分离轴定理（SAT）是判断两个凸多边形是否相交最可靠高效的方法：仅需检查所有边的法向量对应投影轴，若所有轴上投影均重叠则碰撞，否则分离；时间复杂度O(n+m)。
用分离轴定理（SAT）判断凸多边形碰撞
两个不规则凸多边形是否相交，最可靠且高效的方法是分离轴定理（Separating Axis Theorem）。它不依赖顶点顺序是否一致、是否共面（2D下默认成立），也不要求多边形中心对齐——只要它们都是凸的，SAT 就能给出确定性结果。
核心思想很简单：如果存在一条直线（轴），使得两个多边形在该轴上的投影不重叠，那它们就没碰撞；只有**所有候选轴上投影都重叠**，才判定为碰撞。
关键点在于：对凸多边形，只需检查每条边的法向量作为候选分离轴。n 边形和 m 边形最多检查 n + m 条轴，时间复杂度 O(n + m)，远优于暴力点-边测试。
实操建议：
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- 确保输入多边形顶点按顺时针或逆时针顺序排列（可用叉积验正负一致性），否则法向量方向会错，导致投影偏移
- 每条边
e对应的轴是其单位法向量：vec2 normal = vec2(-e.y, e.x)或vec2(e.y, -e.x)，选哪个取决于你约定的“向外”方向，但必须统一 - 投影计算用点积：
float minA = FLT_MAX, maxA = -FLT_MAX;遍历 A 所有点p，更新minA = fminf(minA, dot(p, axis))，同理算 B 的minB/maxB - 检测重叠：若
maxA ，该轴分离成立，立即返回 false
处理浮点误差导致的“假分离”
实际代码中，即使多边形刚好接触或边共线，浮点计算常因精度丢失误判为分离。比如两多边形仅共享一条边，理论上应判为碰撞（重叠面积为 0，但几何上接触属于碰撞），但 maxA == minB 几乎不可能精确成立。
解决方案不是加 magic epsilon 盲目放宽，而是分层处理：
- 先用较宽松容差（如
1e-6f）判断分离：if (maxA - 若所有轴都“几乎重叠”，再额外检查一个退化情形：任一多边形的顶点是否落在另一多边形内部或边上（用射线法或叉积符号法）。这步成本高，只在 SAT “疑似接触” 时触发
- 避免对法向量做
normalize()后再点积——归一化引入额外误差。更稳做法是直接用未归一化法向量做投影，比较时用相对值（即投影区间长度比），或统一用dot(p, unnormalized_normal)，因缩放不影响重叠判断
C++ 实现时绕不开的细节：顶点表示与内存布局
很多初学者卡在“明明逻辑对，却总返回 false”。常见原因是顶点数据没被正确解释为 2D 点，或结构体 padding 导致 vec2 成员错位。
推荐明确使用 struct Vec2 { float x, y; }，并加 static_assert(sizeof(Vec2) == 8) 防止编译器填充。不要用 std::array<float></float> 或 glm::vec2（除非你确认其内存布局与 C ABI 兼容）。
传参方式也影响性能和安全：
- 多边形用
std::span<const vec2></const>（C++20）或const Vec2* verts+size_t count，避免拷贝 - 别把顶点存在
std::vector里又反复调data()——迭代器失效风险低，但局部变量生命周期易出错 - 边向量计算：对第 i 条边，取
verts[i]到verts[(i+1) % n]，模运算必须显式写，不能靠“最后一个连第一个”的假设——万一传入空容器或单点，%会崩
为什么不用 GJK 或其他算法？
对纯凸多边形，GJK 虽通用（支持凹形、三维、距离计算），但实现复杂、调试困难，且在 2D 小多边形场景下并不比 SAT 快。OpenCV 的 cv::intersectConvexConvex 内部也是 SAT 变种，但封装过深，错误码模糊，不适合嵌入实时逻辑。
真正要警惕的是“自以为凸”的输入：如果用户传入凹多边形，SAT 会漏判（false negative）。没有银弹——你得在调用前加简单凸性校验：遍历每三条连续顶点，用叉积符号是否恒正/恒负来判断。这步耗时 O(n)，但比让碰撞系统行为不可预测强得多。
最易被忽略的点：轴的数量必须严格等于边数之和，少一条就可能漏掉唯一分离方向；而多一条（比如重复法向量）只会拖慢速度，不破坏正确性。宁可多算，不可少测。
