ESP速度投影：拒绝方向投影的碰撞检测新思路与工程实践

1. 从一次"方向投影翻车"说起：ESP到底想解决什么

如果你做过任何跟物理模拟、碰撞检测或者角色移动相关的东西，大概率踩过这样一个坑：物体沿着某个方向高速移动，你按这个方向做投影或者扫掠检测，结果它偏偏从两个碰撞体之间的缝隙里"穿"过去了，或者贴着一个斜面滑行时突然被弹飞。这类问题的根源，往往不在检测算法本身，而在于投影方向的选择——你选了一个"看起来合理"的方向，但那个方向恰好是几何上最脆弱的方向。

Strata 里的 ESP，全称是 Experimental Speed Projection，直译过来就是"实验性速度投影"。名字里带"实验性"三个字，本身就说明它不是那种已经被打磨到无懈可击的成熟方案，而是一个在特定场景下能带来明显收益、但同时需要你清楚它边界在哪的取舍。它的核心主张非常直接：拒绝方向投影。也就是说，不再沿着速度方向或者某个预设的扫描方向去做投影求解，而是换一套思路来处理速度与几何的关系。

我第一次接触这个概念的时候，直觉反应是"不沿方向投影，那怎么判断会不会撞上"。这其实是大多数人的第一反应，因为我们习惯了"往哪走就往哪看"的线性思维。但 ESP 的价值恰恰在于打破这个惯性：方向投影在某些几何配置下会系统性地产生错误结果，而错误不是随机的，是有规律的、可预测的，这就意味着它可以被针对性地规避。

这篇内容适合两类人看。一类是正在做移动、碰撞、扫掠相关模块，已经被"穿模""卡角""贴面抖动"折磨过的开发者；另一类是听说过 ESP 但没搞明白它到底在拒绝什么、收益从哪来、风险又在哪的人。我会把原理拆开讲清楚，把收益用具体场景说明白，更重要的是把安全风险摊开——因为"实验性"这三个字不是装饰，它意味着你在享受收益的同时，必须自己兜住那些它没帮你兜住的东西。

需要先说明一点：Strata 这个项目本身的公开细节有限，下面涉及的具体实现思路，一部分来自标题和概念的合理推演，一部分来自同类速度投影方案的常见实践。我会在关键处标注哪些是基于常见工程实践的补充，避免让你误以为那是项目原文。

2. 方向投影为什么会"骗"你：几何上的系统性偏差

2.1 方向投影的隐含假设

要理解 ESP 为什么拒绝方向投影，得先搞清楚方向投影到底在假设什么。当你沿着速度方向做投影时，本质上你做了一个很强的假设：物体在下一时刻的位置，一定落在这条射线上。这个假设在匀速直线运动、且几何体都是凸的、且没有其他约束介入的情况下是成立的。但现实里的运动几乎从不满足这三个条件。

举个最典型的例子。一个角色沿着地面斜向奔跑，速度方向与地面成一个小角度。方向投影会沿着这条斜线去找碰撞点，找到之后把速度分解成沿面和垂直面两个分量，垂直分量消掉，沿面分量保留。听起来没问题，对吧？但当角色同时贴着两面墙形成的内角移动时，沿速度方向的射线可能先打到墙 A，投影完之后新的速度方向又指向墙 B，于是下一帧再投影一次。两次投影之间，角色实际上被"推"进了一个几何上并不存在的位置，表现出来就是卡角、抖动，甚至被弹到墙外。

这就是方向投影的第一个系统性偏差：它把多维约束问题降成了一维射线问题。射线只能告诉你"这个方向上第一个碰到的是什么"，但没法同时告诉你"所有方向上哪些位置是合法的"。当多个约束同时生效时，逐次投影的结果依赖于投影顺序，而顺序本身是没有几何意义的。

2.2 薄几何与高速运动下的穿透

第二个偏差更隐蔽，也更致命。方向投影的检测精度依赖于步长或者扫掠的离散化程度。当物体速度很快、而碰撞体很薄时，射线可能从薄壁的一侧出发，在离散采样点之间"跳过"了薄壁，直接到达另一侧。这就是经典的穿透问题。

很多人第一反应是"那就把步长调小"。但步长调小带来的是计算量线性上升，而且它只是把穿透概率降低，并没有从原理上消除。更麻烦的是，步长小到一定程度后，浮点精度开始介入，你会在薄壁附近看到各种诡异的抖动和误判。方向投影在这个问题上是被动的：它的检测能力受限于采样密度，而采样密度又受限于性能预算。

