matlab GJK

GJK（Gilbert-Johnson-Keerthi）算法是一种用于计算两个凸多边形之间最小距离和最近点的算法。在Matlab中，可以使用Polyhedron工具箱来实现GJK算法。

具体实现步骤如下：
1. 定义两个凸多边形的顶点坐标。
2. 使用Polyhedron工具箱中的convexHull函数将顶点转换为凸包。
3. 使用Polyhedron工具箱中的intersect函数计算两个凸包之间的最小距离和最近点。

相关问题

MATLAB GJK算法

GJK算法是一种用于计算两个凸多边形之间最小距离和碰撞检测的算法。在MATLAB中，可以使用Polyshape对象来表示凸多边形，并使用gjk函数来计算它们之间的距离和碰撞检测。

例如，假设有两个凸多边形P和Q，可以使用以下代码计算它们之间的最小距离：

P = polyshape([0 1 1 0], [0 0 1 1]);
Q = polyshape([0.5 1.5 1.5 0.5], [0.5 0.5 1.5 1.5]);
[d,~,~,~] = gjk(P,Q);

其中，P和Q分别表示两个凸多边形，d表示它们之间的最小距离。

matlab实现GJK

GJK算法是一种用于计算两个凸多边形之间最小距离的算法，Matlab中可以通过编写函数来实现GJK算法。以下是一个简单的Matlab实现GJK算法的示例代码：

function [distance, simplex] = gjk(A, B)
    % 初始化
    d = [1; -1];
    v = A(:, 1) - B(:, 1);
    simplex = v;
    % 迭代
    while true
        % 计算最远点
        [~, i] = max(d .* dot(simplex, repmat(v, 1, size(simplex, 2))));
        v = A(:, i) - B(:, i);
        % 判断是否相交
        if dot(v, simplex(:, end)) <= 0
            distance = norm(simplex(:, end));
            break;
        end
        % 更新simplex
        simplex = [simplex, v];
    end
end

其中，A和B分别表示两个凸多边形的顶点坐标，distance表示两个凸多边形之间的最小距离，simplex表示最终的支撑点集合。