Cocos引擎中Bullet物理系统的射线检测问题分析
问题现象
在Cocos引擎中使用Bullet物理系统时,当场景中存在角色控制器(Character Controller)时,调用PhysicsSystem.raycastClosest()方法进行射线检测会出现异常。具体表现为射线检测结果不正确,控制台会输出错误信息。
问题根源
经过分析,这个问题源于Bullet物理系统与角色控制器的交互方式:
-
角色控制器的物理表现:在Bullet物理系统中,角色控制器实际上是通过
btCollisionObject实现的,这意味着它会自动参与到物理系统的各种检测中,包括射线检测。 -
引擎设计差异:Cocos引擎在设计上并不将角色控制器视为可碰撞对象。这一点可以从代码中看出,引擎尝试从Bullet缓存中获取碰撞形状时,由于角色控制器未被缓存,导致获取失败。
-
与PhysX的对比:在PhysX物理系统中,
PxCapsuleController默认不会自动参与射线检测,因此不会出现这个问题。这种设计差异导致了行为不一致。
技术原理深入
Bullet物理系统的工作机制
Bullet物理系统中的射线检测是通过btCollisionWorld::rayTest方法实现的。当场景中存在任何btCollisionObject时,它们都会自动参与射线检测,除非显式设置了过滤标志。
角色控制器在Bullet中的实现本质上也是一个碰撞对象,因此会被包含在射线检测的结果中。然而,Cocos引擎并没有为角色控制器建立相应的缓存机制,导致后续处理时出现错误。
角色控制器的特殊性
角色控制器在游戏物理中是一个特殊的存在:
- 它需要响应碰撞以避免穿墙
- 但又不应像普通刚体那样完全遵循物理规则
- 通常不希望它干扰游戏中的其他物理检测逻辑
这种特殊性使得引擎需要对其做特殊处理,而当前Bullet实现中缺少这种处理。
解决方案
目前推荐的解决方案是忽略角色控制器在Bullet中的射线检测结果,使其行为与PhysX保持一致。这需要修改Bullet物理系统的实现:
- 在射线检测回调中过滤掉角色控制器相关的碰撞对象
- 或者在角色控制器创建时设置适当的碰撞过滤标志
从长远来看,更完善的解决方案应该包括:
- 统一角色控制器在不同物理系统中的行为
- 为角色控制器建立完整的缓存机制
- 提供明确的API控制角色控制器是否参与各种物理检测
开发者注意事项
对于使用Cocos引擎的开发者,在当前版本中需要注意:
- 如果场景中使用角色控制器,在Bullet物理系统下进行射线检测时要特别小心
- 可以考虑手动过滤射线检测结果,排除角色控制器的影响
- 或者暂时使用PhysX物理系统以避免这个问题
总结
这个问题揭示了物理系统实现细节对游戏逻辑的影响。作为引擎开发者,需要确保不同物理后端的行为一致性;作为游戏开发者,则需要了解所用物理系统的特性,避免依赖特定行为。Cocos引擎团队已经意识到这个问题,预计会在未来版本中提供更完善的解决方案。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementPersist and reuse KV Cache to speedup your LLM.Python02
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
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
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).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00