包围体(BV)是用简单的图形将检测物包围起来的一种方法,可以是圆形,球形,矩形,多边形,长方体。二维情况下通常使用圆形,多边形,矩形。三维情况下通常使用球形,长方体。这些简单图形检测的计算量肯定是小于检测复杂图形的。 包围体有很多种:Circle包围体,轴对齐包围盒(AABB),有向包围盒(OBB),8-DOP,凸壳。从左到右包围图形
以下是包围盒碰撞检测的原理：1.包围盒的选择：对于每个物体，选择一个简单的几何形状（如立方体、球体或轴对齐的矩形），将其作为物体的包围盒。包围盒应该尽可能地紧密地围绕物体，以减少误判。2.包围盒的计算：根据物体的形状和位置，计算出包围盒的参数，如包围盒的中心点坐标、边长或半径等。这些参数可以通过...
OBB 方向包围盒(Oriented bounding box),简称OBB。方向包围盒类似于AABB,但是具有方向性、可以旋转,AABB不能旋转。如图3所示。 图3 矩形和矩形投影检测的四条轴 要计算两个OBB是否碰撞,只需要计算他们在图3上的4个坐标轴上的投影是否有重叠,如果有,则两多边形有接触。这也可以扩展到任意多边形,如图4所示。 图4 ...
旋转包围盒检测是一种高级目标检测方法,旨在识别图像中目标的精确位置和方向。与传统的轴对齐矩形框(水平包围盒)不同,旋转包围盒(Rotated Bounding Box, RBB)允许检测框随目标旋转,从而更紧密地包围目标,尤其适用于长条形、倾斜或旋转的物体。深度学习在旋转包围盒检测中展现了强大的能力,通过训练神经网络模型,能够有...
方向包围盒能跟随物体旋转，盒子始终贴合物体轮廓，精确度更高但计算量翻倍。球体包围盒用半径表示范围，适合圆形部件，检测时只需要比较两个球心距离是否小于半径之和。实际应用中要分五步走。第一步选包围盒类型，静态物体用轴对齐，动态旋转物体用方向包围盒，球形部件单独处理。第二步实时计算每个包围盒的位置，比如...
典型的深度学习点云包围盒检测方法 PointNet/PointNet++: PointNet:PointNet是处理点云数据的经典深度学习方法,直接操作点云的原始坐标,通过多层感知器(MLP)提取特征,能够高效处理点云数据。 PointNet++:PointNet++在PointNet的基础上引入了分层特征提取机制,通过逐层下采样和聚合,捕捉局部和全局的几何特征,提升了对复杂形...
分轴理论(Separating Axis Theorem)由 Hermann Minkowski 提出,可用于解决凸多边形碰撞问题,该理论表明:如果存在且只要存在一条轴线,使得两个凸面物体在该轴上的投影没有重叠,那么这两个凸面物体就没有重叠. 这个轴线称为分离轴. 也就时说在实际检测时,可能需要检测很多轴线,但只要检测到有一个轴线上投影没有重叠...
点云包围盒检测是一项关键任务，主要用于三维场景中物体的检测和定位。与传统的二维图像目标检测不同，点云数据包含了三维空间的信息，能够提供更加丰富的细节和准确的位置。基于深度学习的方法在点云包围盒检测中展现了强大的性能，通过训练神经网络，能够高效地从点云数据中提取特征并进行物体检测。深度学习在点云包围...
包围盒也叫外接最小矩形,是一种求解离散点集最优包围空间的算法,基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象。 常见的包围盒算法有AABB包围盒、包围球、方向包围盒OBB以及固定方向凸包FDH。碰撞检测问题在虚拟现实、计算机辅助设计与制造、游戏及机器人等领域有着...
html5游戏-包围盒检测算法 矩形包围盒算法:检测2个矩形是否重叠,在这样情况下要判断2个矩形是否碰撞只需要比较两个矩形顶点的坐标即可。假设矩形A用(x1,y1)表示左上角,(x2,y2)表示右下角,矩形B用(x3,y3)表示左上角,(x4,y4)表示右下角,则满足下列条件则表示没有碰撞,反之则碰撞。