ESP 拒绝方向投影，某种程度上就是在拒绝这种"靠加密采样来兜底"的思路。它试图换一个不依赖单一方向采样的框架，让薄几何和高速运动不再成为系统性弱点。具体怎么换，下一节展开。

2.3 一个容易被忽略的细节：投影方向与法线的关系

还有一个坑，只有真正调过参数的人才会注意到。方向投影在求解时，经常需要用到碰撞点的法线来做速度分解。但法线的计算本身依赖于你找到的那个碰撞点，而碰撞点又依赖于投影方向。这就形成了一个微妙的循环依赖：方向选得不好，找到的碰撞点可能落在几何的棱上或者退化面上，那里法线是不连续甚至无定义的，分解出来的结果自然就是错的。

我见过不少案例，表面上是"贴面滑行时突然加速"或者"沿墙走时被吸进去"，追到根子上都是棱边法线的问题。方向投影对此几乎没有防御能力，因为它没有机制去判断"我找到的这个点是不是一个可靠的分解基准"。ESP 在设计上对这类退化情况有额外的考量，这也是它收益的一部分来源。

3. ESP 的拒绝策略：不沿方向走，那沿什么走

3.1 从"射线"到"可行域"的思路转换

ESP 最核心的思路转换，是把问题从"沿某个方向找第一个碰撞"变成"求出当前时刻所有合法位置的集合，再看速度能把物体带到这个集合里的哪个位置"。前者是射线思维，后者是可行域思维。

打个比方。方向投影像是你蒙着眼睛往前走，用手杖往前戳，戳到东西就停。可行域思维则是你先睁开眼睛看清周围哪些地方是空的，然后判断往前走一步会不会离开空地。前者快但容易漏，后者慢但不容易错。ESP 的"实验性"很大程度上就体现在这个"慢"上——它用更多的几何查询换取了更稳的结果。

具体到实现层面，可行域思维通常表现为：对物体周围的约束做一次聚合查询，得到一个局部的合法空间描述，然后把速度投影到这个空间的边界上。这个描述可以是多个半空间的交集，也可以是一组接触约束的集合。关键在于，它是同时考虑所有约束的，而不是逐个投影。

3.2 速度投影与位置修正的解耦

ESP 另一个值得说的设计取向，是把速度投影和位置修正分开处理。方向投影方案里，这两件事经常是耦合的：投影完速度，位置顺带就更新了，一旦投影出错，位置也跟着错，而且错误会累积到下一帧。

解耦之后，速度投影只负责回答"这一帧物体应该以什么速度运动"，位置修正则单独回答"如果当前位置已经非法了，怎么把它拉回来"。这样做的好处是，速度层面的错误不会直接污染位置，位置层面的修正也不会反过来扭曲速度。对于高速运动场景，这个解耦尤其重要，因为高速下速度方向的微小误差会被放大成很大的位置偏差，耦合方案很容易雪崩。

提示：解耦不是免费的。它意味着你需要维护两套逻辑，并且在两者不一致时决定谁优先。这个决策点本身就是 ESP 风险的一部分，后面会专门讲。

3.3 为什么叫"速度投影"而不是"位置投影"

名字里的"速度投影"是有讲究的。位置投影是直接把物体从一个非法位置挪到合法位置，速度投影则是调整速度向量，让物体在下一时刻自然到达合法位置。前者是"事后补救"，后者是"事前引导"。

事前引导的好处是不会产生"瞬移感"。位置投影在修正较大偏差时，物体看起来像是被硬拽了一下；速度投影则是让物体平滑地改变运动方向，视觉上更自然。但代价是，速度投影对当前状态的合法性有要求——如果物体已经处在非法位置，光调速度是救不回来的，还是得靠位置修正兜底。所以 ESP 里这两者是配合关系，不是替代关系。

4. 收益盘点：哪些场景下 ESP 明显更稳

4.1 内角与多约束并发的场景

内角场景是方向投影的重灾区，也是 ESP 收益最明显的地方。两面墙形成的 90 度内角，角色斜着走进去，方向投影会先撞一面墙、再撞另一面，两次投影之间产生的位置漂移会让角色卡在角里或者被弹出来。ESP 因为同时考虑两面墙的约束，能直接算出"沿角平分线方向滑出"的合法速度，角色走进去是顺滑地拐弯，而不是卡顿。

这个差异在小角度内角（比如 30 度、45 度）下更夸张。方向投影在这种角里几乎必然抖动，因为两次投影的方向差异很大，速度被反复折返。ESP 的可行域描述天然处理这种窄角，只要可行域非空，就能给出稳定解。

