Bidang jarak ( atau jarak mengubah atau peta jarak ) adalah struktur grid di mana setiap sel di grid merupakan jarak terpendek dari yang sel ke sel dengan beberapa properti lainnya. Paling sering bahwa "properti lain" adalah tipe sel batas, seperti dinding yang tidak bisa dilewati pemain, atau permukaan jaring.
Bidang jarak memiliki banyak penerapan. Anda dapat membayangkan, misalnya, bagaimana mereka dapat digunakan untuk menerapkan panduan gerakan (dengan membuat peta jarak ke objek berbahaya atau yang diinginkan dan mengambil keputusan berdasarkan pergerakan mereka).
Namun, Anda secara khusus bertanya tentang tabrakan. Menggunakan bidang jarak untuk melakukan deteksi tabrakan antara dua objek yang bergerak dapat dengan cepat menjadi agak tidak efisien, karena membangun kembali bidang jarak dapat menjadi sangat lambat ketika ruang lingkup bidang tumbuh (terutama dalam 3D, meskipun metode untuk meningkatkan waktu pembuatan adalah bidang penelitian ).
Tabrakan medan jarak dengan demikian digunakan terutama untuk mendeteksi tabrakan objek dinamis dengan yang statis. Paling sering, saya pernah melihat ini dilakukan untuk mendeteksi tumbukan benda-benda kain (atau cacat lainnya) dengan benda-benda tetap lainnya di tempat kejadian .
Secara kasar, ini dicapai dengan menggunakan bidang jarak yang ditandatangani untuk objek statis di mana satu tanda (sering negatif) mewakili sel di dalam jala dan yang lain (jelas sering positif) mewakili sel di luar jala. Partikel-partikel mesh kain dapat ditransformasikan menjadi ruang lokal mesh statis, dan posisi "sebelum" dan "setelah" suatu partikel selama langkah simulasi kain yang diberikan dapat diperiksa terhadap bidang jarak untuk menentukan apakah tanda berubah (dan sehingga terjadi tabrakan). Ini adalah metode yang dibahas dalam makalah ini pada simulasi kain , misalnya.
Perhatikan bahwa saya tidak akan menyarankan menggunakan bidang jarak sebagai satu-satunya metode deteksi tabrakan. Mereka bisa cukup efisien untuk apa yang mereka kuasai, tetapi mereka tidak pandai dalam segala hal. Cara terbaik untuk mencapai deteksi tabrakan yang efisien adalah sering menggunakan beberapa metode, secara hierarkis, dengan peningkatan presisi saat Anda menelusuri hierarki.