我已经读过一些相关内容，我想用它来做一些实现。但我有一些疑问。 de AABB 的问题是对象必须轴对齐，否则你必须每帧重新计算 bbox，对吗？重新计算成本高吗？那么精度呢，你能制作一个细分bbox的碰撞树吗？它如何与 AABB 配合使用？
OBB 是面向物体旋转的，对吧？您必须在游戏初始化之前构建树。我读到它的实施要困难得多，而且有点昂贵，但我在精度方面获得了很多。但是如果物体在游戏中旋转，bbox 会“自动”重新计算其旋转吗？
游戏中最常用的是哪一种？为什么？
提前谢谢您
AABB、OBB、球体、胶囊之间的选择...取决于您正在运行的模拟类型以及您的约束（通常是实时应用程序）。
您需要评估利弊并做出相应的选择。例如，使用 AABB 进行测试非常快，但当对象旋转时需要重新计算 AABB。但是，如果您正在处理非常复杂的对象并处理BVH，则更新 AABB 树非常快，因为您只需要重新计算（“从头开始”）底部 AABB，而较高的 AABB 是从子 AABB 构造的。使用 OBB，测试成本更高，但如果您处理的是刚性对象，则无需重新计算 OBB。
如果您决定使用可变形对象，那么 AABB 树（或球体树）绝对是一个更好的主意，因为无论如何您的树都需要更新。
问题是：更新 AABB 树产生的开销还是 OBB 重叠测试产生的开销，哪个成本更高？所有这些都取决于您的模拟：对象复杂性、每秒平均 CD 测试等...您可以找到基于具有不同形状的不同方法（BVH、网格...）的不同 CD 库的一些基准，并针对特定问题进行测试。 这里是一个您可能会感兴趣的示例。
关于实施，由于所有这些都是多年前研究过的，并且在许多图书馆中实施过，所以你不应该有任何麻烦。您可以看一下 Christer Ericson 的《实时碰撞检测》，所有这些问题都得到了非常清楚的回答和解释。 您还可以混合使用不同形状，例如一个用于宽阶段，另一个用于窄阶段（一旦到达叶子），但您可能不需要这样的东西。
de AABB 的问题是对象必须轴对齐， 否则你必须每帧重新计算 bbox，是吗？ 对吗？
是的，每次改变身体方向时都必须重新计算 AABB。 但对于盒子、胶囊、圆锥体、圆柱体来说，这是一种非常便宜的操作。对于多边形模型肯定更昂贵，但是低多边形模型的 AABB 计算具有正常的性能。
总而言之，AABB重算优于昂贵的窄相位算法。