前言
碰撞检测是游戏引擎中最隐秘却又最核心的基石。很多初学者以为碰撞只是简单的坐标重叠，但当物体旋转、加速或者形状变得复杂时，简单的逻辑就会崩塌。
AABB（Axis Aligned Bounding）算法
判断两个AABB，就像在坐标轴上比大小，只要最大值和最小值没有交集就一定没撞上
最大短板：拒绝旋转，若旋转会产生大量的多余碰撞区（空气墙）
圆形包围体（Bounding Circle）
两个球体可以直接计算距离（半径）就可以知道是否碰撞，不受旋转约束，这也是最大的优点和缺点。一个棍状物，使用圆形包围，就会产生大量的空气墙。
有向包围盒：OBB（Oriented Bounding Box）
可以让盒子跟着物体一起转，这也导致，OBB不能和AABB一样，简单的比较坐标了，比如：
此时明显是分离状态，但用坐标进行比较（和AABB一样）的话，就是碰撞状态。
因此，引入分离轴定理：SAT（Separating Axis Theorem）
原理类似于使用手电旋转照射并投影，只要能找到一个角度，在这个角度下两个物体的投影不重叠，就视为分离
凸多边形与凹多边形
任意两点的连线都在内部则为凸，若存在一条不完全在内即为凹
由于凹多边形处理较为复杂，一般先转化为凸进行处理：
如何使用有限次检测，来找到分离两个多边形的轴线？
沿每条边的法线方法作为轴，将各个顶点投影在这些轴上即可。
例子：一个四边形和三角形做碰撞检测，共有7条边，因此有7个法线向量作为投影轴，若其中任意一次两个图形的投影是分离的，则证明没有发生碰撞。
此时就可以说明是分离的
其实，在AABB中，利用的也是投影法，只不过投影到x、y轴上罢了
本质：降维（二维到一维）
在边较多时，效率会急速下降，那么，有没有更好的方法呢？
GJK（Gilbert Johnson Keerthi Algorithm）算法
前置知识：闵可夫斯基差 把两个多边形中所有的点进行两两相减后，得到所有C点 C = A - B = {a - b|a∈A, b ∈ B}
所有的C点构成了一个新的多边形C，有什么用？
我们知道，若产生碰撞，则必定存在点P(x, y)，既存在于三角形的内部，也存在月四边形的内部，此时，用A中的点p与B中的点p相减（都是同一个点）得到的是原点(0, 0)，所以得出结论：若C包括原点，则说明产生了碰撞
有什么办法可以快速确定闵可夫斯基差吗？在闵可夫斯基差空间中，构建出一个包含原点的三角形单纯形，就说明发生了碰撞