AABB外接盒碰撞检测

鉴于形状和效率,坦克模型使用外界盒(2d四边形)移动以及碰撞检测函数

简易的追踪Player ,有1/3概率横向追击 ,1/3概率纵向追击 ,1/6 横向调整位置 ,1/6纵向调整位置。切换方向的函数。

#define Random(x) (rand() % 6) 

void ChangeDec(const int&x,const int &y)
	{
		switch (Random(x))
		{
		case 0:                                       //对于x方向上的追击位移
		case 1:
		
			if (pointx < x&&pointx < BASEWIDTH)
				CurrentDirect = D3DGraphics::RIGHT;
			else if (pointx > x&&pointx>AIWIDTH)
			{
				CurrentDirect=D3DGraphics::LEFT;
			}
			break;
		case 2:                                       //对于y方向上的追击位移	
		case 3:		
			if (pointy < y&&pointy < BASEWIDTH)
				CurrentDirect = D3DGraphics::DOWN;
			else if (pointy > y&&pointy>AIHEIGHT)
			{
				CurrentDirect = D3DGraphics::UP;
			}	
			break;
		case 5:                                       //对于x方向上的调整位移
			if (pointx < x&&pointx < BASEWIDTH)
				CurrentDirect = D3DGraphics::LEFT;
			else if (pointx > x&&pointx > AIWIDTH)
			{
				CurrentDirect = D3DGraphics::RIGHT;
			}
		case 6:                                       //对于y方向上的调整位移
			if (pointy < y&&pointy < BASEWIDTH)
				CurrentDirect = D3DGraphics::DOWN;
			else if (pointy > y&&pointy > AIHEIGHT)
			{
				CurrentDirect = D3DGraphics::UP;
			}
		}
	}

碰撞检测条件。正方形直接拿中心判断。 distance即中心距离。

case D3DGraphics::UP:    //0           0            0		
    if (abs(this->getpointx()-temp[i].getpointx() ) < distance && 
         this->getpointy() - temp[i].getpointy() < distance&&this->getpointy()>temp[i].getpointy())


temp是其他AI坦克数组 ,this是本AI。 32*32的四边形 
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Open3D计算点云的最小外包络问题。首先,我需要回忆一下Open3D的相关功能。根据引用[1],Open3D确实提供了处理点云外包围框的方法。用户提到的是“最小外包络”,也就是能够完全包围点云的最小立方体或长方体,这可能涉及到两种不同的包围:轴对齐包围AABB)和有向包围(OBB)。 接下来,我需要确认这两种包围的区别。轴对齐包围的边与坐标轴平行,计算起来比较快,但可能不是最小的。而有向包围会根据点云的分布调整方向,通常更紧凑,但计算复杂度更高。用户可能想要的是OBB,因为它是更小的有向包围。 然后,我需要查看Open3D的文档或引用内容,确认相关函数。根据引用[1]提到的信息,Open3D中的get_axis_aligned_bounding_box和get_oriented_bounding_box应该分别用于AABB和OBB。因此,用户需要调用get_oriented_bounding_box来获取最小外包络。 接下来,我需要考虑用户可能的代码实现。需要加载点云数据,例如从文件读取,然后应用这两个方法。代码示例应该包括导入库、读取点云、计算两种包围,并可视化结果。同时,需要指出OBB更紧凑,适用于需要精确包围的情况。 另外,用户可能需要了解两种包围的应用场景。例如,AABB适用于快速计算和简单碰撞检测,而OBB适合需要精确边界的情况,如物体姿态估计。引用[2]提到的凸包算法可能与OBB的计算有关,但Open3D已经封装了相关方法,用户无需手动实现。 还需要注意点云数据的预处理,比如去噪。引用[3]提到点云去噪的方法,如果点云噪声较多,可能会影响包围的准确性,因此可能需要先进行去噪处理。不过用户的问题主要是计算包围,可能不需要涉及去噪,但可以作为扩展建议提及。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供代码示例和解释。同时,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步的需求,如两种包围的区别、应用场景、处理噪声数据等。</think>在Open3D中计算点云的最小外包络(Bounding Box)可通过以下步骤实现: --- ### **方法说明** Open3D提供两种包围类型: 1. **轴对齐包围AABB)**:边与坐标轴对齐,计算快速但体积较大 2. **有向包围(OBB)**:根据点云分布方向调整,体积更小但计算复杂[^1] ### **代码实现** ```python import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") # 计算轴对齐包围(AABB) aabb = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() aabb.color = (1, 0, 0) # 设置为红色 # 计算有向包围(OBB) obb = pcd.get_oriented_bounding_box() obb.color = (0, 1, 0) # 设置为绿色 # 可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, aabb, obb]) ``` ### **关键输出参数** 通过包围对象可获取: - `center`: 包围中心坐标 - `extent`: XYZ三个方向的尺寸 - `R`: 旋转矩阵(仅OBB有效) ```python print("OBB中心:", obb.center) print("OBB尺寸:", obb.extent) print("旋转矩阵:\n", obb.R) ``` ### **应用建议** - 优先使用OBB获取最小体积包围 - 对噪声数据建议先进行去噪处理[^3] - 可通过`pcd.rotate(obb.R)`将点云对齐到坐标轴观察方向[^4] ---
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