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。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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