Hier ist mein Versuch, das Dreieck-Dreieck-Kollisionsproblem zu lösen (in Python implementiert):
#2D Triangle-Triangle collisions in python
#Release by Tim Sheerman-Chase 2016 under CC0
import numpy as np
def CheckTriWinding(tri, allowReversed):
trisq = np.ones((3,3))
trisq[:,0:2] = np.array(tri)
detTri = np.linalg.det(trisq)
if detTri < 0.0:
if allowReversed:
a = trisq[2,:].copy()
trisq[2,:] = trisq[1,:]
trisq[1,:] = a
else: raise ValueError("triangle has wrong winding direction")
return trisq
def TriTri2D(t1, t2, eps = 0.0, allowReversed = False, onBoundary = True):
#Trangles must be expressed anti-clockwise
t1s = CheckTriWinding(t1, allowReversed)
t2s = CheckTriWinding(t2, allowReversed)
if onBoundary:
#Points on the boundary are considered as colliding
chkEdge = lambda x: np.linalg.det(x) < eps
else:
#Points on the boundary are not considered as colliding
chkEdge = lambda x: np.linalg.det(x) <= eps
#For edge E of trangle 1,
for i in range(3):
edge = np.roll(t1s, i, axis=0)[:2,:]
#Check all points of trangle 2 lay on the external side of the edge E. If
#they do, the triangles do not collide.
if (chkEdge(np.vstack((edge, t2s[0]))) and
chkEdge(np.vstack((edge, t2s[1]))) and
chkEdge(np.vstack((edge, t2s[2])))):
return False
#For edge E of trangle 2,
for i in range(3):
edge = np.roll(t2s, i, axis=0)[:2,:]
#Check all points of trangle 1 lay on the external side of the edge E. If
#they do, the triangles do not collide.
if (chkEdge(np.vstack((edge, t1s[0]))) and
chkEdge(np.vstack((edge, t1s[1]))) and
chkEdge(np.vstack((edge, t1s[2])))):
return False
#The triangles collide
return True
if __name__=="__main__":
t1 = [[0,0],[5,0],[0,5]]
t2 = [[0,0],[5,0],[0,6]]
print (TriTri2D(t1, t2), True)
t1 = [[0,0],[0,5],[5,0]]
t2 = [[0,0],[0,6],[5,0]]
print (TriTri2D(t1, t2, allowReversed = True), True)
t1 = [[0,0],[5,0],[0,5]]
t2 = [[-10,0],[-5,0],[-1,6]]
print (TriTri2D(t1, t2), False)
t1 = [[0,0],[5,0],[2.5,5]]
t2 = [[0,4],[2.5,-1],[5,4]]
print (TriTri2D(t1, t2), True)
t1 = [[0,0],[1,1],[0,2]]
t2 = [[2,1],[3,0],[3,2]]
print (TriTri2D(t1, t2), False)
t1 = [[0,0],[1,1],[0,2]]
t2 = [[2,1],[3,-2],[3,4]]
print (TriTri2D(t1, t2), False)
#Barely touching
t1 = [[0,0],[1,0],[0,1]]
t2 = [[1,0],[2,0],[1,1]]
print (TriTri2D(t1, t2, onBoundary = True), True)
#Barely touching
t1 = [[0,0],[1,0],[0,1]]
t2 = [[1,0],[2,0],[1,1]]
print (TriTri2D(t1, t2, onBoundary = False), False)
Es funktioniert auf der Grundlage der Tatsache, dass sich die Dreiecke nicht überschneiden, wenn alle Punkte von Dreieck 1 auf der Außenseite von mindestens einer der Kanten von Dreieck 2 liegen (oder umgekehrt). Natürlich sind Dreiecke niemals konkav.
Ich weiß nicht, ob dieser Ansatz mehr oder weniger effizient ist als die anderen.
Bonus: Ich habe es nach C++ portiert https://gist.github.com/TimSC/5ba18ae21c4459275f90
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Was den wirklich effizientesten Algorithmus anbelangt, so wurde an dieser Frage noch nicht viel gearbeitet - niemand hat eindeutig gezeigt, welche Variante die schnellste ist. Ein Problem ist, dass ein Großteil der Diskussion sich auf Tris im 3D-Raum bezieht. Z.B. realtimecollisiondetection.net/blog/?p=29 PS Solche Probleme werden oft in Form von Punkten auf der "richtigen Seite" eines Liniensegments dargestellt. Beispiel: mochima.com/articles/cuj_geometry_article/ Wie Nick in seinem letzten Absatz darlegt, kommt es in der Praxis vor allem darauf an, wie gut man die Auslese durchführt.