4.2 薄壁与高速穿透

前面说过，方向投影靠加密采样来对抗穿透，ESP 则试图从约束聚合的角度绕开这个问题。当薄壁作为约束之一被纳入可行域计算时，物体是否穿透取决于可行域是否被正确切分，而不是取决于采样点是否恰好落在壁上。这在高速运动下优势明显：即使一帧内位移很大，只要可行域计算正确，物体也不会跳过薄壁。

不过这里要泼一盆冷水。ESP 在薄壁场景的收益，高度依赖于约束聚合的精度。如果聚合过程本身做了近似或者裁剪，薄壁可能被"聚合掉"，穿透照样发生。所以这个收益不是无条件的，它把压力从"采样密度"转移到了"聚合精度"上。这一点在选型时必须想清楚。

4.3 贴面滑行的稳定性

贴面滑行是另一个受益场景。方向投影在贴面时，每一帧都要重新找碰撞点、重新算法线、重新分解速度，任何一步的数值误差都会累积成滑行方向的漂移。ESP 因为速度投影是基于约束集合的，滑行方向由约束的几何关系直接决定，误差不会逐帧累积。

我用一个类比来解释这个差异。方向投影像是每走一步都重新问路，问路的人每次可能给你指偏一点点，走多了就偏到沟里。ESP 像是先看地图再走，地图可能有误差，但误差是固定的，不会因为你走了多少步而放大。

4.4 收益的边界：不是所有场景都值得上 ESP

必须说清楚，ESP 不是万能药。在简单场景——单个凸碰撞体、低速运动、没有多约束并发——方向投影又快又准，上 ESP 纯属杀鸡用牛刀，还平白引入复杂度和风险。ESP 的收益曲线是随场景复杂度上升的：约束越多、速度越快、几何越刁钻，它的相对优势越明显；反过来，简单场景下它的开销和风险都是净损失。

所以选型的第一原则是先判断你的场景复杂度分布。如果你的项目里 90% 的碰撞是简单凸体低速接触，只有 10% 是复杂场景，那更务实的做法可能是保留方向投影做主干，只在复杂场景分支里启用 ESP，而不是全局替换。

5. 安全风险：实验性三个字背后的代价

5.1 可行域计算的数值脆弱性

ESP 的收益建立在可行域计算上，而可行域计算的数值稳定性是个大问题。多个半空间求交，在接近退化的情况下（比如两个约束几乎平行、或者交线非常接近物体当前位置），浮点误差会被急剧放大。方向投影虽然也有数值问题，但它的计算链条短，误差传播路径清晰；ESP 的计算链条长，误差可能在聚合、求交、投影多个环节里累积，最后的结果可能偏离正确值很远，而且很难定位是哪一步出的问题。

实际表现就是：大部分时候很稳，偶尔在特定几何配置下出现完全无法解释的异常。这种"偶发且难复现"的 bug 是最消耗调试时间的，也是 ESP 被标为"实验性"的主要原因之一。

5.2 解耦带来的状态不一致

前面提到速度投影和位置修正解耦是 ESP 的设计取向，但解耦本身带来一个风险：两者可能给出矛盾的结论。比如速度投影认为"当前速度合法，可以继续走"，但位置修正发现"当前位置已经非法，需要拉回"。这时候听谁的？

如果听速度的，非法位置会持续，误差累积；如果听位置的，速度被强行改变，可能出现视觉上的顿挫。更麻烦的是，这个矛盾可能在帧与帧之间反复横跳，表现为物体在原地高频抖动。方向投影因为耦合在一起，反而不会有这种"两个大脑打架"的问题。ESP 需要你显式地设计一套仲裁逻辑，而这套逻辑的正确性又依赖于你对场景的理解，没有通用解。

5.3 性能开销的不确定性

可行域计算的开销不是常数，它随约束数量增长，而且在约束密集的区域会显著上升。方向投影的开销相对可预测——一次射线查询，成本基本固定。ESP 的开销在平均情况下可能可以接受，但在最坏情况下（比如物体被大量约束包围）可能突然飙升，造成帧率尖峰。

这个特性对实时应用很不友好，因为帧率尖峰比平均帧率低更影响体验。缓解办法通常是给可行域计算设一个约束数量上限，超过就退化到方向投影。但这又引入了新的问题：退化路径和主路径的行为不一致，切换时可能出现视觉跳变。这个坑我在实际项目里踩过，切换瞬间的跳变比持续的低帧率更让人难受。

