt在0.13.0版本中已经对此问题进行了优化,提高了缩放误差的容忍度。开发者应确保使用最新版本的物理引擎。
最佳实践建议
- 定期检查动画中的缩放关键帧,避免不必要的微小缩放
- 对长时间运行的场景,定期正交归一化关键节点的变换
- 对于物理敏感的区域,考虑使用set_disable_scale
- 保持Godot和Jolt插件更新到最新版本
总结
Godot Jolt物理引擎对变换矩阵的严格要求是为了保证物理模拟的准确性,但在实际游戏开发中可能会与动画系统产生一些冲突。通过理解问题本质并应用上述解决方案,开发者可以既保持物理模拟的准确性,又避免控制台错误信息的干扰。
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-1.5暂无简介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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
375
3.25 K
暂无简介
Dart
619
140
🔥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
62
19
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
479
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++
647
261
🎉 (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
1.09 K
619
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
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
790
76