圆真的是一个坏人:)所以一个好办法是避免真正的圆，如果可以的话。如果你正在为游戏做碰撞检查，你可以进行一些简化，只做3个点积，并进行一些比较。

我称之为“胖点”或“瘦圈”。它是平行于线段方向上半径为0的椭圆。而是垂直于线段方向的全半径

首先，我会考虑重命名和切换坐标系统，以避免过多的数据:

s0s1 = B-A;
s0qp = C-A;
rSqr = r*r;

其次，hvec2f中的索引h意味着vector必须支持水平操作，如dot()/det()。这意味着它的组件被放置在一个单独的xmm寄存器中，以避免shuffle /hadd'ing/hsub'ing。现在我们开始，最简单的2D游戏碰撞检测的最佳性能版本:

bool fat_point_collides_segment(const hvec2f& s0qp, const hvec2f& s0s1, const float& rSqr) {
    auto a = dot(s0s1, s0s1);
    //if( a != 0 ) // if you haven't zero-length segments omit this, as it would save you 1 _mm_comineq_ss() instruction and 1 memory fetch
    {
        auto b = dot(s0s1, s0qp);
        auto t = b / a; // length of projection of s0qp onto s0s1
        //std::cout << "t = " << t << "\n";
        if ((t >= 0) && (t <= 1)) // 
        {
            auto c = dot(s0qp, s0qp);
            auto r2 = c - a * t * t;
            return (r2 <= rSqr); // true if collides
        }
    }   
    return false;
}

我怀疑你能进一步优化它。我正在用它进行神经网络驱动的赛车碰撞检测，处理数百万个迭代步骤。

奇怪的是，我可以回答，但不能评论…… 我喜欢Multitaskpro的方法，它可以移动所有东西，使圆的中心落在原点上。不幸的是，他的代码中有两个问题。首先在平方根下的部分，你需要去掉双倍的幂。所以不是:

is underRadical = Math.pow（（Math.pow（r，2）*（Math.pow（m，2）+1）），2）-Math.pow（b，2））;

but:

under Radical = Math.pow（r，2）*（Math.pow（m，2）+1）） - Math.pow（b，2）;

在最后的坐标中，他忘记把解移回来。所以不是:

var i1 = {x：t1，y：m*t1+b}

but:

Var i1 = {x:t1+c。x, y: m * t1 + b +陈守惠};

整个函数就变成:

function interceptOnCircle(p1, p2, c, r) {
    //p1 is the first line point
    //p2 is the second line point
    //c is the circle's center
    //r is the circle's radius

    var p3 = {x:p1.x - c.x, y:p1.y - c.y}; //shifted line points
    var p4 = {x:p2.x - c.x, y:p2.y - c.y};

    var m = (p4.y - p3.y) / (p4.x - p3.x); //slope of the line
    var b = p3.y - m * p3.x; //y-intercept of line

    var underRadical = Math.pow(r,2)*Math.pow(m,2) + Math.pow(r,2) - Math.pow(b,2); //the value under the square root sign 

    if (underRadical < 0) {
        //line completely missed
        return false;
    } else {
        var t1 = (-m*b + Math.sqrt(underRadical))/(Math.pow(m,2) + 1); //one of the intercept x's
        var t2 = (-m*b - Math.sqrt(underRadical))/(Math.pow(m,2) + 1); //other intercept's x
        var i1 = {x:t1+c.x, y:m*t1+b+c.y}; //intercept point 1
        var i2 = {x:t2+c.x, y:m*t2+b+c.y}; //intercept point 2
        return [i1, i2];
    }
}

也许有另一种方法来解决这个问题，使用坐标系的旋转。

通常，如果一个线段是水平的或垂直的，这意味着平行于x轴或y轴，交点的求解很容易，因为我们已经知道交点的一个坐标，如果有的话。剩下的显然是用圆的方程找到另一个坐标。

受此启发，我们可以利用坐标系旋转，使一个轴的方向与线段的方向重合。

让我们以圆x^2+y^2=1和线段P1-P2为例，P1(-1.5,0.5)和P2(-0.5，-0.5)在x-y系统中。下面的方程提醒你旋转的原理，其中是逆时针方向的角度，x'-y'是旋转后的方程组:

x'=x*cos () + y*sin () y' = - x*sin () + y*cos ()

和反向

X = X ' * cos - y' * sin Y = x' * sin + Y ' * cos

考虑P1-P2方向(用-x表示为45°)，我们可以取=45°。将第二个旋转方程转化为x-y系统中的圆方程:x^2+y^2=1，经过简单的运算，我们得到x'-y'系统中的“相同”方程:x'^2+y'^2=1。

