(我已经修改了我之前的答案。那个答案有一些缺点。我认为我的新答案显示了一个更简单、更强大的解决方案。)
您有两个线段,S 带有点 S0 和 S1,T 带有点 T0 和 T1。当这些线段在某一点的距离小于 r 时,就会检测到碰撞。
对于线段S,得到方向向量Δs、线段长度s和归一化方向向量u。 p>
Δs = S1 - S0
s = |Δs|
u = Δs / s
单位向量u和点S0可以描述任意点P到点P'的变换:
P′x = (Px - S0x) · ux + (Py - S0y) · uy
P′y = - (Px - S0x) · uy + (Py - S0y) · ux
在这个变换中,段 S 的点是:
S′0 = (0, 0)
S′1 = (s, 0)
对于变换后的点T′0和T′1,y分量可以解释为到S的有符号距离。现在可以进行几个测试:
-
第一个测试是T′0或T′1是否在段S的r距离内或半径内S0′或S1′的r。如果是这样,我们就成功了。
-
接下来的测试是两条线是否相交。只有当 T′0y 或 T′1y 的符号不同时,才会发生这种情况。如果是这样,我们就成功了。
-
对于最后一个测试,我们通过在 T 与 x 轴对齐的系统中将 S 转换为 S'' 来反转第一个测试。然后测试变换点S′′0或S′′1之一是否在T′′的r内。如果是这样,我们就成功了,否则就失败了。
Python 代码如下。我还更新了我的JS Fiddle。
注意事项:
-
我的旧答案中的纵向变量 a 和距离 d 实际上与此处的 x' 和 y' 相同。我认为转换更简单。
-
此解决方案仅测试 (1) T 的点是否在距 S r 的距离内,(2) 线是否相交以及 (3) S 的点是否在 a r 到 T 的距离。共线线段的情况被测试(1)和(3)捕获。
-
下面的代码不处理零长度段(S0 = S1 或 T0 = T1) 显式地返回一个非空向量作为空向量的范数似乎可以解决问题 - 测试 (1) 和 (3) 捕获这些情况。
Python 代码:
import math
class Point:
""" A point P(x, y) in 2D space
"""
def __init__(self, x, y):
self.x = float(x)
self.y = float(y)
class Vector:
""" A vector v(x, y) in 2D space
"""
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def mag(self):
""" magnitude of the vector
"""
return math.hypot(self.x, self.y)
def norm(self):
""" return the normalized vector or (0, 0)
"""
a = self.mag()
if a*a < 1.0e-16:
return Vector(1, 0)
return Vector(self.x / a, self.y / a)
def diff(p, q):
""" difference vector (q - p)
"""
return Vector(q.x - p.x, q.y - p.y)
def within(p, dx, r):
""" Is p within r of point (dx, 0)?
"""
x = p.x - dx
y = p.y
return x*x + y*y <= r*r
def rot(p, u):
""" Rotate point p to a coordinate system aligned with u.
"""
return Point(p.x * u.x + p.y * u.y,
-p.x * u.y + p.y * u.x)
def collision(s, t, r):
""" Do the line segments s and t collide with a radius r
"""
ds = diff(s[0], s[1])
ss = ds.mag()
u = ds.norm()
a0 = rot(diff(s[0], t[0]), u)
a1 = rot(diff(s[0], t[1]), u)
# Test T0 and T1 against S
if -r <= a0.y <= r and -r <= a0.x <= ss + r:
if a0.x < 0: return within(a0, 0, r)
if a0.x > ss: return within(a0, ss, r)
return True
if -r <= a1.y <= r and -r <= a1.x <= ss + r:
if a1.x < 0: return within(a1, 0, r)
if a1.x > ss: return within(a1, ss, r)
return True
# Test intersection
if a0.y * a1.y < -0.9 * r * r:
a = -a0.y * (a1.x - a0.x) / (a1.y - a0.y) + a0.x
if 0 <= a <= ss: return True
# Test S0 and S1 against T
dt = diff(t[0], t[1])
tt = dt.mag()
v = dt.norm()
b0 = rot(diff(t[0], s[0]), v)
b1 = rot(diff(t[0], s[1]), v)
if 0 <= b0.x <= tt and -r <= b0.y <= r: return True
if 0 <= b1.x <= tt and -r <= b1.y <= r: return True
return False