physx内部用的是什么空间分割算法

PhysX内部主要使用了基于AABB树的层次化空间分割算法、格网（Grid）、以及扫描线（Sweep and Prune）算法来处理物理模拟中的碰撞检测和查询等任务。这些算法在不同的场景和用例下各有优劣。基于AABB树的层次化空间分割算法因其在处理复杂场景时展现出的高效性而被广泛使用。

一、基于AABB树的层次化空间分割算法

基于轴对齐边界盒（Axis-Aligned Bounding Box, AABB）的层次化空间分割算法是PhysX中最核心的空间分割技术之一。它通过构建一个包含场景中所有物体的边界盒树（即AABB树）来快速裁剪掉不可能互相接触的物体，从而提高整个物理仿真的效率。

构建过程

AABB树的构建首先从场景中的所有物体开始，为每个物体计算一个轴对齐的边界盒。接着，算法将会在这些边界盒上运行，将它们组织成一棵树结构，树的每个节点代表了一个边界盒，这个边界盒是它所有子节点边界盒的最小外包框。算法的目标是构建一棵尽可能平衡的树，以确保查询和更新操作的效率。

优势与应用

AABB树特别适合处理大量动态物体的场景。因为它可以高效地更新物体的位置信息，而不需要每次物体移动时重建整棵树。这种方法尤其适用于游戏和视觉仿真，其中许多物体可能会频繁移动。通过实时更新树结构来反映物体的移动，可以大幅减少不必要的碰撞检测计算，显著提升性能。

二、格网（Grid）

格网算法通过将三维空间划分成规则的网格来简化碰撞检测问题。每个网格单元（称为网格cell）包含了其内部的物体列表，物体之间的碰撞检测只需要在相邻网格单元中进行。

结构和原理

物理空间被等分割成多个小格子，每个格子可被看做是空间的最小单元。通过分配物体到它们所占有的格子中，碰撞检测可以大幅度简化为检测相邻格子中物体的碰撞。这种方法在处理密集、均匀分布的物体时特别有优势。

应用背景

格网算法在处理大规模静态环境或者物体密集但分布均匀的场景时尤为高效，比如城市场景、森林等。因为在这些场景下，物体的分布较为均匀，且变化不大，可以有效减少碰撞检测的复杂度。

三、扫描线（Sweep and Prune）

扫描线算法通过对物体在某一轴上的投影进行排序，可以快速识别出可能相交的物体对。这种方法在处理大量动态物体时特别有效，因为它可以很快地更新物体的排序位置。

实现机制

在某一轴上，所有物体的轴向投影被赋予两个标记：一个用于开始边界，一个用于结束边界。通过扫描并排序这些边界，算法可以快速识别出重叠区域，即可能发生碰撞的物体对。这个过程对于动态更新非常高效，因为大部分物体的移动可能只影响到排序的局部。

实践意义

扫描线算法尤其适用于物体数量庞大但整体移动不频繁的场景。在这些场景中，维护一个全局排序列表相比于其他方法（如重新构建AABB树）要高效得多。此外，它对于边界浮动不大的物体尤其有效。

四、综合应用与优化

在实际应用中，这些空间分割算法往往被综合使用，以适应不同的场景和需求。例如，对于广阔的开放世界游戏，可能会结合使用AABB树和格网算法，其中AABB树用于管理动态物体，而格网则用于管理静态环境。此外，优化和改进这些算法的细节，比如调整AABB树的平衡性、改进网格的大小和密度、优化扫描线的排序算法等，都是提高物理模拟效率和准确性的重要方向。

总的来说，PhysX通过灵活应用和综合这些先进的空间分割算法，为游戏和视觉仿真提供了高效、可靠的物理模拟基础。