如何针对紧密的OOBB群快速测试光线交叉点？

Question

我在3d空间中有成千上万个OOBB（面向对象的边界框），它包含简单的细长3d网格。他们紧紧地挤在一起。

我想拍摄光线并找出哪些OOBB被击中。由于我需要执行的光线交叉测试的数量（数百万），对所有OOBB的暴力方法是不够的。

最初我认为使用某种空间分区系统来快速缩小潜在结果会很容易，但像BVHs或KDTrees这样的系统依赖于AABB（轴对齐的边界框）来加速查询，在我的情况下，那些会效率非常低（因为我所包含的网格的对角线性质使得我的紧密堆积的OOBB大致具有相同的AABB）。

我在RAPID库中读到了OBBTrees，但似乎它们是从上到下构建的（从多边形汤开始并细分为逐渐变小的OOBB组以形成树），而不是自下而上（从大量的OOBB开始，并从中构建一个树。）

我可以使用其他任何数据结构来加速交叉口测试吗？

这是我的OOBB图片。正如你所看到的，它们是紧密的，如果你可以想象它们的AABB会是什么样子，你会发现它们重叠到基于AABB的树不会真正提升性能的程度（因为实际上所有人都会被群体中心的射线击中。

值得注意的是，我需要查询所有被光线击中的OOBB，而不仅仅是第一个/最近的一个OOBB。

Answer 1

最好的方法是使用对齐grid structure的3d轴。网格中的每个单元格保持与该单元格相交的所有oobb的（向量，数组等）。 8个空单元格可以折叠成更大的空单元格，以加速空白空间的遍历。对于网格的大小，您必须进行一些测试才能找到最佳尺寸。

遍历该网格是微不足道的，您必须从距离射线原点最近的单元格开始，测试那里的所有对象，然后沿着光线移动到下一个单元格。遍历单元格基本上是一个3d保守的行光栅化，复杂度非常低。有关here

的更多信息

此外，如果数据非常重叠，您可能希望有一个大网格（单元格非常小）。在这种情况下，我建议你研究space filling curves来存储网格数据。 （z-order curve非常简单）