5.4 调试与可观测性的缺失

方向投影出错时，你至少能画出那条射线，看到它打到了哪里，问题一目了然。ESP 出错时，你面对的是一个可行域计算结果，它可能是一组半空间的交集，你很难直观地看出"为什么这个交集是这个形状""为什么投影到了这个边界"。可观测性的缺失让调试成本大幅上升。

一个务实的缓解手段是给 ESP 加详细的中间结果日志：聚合了哪些约束、求交得到了什么、投影前后的速度分别是多少。这些日志在正常运行时是噪音，但出问题时是唯一的线索。我建议在启用 ESP 的初期就把这套日志埋好，别等出了问题再补。

6. 落地时的取舍：怎么用才不翻车

6.1 分场景启用而非全局替换

基于前面的分析，最稳妥的落地方式是分场景启用。具体做法是：保留方向投影作为默认路径，在检测到多约束并发、高速运动、薄壁接触等特征时，切换到 ESP 路径。切换的判据要简单可靠，比如"当前帧接触约束数量大于 1"或者"速度超过阈值且前方存在薄几何"。

这个方案的好处是，ESP 的风险被限制在它真正能带来收益的场景里，简单场景不受影响。坏处是两套路径的维护成本，以及切换边界的行为一致性需要额外测试。我的经验是，切换判据宁保守勿激进，宁可少用 ESP 也不要让它在不该出现的场景里冒出来。

6.2 给可行域计算加护栏

针对数值脆弱性，护栏是必须的。常见的做法包括：对约束数量设上限，超过就退化；对接近退化的几何配置（平行约束、极小夹角）做特殊处理或者直接退化；对可行域计算结果做合理性校验，比如检查结果是否在物体当前位置的合理邻域内，超出就判定为计算失败并退化。

这些护栏会增加代码复杂度，但它们是把"偶发诡异 bug"变成"可预测的退化行为"的关键。退化行为虽然不完美，但至少是可测试、可解释的。ESP 最怕的不是退化，是那种无法复现的偶发错误。

6.3 仲裁逻辑要显式设计

速度投影和位置修正的矛盾，必须有一套显式的仲裁逻辑，不能靠"谁后执行谁说了算"这种隐式规则。我建议的优先级是：位置合法性优先于速度连续性。也就是说，当两者矛盾时，先保证位置合法，速度的突变可以接受，位置的非法不可接受。

理由很简单：位置非法会引发连锁反应（穿透、卡死、物理爆炸），而速度突变最多是视觉上的顿挫，后者可以靠插值或者平滑处理缓解，前者没法缓解。这个优先级定下来之后，仲裁逻辑就清晰了：位置修正发现非法就强制执行，速度投影的结果在位置修正之后重新计算。

6.4 可观测性先行

前面说过 ESP 调试难，所以可观测性要在启用之前就建好，而不是出了问题再补。具体来说，至少要有：约束聚合的详细记录、可行域计算的中间结果、投影前后的速度对比、退化触发的次数和原因。这些数据在正常运行时可以采样记录，出问题时全量记录。

有了这些数据，ESP 的偶发问题才有可能被定位。没有它们，你面对的就是一个黑盒，只能靠猜。我在项目里见过太多"ESP 偶尔抽风但查不出来"的情况，最后都是靠补日志才找到根因的。

7. 我个人对 ESP 的判断

用了一段时间之后，我对 ESP 的态度是：它是一个方向正确的实验，但现阶段更适合作为特定场景的补充手段，而不是主力方案。"拒绝方向投影"这个主张本身是有洞察力的，它指出了方向投影在多约束和薄几何下的系统性缺陷，这个缺陷是真实存在的，不是吹毛求疵。

但 ESP 用可行域计算来替代方向投影，本质上是把问题从"采样精度"转移到了"聚合精度和数值稳定性"上，而后者目前还不够成熟。它的收益在复杂场景下确实明显，但风险也集中在那些最难调试、最难复现的地方。对于追求稳定的生产环境，我倾向于保守使用；对于场景可控、愿意投入调试成本的项目，它值得一试。

最后一个实操建议：如果你决定上 ESP，先在一个隔离的测试场景里把它跑透，把退化路径、仲裁逻辑、日志体系都验证一遍，再考虑往主流程里接。别一上来就全局替换，那样出了问题你连回退的余地都没有。实验性的东西，就得用实验性的态度对待——给它划好边界，它才能安分地发挥价值。