空间或平面判断两线段相交(求交点)

简介: 空间或平面判断两线段相交(求交点)

空间或平面判断两线段相交(求交点)

目录

1. 概述

研究了一些空间计算几何的相关算法,现在对《计算几何》这门科学有了更多的认识。以前,解决空间几何问题都是通过解析几何的角度来解决问题的(高中数学知识),虽然解决思路比较直观,但是很多时候都要付出昂贵的代价,比如精度、效率,以及繁复的判断。而计算几何是通过向量来解决空间几何问题的,可以规避这些问题,使得精度和效率更高。

2. 详论

2.1. 解析几何算法

比如说,在平面中判断两线段相交,我们可以很容易通过解析几何来求解,联立两直线的代数方程:

(yy2)/(y1y2)=(xx2)/(x1x2)(y−y2)/(y1−y2)=(x−x2)/(x1−x2)

然后对这个二元二次方程进行求解。很容易得到相应算法的代码:

//判断两线段相交
bool IsIntersect(double px1, double py1, double px2, double py2, double px3, double py3, double px4, double py4)
{
  bool flag = false;
  double d = (px2 - px1) * (py4 - py3) - (py2 - py1) * (px4 - px3);
  if (d != 0)
  {
    double r = ((py1 - py3) * (px4 - px3) - (px1 - px3) * (py4 - py3)) / d;
    double s = ((py1 - py3) * (px2 - px1) - (px1 - px3) * (py2 - py1)) / d;
    if ((r >= 0) && (r <= 1) && (s >= 0) && (s <= 1))
    {
      flag = true;
    }
  }
  return flag;
}

可以看出这个算法其实并不严密,其实缺少了对一些极端条件的判断,比如与坐标轴平行的情况,两直线平行的情况,还需要做额外的判断。同时用了很多乘法和除法,算法效率并不高。

2.2. 同侧法

这种算法的思想是:如果两条线段相交,那么一条线段的两端点必然位于另一条线段的两端点的异侧。那么问题就可以转换成点是否在一条线段的同侧。同侧判断可以通过向量叉乘的方法来实现,即判断最后叉乘的方向是否相同。

这个算法与平面中判断点在三角形内算法这篇文章介绍的同侧/异侧判断是一样的,我认为算是比较优秀快速的算法了。不过这个算法可以判断定性判断,无法定量判断准确的交点。而且实际使用过程中,似乎精度不太准确(个人实验结论,尤其是位于三角形边上的点)。

2.3. 向量方程法

2.3.1. 原理

已知空间中线段的起点O和终点E,那么显然方向向量D为:

D=EOD=E−O

这时,可以确定线段上某一点P为:

P=O+tDP=O+tD

其中,t为范围满足0<=t<=10<=t<=1的标量。

这个方程就是线段上某一点的向量方程。如果要求两线段的交点,很显然可以将两个线段进行联立:

{P=O1+t1D1P=O2+t2D2{P=O1+t1D1P=O2+t2D2

上式-下式,有:

t1D1t2D2=O2O1=O12(1)(1)t1D1−t2D2=O2−O1=O12

在平面上展开,也就是使用X和Y分量:

[D1.xD2.xD1.yD2.y][t1t2]=[O12.xO12.y][D1.x−D2.xD1.y−D2.y][t1t2]=[O12.xO12.y]

那么这个问题就转换成了求解2行2列的线性方程组,如果有解,说明存在交点并直接求出。2行2列线性方程组直接使用克莱姆法则求解即可。

2.3.2. 实现

具体的C++实现代码如下:

