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
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
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137