示例代码让你了解API:
ammo.js 是使用 Emscripten 将 Bullet 物理引擎 直接移植到 JavaScript 的结果。源代码直接翻译成 JavaScript,无需人工重写,因此功能应与原始 Bullet 完全相同。
'ammo' 代表 "通过编译 C++ 的 bullet 来避免自己制作 js 物理引擎";)
ammo.js 采用 zlib 许可证,与 Bullet 一样。
讨论 在 Mozilla 服务器 (irc.mozilla.org) 的 #emscripten IRC 频道进行。
builds/ammo.js
包含一个预构建版本的 ammo.js。这可能是你想要的。
你也可以自己构建 ammo.js。
最直接的方法是如果你想用 C++ 编写代码,并在网络上运行。如果是这样,你可以使用 emscripten 正常构建你的 C++ 代码,并使用
https://emscripten.org/docs/compiling/Building-Projects.html
来构建和链接 Bullet,或者你可以直接从 emscripten-ports 使用 Bullet,使用 -s USE_BULLET=1
。
在这两种情况下,你不需要 ammo.js,只需要纯 Bullet。
另一方面,如果你想用 JavaScript 编写代码,你可以使用 ammo.js 中自动生成的绑定代码。完整示例见
examples/hello_world.js
这是从 Bullet 翻译成 JavaScript 的 HelloWorld.cpp。该目录中的其他示例也可能有用。特别是查看 WebGL 演示代码
examples/webgl_demo/ammo.html
ammo.js 从 Bullet 源代码自动生成其 API,所以基本上应该是相同的。但是有一些区别和需要注意的事项:
参见 https://github.com/kripken/emscripten/wiki/WebIDL-Binder 了解我们在这里使用的绑定工具的描述,其中包括如何使用包装对象的说明。
所有 ammo.js 元素都应通过 Ammo.*
访问。例如,
Ammo.btVector3
等,如示例代码所示。
结构体和类的成员变量可以通过带有 |get_|
或 |set_|
前缀的 setter 和 getter 函数访问。
例如,
rayCallback.get_m_rayToWorld()
将从 ClosestRayResultCallback
获取 m_rayToWorld
。原生
JavaScript getters 和 setters 可以提供稍微更好的 API,
但它们的性能可能有问题。
返回或获取 float&
或 btScalar&
的函数被转换为
float。原因是 float&
基本上是语法更好的 float*
在 C++ 中,但从 JavaScript 中你需要每次调用这样的函数时都写入堆,
使用起来非常丑陋。有了这个改变,
你可以做 |new btVector3(5, 6, 7)|
,它会按预期工作。如果
你发现需要 float& 方法的情况,请提交问题。
并非所有类都被暴露,因为只有 ammo.idl 中描述的内容 被包装。请提交包含你需要的额外内容的拉取请求 并添加。
有对绑定操作符函数的实验性支持。以下 可能有效:
操作符 | JS 中的名称 |
---|---|
= | op_set |
+ | op_add |
- | op_sub |
* | op_mul |
/ | op_div |
[] | op_get |
== | op_eq |
要自己构建 ammo.js,你需要 Emscripten 和 cmake。 有关设置Emscripten的更多信息,请参阅入门指南。
要配置并将ammo构建到builds
目录中,请运行以下命令:
$ cmake -B builds $ cmake --build builds
在cmake配置过程中还可以指定一些关键选项,例如:
$ cmake -B builds -DCLOSURE=1 # 使用closure编译 $ cmake -B builds -DTOTAL_MEMORY=268435456 # 分配256MB堆内存 $ cmake -B builds -DALLOW_MEMORY_GROWTH=1 # 启用可调整大小的堆
在Windows上,你可以使用cmake的mingw生成器进行构建:
> cmake -B builds -G 'MinGW Makefiles' > cmake --build builds
请注意,如果你没有通过emsdk安装emscripten,可以使用-DEMSCRIPTEN_ROOT
配置其位置。
ammo.js也可以使用Docker构建。 这提供了许多优势(保持本地环境清洁、可移植性等)。 要做到这一点,你只需安装Docker并运行:
$ docker-compose build # 创建Docker镜像 $ docker-compose up # 创建Docker容器并构建ammo.js $ docker-compose run builder # 在任何修改后重新构建ammojs目标
如果你想向cmake添加参数,需要编辑docker-compose.yml
文件。
可以通过以下几种方式减小ammo.js构建的大小:
从ammo.idl中移 除不需要的接口。一些很好的例子是btIDebugDraw
和DebugDrawer
,这两个只有在需要可视化调试渲染时才需要。
从make.py中的-s EXPORTED_RUNTIME_METHODS=[]
参数中移除方法。例如,只有在需要从DebugDrawer
获取可打印的错误消息时才需要UTF8ToString
。
你可以使用npm test
运行自动测试,这将使用ava对JavaScript和WebAssembly构建进行测试:
$ npm run test-js # --> AMMO_PATH=builds/ammo.js ava $ npm run test-wasm # --> AMMO_PATH=builds/ammo.wasm.js ava
也可以直接运 行ava以获得更多选项:
$ npx ava --verbose
$ npx ava --node-arguments inspect
当未定义AMMO_PATH
时,默认测试builds/ammo.js
。
http-server作为开发依赖项包含在内,是运行示例的简单方法。确保从仓库根目录提供所有内容,以便示例能够在builds
目录中找到ammo:
$ npx http-server -p 3000 .
创建对象时很容易忘记写|new|,例如:
var vec = Ammo.btVector3(1,2,3); // 这是错误的!需要'new'!
这可能导致如下错误消息:
Cannot read property 'a' of undefined
Cannot read property 'ptr' of undefined
这是JavaScript令人烦恼的一个方面,很遗憾。
如果你在ammo.js中发现bug并提交问题,请包含一个能重现问题的脚本。这样更容易调试,我们也可以将该脚本包含在我们的自动测试中。
只有在完成以下步骤后,才应将新构建推送到builds/ammo.js
:
启用closure配置:cmake -B builds -DCLOSURE=1
构建asm.js和wasm库:cmake --build builds
确保它们通过所有自动测试:npm test
运行examples/webgl_demo中的WebGL演示,确保它看起来正常,使用类似firefox examples/webgl_demo/ammo.html
的命令(Chrome需要一个Web服务器,因为它不喜欢file://的URL)
Bullet 2.82 修补了来自2.83的射线投射修复
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题
问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。
实时语音翻译/同声传译工具
Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
AI助力,做PPT更简单!
咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。
选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。
专业的AI公文写作平台,公文写作神器
AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号