games系列学习 -- Möller Trumbore 算法

2023-05-16

Möller Trumbore 算法三角形与射线(光线)之间判定是否相交的快速算法,利用了重心坐标来表示三角形。

首先假设射线的方程:O为发射点,D为方向向量

\overrightarrow{O}+t\overrightarrow{D} =0

再假设三角形平面方程:b1,b2,(1-b1-b2)分别是三个点的重心坐标,p分别是三个点

(1-b_1-b_2)\overrightarrow{P_0}+b_1\overrightarrow{P_1}+b_2\overrightarrow{P_2}=0

三角形重心坐标方程的推导:

p(s,t)=p_0+s(p_1-p_0)+t(p_2-p_0)

扩展b1,b2的范围可以将方程扩展到三角形所处的平面,所以判定三角形与射线是否相交的方法是,联立方程求解b1,b2,满足:b1>=0,b2>=0,b1+b2<=1则说明射线与三角形相交。

\overrightarrow{O}+t\overrightarrow{D}=(1-b_1-b_2)\overrightarrow{P_0}+b_1\overrightarrow{P_1}+b_2\overrightarrow{P_2}

因此我们只需要求解t,b1,b2的值即可。

整理方程如下:

\overrightarrow{O}-\overrightarrow{P_0}=-\overrightarrow{D}t+(\overrightarrow{P_1}-\overrightarrow{P_0})b_1+(\overrightarrow{P_2}-\overrightarrow{P_0})b_2

因为O、P都是三维坐标,所以上述其实是三个方程的方程组。为了求解方程组,我们使用克莱姆法则

克莱姆法则

如果一个线性方程组可以写做:

Ax=c

如果A是一个可逆矩阵(det(A)≠0),那么方程有解:x=(x_1,x_2,...x_n)^T,其中

x_i=\frac{det(A_i)}{det(A)}

其中Ai是被列向量c取代了A的第i列的列向量后得到的矩阵


比如:假设有方程组:

\\ x+y+z=1 \\ 2x+3y+z = 6 \\ -x+2y-z = 0

那么我们就可以写成:

\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 2 & 3 & 1\\ -1 &2 &-1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 \\ 6 \\ 0 \end{bmatrix}

A_1 =\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 6 & 3 & 1\\ 0 &2 &-1 \end{bmatrix}

所以x=\frac{det(A_1)}{det(A)}

所以为了简化原式,我们将一些常量换种方式表示:

\overrightarrow{O}-\overrightarrow{P_0}=-\overrightarrow{D}t+(\overrightarrow{P_1}-\overrightarrow{P_0})b_1+(\overrightarrow{P_2}-\overrightarrow{P_0})b_2

\\ S=o-p_0 \\ E_1=P_1-P_0 \\E_2=P_2-P_0

S=E_1b_1+E_2b_2-\overrightarrow{D}t

因此我们可以将方程组写成如下形式:

[-D,E_1,E_2]\begin{bmatrix} t \\ b_1 \\ b_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} S \end{bmatrix}

注意:S,-D,E1,E2其实都是3×1的列矩阵,这么写只是方便观察,并且方便后续替换列向量

\\ A_t=[S,E_1,E_2]\\ A_{b_1}=[-D,S,E_2]\\ A_{b_2}=[-D,E_1,S]

所以:t=\frac{detA_t}{detA}=\frac{det([S,E_1,E_2])}{det([-D,E_1,E_2])}

我们可以直接调库直接算行列式,也可以继续做如下👇操作。

为了快速求这里分子的det,我们可以采取标量三重积(混合积)的定理拆分开:

理论1:标量三重积

a\cdot (b\times c)=b\cdot (c\times a)=c\cdot (a\times b)=\begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3\\ b_1 & b_2 & b_3\\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} \leftarrow a\rightarrow \\ \leftarrow b\rightarrow \\ \leftarrow c\rightarrow \end{vmatrix}

注意:标量三重积最右端是行列式|...|而不是矩阵[...]

理论2:转置后的矩阵的行列式不变:det(A)=det(A^T)

因此:

t=\frac{(S\times E_1)\cdot E_2}{E_1\cdot (d\times E_2)}

令:

\\ S_1=d\times E_2\\ S_2=S\times E_1

最终得到:

t=\frac{S_2\cdot E_2}{S_1\cdot E_1}

同理可得:

\\ b_1=\frac{S_1\cdot S}{S_1\cdot E1} \\ b_2=\frac{S_2\cdot D}{S_1\cdot E1}

整理就得到了games101中所讲的最终结果:

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