python - SAT 最小翻译向量不正确

Question

SAT 的最小翻译向量是否在所有情况下都始终正确和精确？我通过迭代所有可能的轴并检查每个轴上的重叠来计算它，然后继续跟踪哪个轴具有最短的重叠并将其用作穿透向量。

如您所见，最小平移向量的某些计算并不总是正确的。

在这个简短的摘录中，我找到了渗透向量，我希望你们能帮我找出问题所在:

        direction = Vector.Sub(me.Verts[k-1], me.Verts[k])
        axis      = Vector.Normalize(Vector.Perp(direction))

        min_1, max_1 = Vector.Project(me, axis)
        min_2, max_2 = Vector.Project(ent, axis)

        if (max_1 < min_2 or max_2 < min_1) == False:
            if ((max_2 - min_1) or (max_1 - min_2)) < first_separation[0]:
                if max_2 - min_1 < max_1 - min_2:   
                    first_separation = [max_2 - min_1, axis]
                else:
                    first_separation = [max_1 - min_2, axis]

在其他地方，我使用以下代码行来获取我的向量值:

separator, axis = first_separation
vec = [axis[0] * (separator * -1), axis[1] * separator * -1]

Answer 1

根据此博客链接:Collision Detection Using the Separating Axis Theorem ，如果您计算每个三角形的所有 3 条法线，则 SAT 在三角形上运行良好。我在你的代码中没有看到这一点。我认为您可能在您的 SAT 版本中实现了一些无效的捷径。