利用第一个旋转方程=> P1(-根号(2)/2，根号(2))，P2(-根号(2)/ 2,0)，线段端点变成x'-y'系统。

假设交点为p，在x'-y'中，Px = -根号2 /2。使用新的圆方程，我们得到Py = +根号(2)/2。将P转换成原始的x-y系统，最终得到P(-1,0)

为了实现这个数值，我们可以先看看线段的方向:水平，垂直或不垂直。如果它属于前两种情况，很简单。如果是最后一种情况，应用上述算法。

为了判断是否有交集，我们可以将解与端点坐标进行比较，看看它们之间是否有一个根。

我相信只要我们有了它的方程，这个方法也可以应用于其他曲线。唯一的缺点是，我们应该在x'-y'坐标系下解方程，这可能很难。

如果你找到了圆心(因为它是3D的，我想你是指球体而不是圆)和直线之间的距离，然后检查这个距离是否小于可以做到这一点的半径。

碰撞点显然是直线和球面之间最近的点(当你计算球面和直线之间的距离时，会计算出这个点)

点与线之间的距离: http://mathworld.wolfram.com/Point-LineDistance3-Dimensional.html

另一种解决方案，首先考虑不关心碰撞位置的情况。请注意，这个特定的函数是在假设xB和yB为向量输入的情况下构建的，但如果情况并非如此，则可以轻松修改。变量名在函数的开头定义

#Line segment points (A0, Af) defined by xA0, yA0, xAf, yAf; circle center denoted by xB, yB; rB=radius of circle, rA = radius of point (set to zero for your application)
def staticCollision_f(xA0, yA0, xAf, yAf, rA, xB, yB, rB): #note potential speed up here by casting all variables to same type and/or using Cython
    
    #Build equations of a line for linear agents (convert y = mx + b to ax + by + c = 0 means that a = -m, b = 1, c = -b
    m_v = (yAf - yA0) / (xAf - xA0)
    b_v = yAf - m_v * xAf
    rEff = rA + rB #radii are added since we are considering the agent path as a thin line

    #Check if points (circles) are within line segment (find center of line segment and check if circle is within radius of this point)
    segmentMask = np.sqrt( (yB - (yA0+yAf)/2)**2 + (xB - (xA0+xAf)/2)**2 ) < np.sqrt( (yAf - yA0)**2 + (xAf - xA0)**2 ) / 2 + rEff

    #Calculate perpendicular distance between line and a point
    dist_v = np.abs(-m_v * xB + yB - b_v) / np.sqrt(m_v**2 + 1)
    collisionMask = (dist_v < rEff) & segmentMask

    #return True if collision is detected
    return collisionMask, collisionMask.any()

如果您需要碰撞的位置，您可以使用这个站点上详细介绍的方法，并将其中一个代理的速度设置为零。这种方法也适用于矢量输入:http://twobitcoder.blogspot.com/2010/04/circle-collision-detection.html

基于@Joe Skeen的python解决方案

def check_line_segment_circle_intersection(line, point, radious):
    """ Checks whether a point intersects with a line defined by two points.

    A `point` is list with two values: [2, 3]

    A `line` is list with two points: [point1, point2]

    """
    line_distance = distance(line[0], line[1])
    distance_start_to_point = distance(line[0], point)
    distance_end_to_point = distance(line[1], point)

    if (distance_start_to_point <= radious or distance_end_to_point <= radious):
        return True

    # angle between line and point with law of cosines
    numerator = (math.pow(distance_start_to_point, 2)
                 + math.pow(line_distance, 2)
                 - math.pow(distance_end_to_point, 2))
    denominator = 2 * distance_start_to_point * line_distance
    ratio = numerator / denominator
    ratio = ratio if ratio <= 1 else 1  # To account for float errors
    ratio = ratio if ratio >= -1 else -1  # To account for float errors
    angle = math.acos(ratio)

    # distance from the point to the line with sin projection
    distance_line_to_point = math.sin(angle) * distance_start_to_point

    if distance_line_to_point <= radious:
        point_projection_in_line = math.cos(angle) * distance_start_to_point
        # Intersection occurs whent the point projection in the line is less
        # than the line distance and positive
        return point_projection_in_line <= line_distance and point_projection_in_line >= 0
    return False

def distance(point1, point2):
    return math.sqrt(
        math.pow(point1[1] - point2[1], 2) +
        math.pow(point1[0] - point2[0], 2)
    )