另一种方法使用三角形ABC面积公式。交点检验比投影法简单高效，但求交点坐标需要更多的工作。至少它会被推迟到需要的时候。

三角形面积的计算公式为:area = bh/2

b是底长，h是高。我们选择线段AB作为底，使h是圆心C到直线的最短距离。

因为三角形的面积也可以用向量点积来计算，所以我们可以确定h。

// compute the triangle area times 2 (area = area2/2)
area2 = abs( (Bx-Ax)*(Cy-Ay) - (Cx-Ax)(By-Ay) )

// compute the AB segment length
LAB = sqrt( (Bx-Ax)² + (By-Ay)² )

// compute the triangle height
h = area2/LAB

// if the line intersects the circle
if( h < R )
{
    ...
}        

更新1:

您可以通过使用这里描述的快速平方根倒数计算来优化代码，以获得1/LAB的良好近似值。

计算交点并不难。开始了

// compute the line AB direction vector components
Dx = (Bx-Ax)/LAB
Dy = (By-Ay)/LAB

// compute the distance from A toward B of closest point to C
t = Dx*(Cx-Ax) + Dy*(Cy-Ay)

// t should be equal to sqrt( (Cx-Ax)² + (Cy-Ay)² - h² )

// compute the intersection point distance from t
dt = sqrt( R² - h² )

// compute first intersection point coordinate
Ex = Ax + (t-dt)*Dx
Ey = Ay + (t-dt)*Dy

// compute second intersection point coordinate
Fx = Ax + (t+dt)*Dx
Fy = Ay + (t+dt)*Dy

如果h = R，则直线AB与圆相切，且值dt = 0, E = F。点的坐标为E和F的坐标。

如果在应用程序中出现这种情况，您应该检查A与B是否不同，并且段长度不为空。

这里你需要一些数学知识:

假设A = (Xa, Ya)， B = (Xb, Yb)， C = (Xc, Yc)。从A到B的直线上的任意一点都有坐标(*Xa + (1-)Xb， * ya + (1-)*Yb) = P

如果点P的距离是R到C，它一定在圆上。你想要的是解决

distance(P, C) = R

这是

(alpha*Xa + (1-alpha)*Xb)^2 + (alpha*Ya + (1-alpha)*Yb)^2 = R^2
alpha^2*Xa^2 + alpha^2*Xb^2 - 2*alpha*Xb^2 + Xb^2 + alpha^2*Ya^2 + alpha^2*Yb^2 - 2*alpha*Yb^2 + Yb^2=R^2
(Xa^2 + Xb^2 + Ya^2 + Yb^2)*alpha^2 - 2*(Xb^2 + Yb^2)*alpha + (Xb^2 + Yb^2 - R^2) = 0

如果你将abc公式应用到这个方程来求解，并使用alpha的解来计算P的坐标，你会得到交点，如果存在的话。

You can find a point on a infinite line that is nearest to circle center by projecting vector AC onto vector AB. Calculate the distance between that point and circle center. If it is greater that R, there is no intersection. If the distance is equal to R, line is a tangent of the circle and the point nearest to circle center is actually the intersection point. If distance less that R, then there are 2 intersection points. They lie at the same distance from the point nearest to circle center. That distance can easily be calculated using Pythagorean theorem. Here's algorithm in pseudocode:

{
dX = bX - aX;
dY = bY - aY;
if ((dX == 0) && (dY == 0))
  {
  // A and B are the same points, no way to calculate intersection
  return;
  }

dl = (dX * dX + dY * dY);
t = ((cX - aX) * dX + (cY - aY) * dY) / dl;

// point on a line nearest to circle center
nearestX = aX + t * dX;
nearestY = aY + t * dY;

dist = point_dist(nearestX, nearestY, cX, cY);

if (dist == R)
  {
  // line segment touches circle; one intersection point
  iX = nearestX;
  iY = nearestY;

  if (t < 0 || t > 1)
    {
    // intersection point is not actually within line segment
    }
  }
else if (dist < R)
  {
  // two possible intersection points

  dt = sqrt(R * R - dist * dist) / sqrt(dl);

  // intersection point nearest to A
  t1 = t - dt;
  i1X = aX + t1 * dX;
  i1Y = aY + t1 * dY;
  if (t1 < 0 || t1 > 1)
    {
    // intersection point is not actually within line segment
    }

  // intersection point farthest from A
  t2 = t + dt;
  i2X = aX + t2 * dX;
  i2Y = aY + t2 * dY;
  if (t2 < 0 || t2 > 1)
    {
    // intersection point is not actually within line segment
    }
  }
else
  {
  // no intersection
  }
}

编辑:增加了代码来检查所找到的交点是否实际上在线段内。

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。

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。

如果直线的坐标为A.x, A.y和B.x, B.y，圆心为C.x, C.y，则直线公式为:

x = A.x * t + B.x * (1 - t)

y = A.y * t + B.y * (1 - t)

0 < = t < = 1

这个圆是

(C.x - x)²+ (C.y - y)²= R²

如果你把直线的x和y公式代入圆公式，你会得到一个t的二阶方程，它的解是交点(如果有的话)。如果你得到的t小于0或大于1，那么它不是一个解，但它表明这条线“指向”圆的方向。