不能直接用AABB的min/max比较，因为OBB旋转后边不与坐标轴对齐，轴向投影重叠不等于实际相交；需用分离轴定理（SAT），测试9个关键轴（3+3+3叉积），并在box1局部坐标系下计算投影，注意坐标系变换、叉积归一化和浮点误差。
为什么不能直接用AABB的min/max比较
因为OBB（oriented bounding box）是旋转过的长方体，它的边不与坐标轴对齐。直接拿min/max在世界坐标下比，会漏判或误判——比如两个斜着相交的盒子，轴向投影完全重叠，但实际没碰；或者一个盒子完全在另一个的“斜角空隙”里，轴向投影却有重叠。
本质是：OBB碰撞检测必须考虑其朝向，核心思路是分离轴定理（SAT）。只要能找到一个轴，让两个OBB在该轴上的投影不重叠，就一定没碰撞。
怎么用分离轴定理快速实现OBB碰撞
OBB有3个本地坐标轴（通常存为单位向量u、v、w），每个OBB贡献3个轴；再加上两两叉积产生的9个交叉轴（u1×u2、u1×v2…），共15个轴要测试。但实际只需检查15个中的9个：3个来自box1，3个来自box2，还有3个来自u1×u2、u1×v2、u1×w2（其余叉积轴要么重复要么退化）。
- 先将box2的中心、半长宽高、3个轴都变换到box1的局部坐标系下（用box1的旋转逆矩阵），这样只需在box1坐标系里投影
- 对每个候选轴
axis，计算box1在该轴上的投影半长：extent1 = half_size.x * abs(dot(u, axis)) + half_size.y * abs(dot(v, axis)) + half_size.z * abs(dot(w, axis)) - 同样算box2的投影半长
extent2，再算两中心在该轴上的距离abs(dot(center_diff, axis)) - 若
abs(dot(center_diff, axis)) > extent1 + extent2，说明该轴能分离，立即返回false
所有9个轴都过不了分离测试，才返回true。
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实际编码时最容易错的三个地方
第一是坐标系混淆：两个OBB的旋转矩阵如果都是相对于世界坐标系定义的，做变换时必须用box1.R.transpose()（不是inverse()，除非非正交）把box2转到box1空间；第二是叉积轴归一化：即使输入轴是单位向量，u1×v2长度也不一定是1，必须normalize()后再用，否则投影计算会错；第三是浮点误差：比较时建议加小偏移，比如if (distance > extent1 + extent2 + 1e-6f)，否则刚接触的OBB可能因精度被判定为不碰。
示例关键片段：
vec3 center_diff = box2.center - box1.center; mat3 R1T = transpose(box1.rotation); // 假设rotation是3x3正交矩阵 vec3 center2_in_1 = R1T * center_diff; vec3 u2_in_1 = R1T * box2.u; vec3 v2_in_1 = R1T * box2.v; vec3 w2_in_1 = R1T * box2.w; <p>// 测试box1的3个轴 if (separated(center2_in_1, box1.half_size, box2.half_size, u2_in_1, v2_in_1, w2_in_1, vec3(1,0,0))) return false; // …同理测(0,1,0)、(0,0,1) // 测试交叉轴，如u1×u2_in_1 → 需normalize后再传入separated()
要不要用GJK或更高级算法
对于OBB-OBB这种特定形状，SAT是最快最稳的选择。GJK虽然通用，但对OBB反而多出迭代和支撑点计算开销，且更容易受初始方向或退化情况影响；而像Bullet或PhysX这类引擎内部对OBB碰撞也优先走优化过的SAT路径。除非你要同时处理凸包、胶囊、球等混合类型，否则没必要引入GJK。
真正要注意的是：如果OBB的旋转矩阵严重失真（比如缩放混入或数值漂移），transpose()不再等于inverse()，此时必须先正交化（如Gram-Schmidt）再用——这点常被忽略，导致碰撞结果随时间漂移。