//空间直线
template <class T>
class LineSegment
{
public:
    Vec3<T> startPoint;
    Vec3<T> endPoint;
    Vec3<T> direction;
    Vec3<T> min;
    Vec3<T> max;
    LineSegment()
    {
    }
    LineSegment(Vec3<T> start, Vec3<T> end)
    {
        startPoint = start;
        endPoint = end;
        direction = end - start;
        CalMinMax();
    }
    inline void Set(Vec3<T> start, Vec3<T> end)
    {
        startPoint = start;
        endPoint = end;
        direction = end - start;
        CalMinMax();
    }
    inline void CalMinMax()
    {
        min.x() = std::min<T>(startPoint.x(), endPoint.x());
        min.y() = std::min<T>(startPoint.y(), endPoint.y());
        min.z() = std::min<T>(startPoint.z(), endPoint.z());
        max.x() = std::max<T>(startPoint.x(), endPoint.x());
        max.y() = std::max<T>(startPoint.y(), endPoint.y());
        max.z() = std::max<T>(startPoint.z(), endPoint.z());
    }
    //两条线段相交
    inline static bool Intersection2D(LineSegment & line1, LineSegment & line2, Vec3<T>& insPoint)
    {
        double D = -line1.direction.x() * line2.direction.y() + line1.direction.y() * line2.direction.x();
        if(D == 0.0)
        {
            return false;
        }
        auto O12 = line2.startPoint - line1.startPoint;
        T D1 = -O12.x() * line2.direction.y() + O12.y() * line2.direction.x();
        T D2 = line1.direction.x() * O12.y() - line1.direction.y() * O12.x();
        T t1 = D1 / D;
        if(t1<0 || t1 > 1)
        {
            return false;
        }
        T t2 = D2 / D;
        if(t2<0 || t2 > 1)
        {
            return false;
        }
        insPoint = line1.startPoint + line1.direction * t1;     //这样计算得到的Z值是不准确的
        return true;
    }  
};

2.3.3. 三维展开

这个算法还有一个好处是也很适合三维空间展开,因为线段上点的向量方程是二三维通用的。当使用X,Y,Z三个分量带入式(1),这时得到的就是一个3行2列的超定方程组。可以继续求解原来的2行2列的线性方程组,只有当得到的t1,t2也能满足Z方向上的式子成立,才能说明存在交点。

3. 参考

  1. 计算几何-判断线段是否相交

详细代码

分类: 计算几何

标签: 线段 , 算法 , 求交 , 计算几何

相关文章
|
3月前
|
算法
空间判断点是否在线段上
空间判断点是否在线段上
21 0
|
3月前
|
算法
平面中判断点在三角形内算法(同向法)
平面中判断点在三角形内算法(同向法)
26 0
|
3月前
|
算法 数据建模
平面中判断点在三角形内算法(重心法)
平面中判断点在三角形内算法(重心法)
45 0
|
3月前
|
算法 C++
空间中判断点在三角形内算法(方程法)
空间中判断点在三角形内算法(方程法)
58 0
|
3月前
|
算法
空间点与直线距离算法
空间点与直线距离算法
54 0
|
6月前
|
JavaScript 前端开发 Java
根据地球上任意两点的经纬度计算两点间的距离
根据地球上任意两点的经纬度计算两点间的距离
284 2
|
6月前
6366. 在网格图中访问一个格子的最少时间(dijkstra在矩阵上的运用)
6366. 在网格图中访问一个格子的最少时间(dijkstra在矩阵上的运用)
|
Java 索引
给定一个多边形的点集——判断所给点集的方向为顺时针方向还是逆时针方向【java实现+原理讲解】
给定一个多边形的点集——判断所给点集的方向为顺时针方向还是逆时针方向【java实现+原理讲解】
236 0
|
机器学习/深度学习
平面上有 n n个坐标相异的点,请问当中有多少组非共线的三个点,这三个点的 外心 也在这 nn 个点之中?
有一个正整数 nn 代表平面上的点数。 接下来有 nn 行,当中的第 ii 行包含两个整数 x_i, y_i,xi​,yi​ 代表第 i 个点的坐标是 (x_i, y_i)(xi​,yi​)。
106 0
|
机器学习/深度学习
空间中任意平面的镜像矩阵
1. 什么是镜像变换 直接看下面这张图: 图片这张图很好的诠释了镜像变化,关于y轴的变化,关于x轴的变化。这种关于任意轴的变化,就是镜像了。 2d下的镜像矩阵变化: 我们以图像关于Y轴镜像为例子:原图形和结果图形上所有点的都存在的关系就应该是 x = -x,也就是都只有x发生变化。这种通用的变化其实可以用矩阵表示,2D空间中的点其实可以用[x,y ] 表示。对角线的两个1就是关于那个轴对称: 图片 这些都是关于x轴、 y轴的对称, 如果说关于2d平面的任意一条直线呢,当然有人已经帮我们推导出来了如下图:(数学证明我就不给出了,有兴趣的可以自行百度,本篇文章注重3d镜像矩阵的推导) 图
空间中任意平面的镜像矩阵