博客
关于我
unity触发器时灵时不灵的解决方案
阅读量:102 次
发布时间:2019-02-26

本文共 508 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在Unity中,关于Collider的状态修改问题,经常会遇到一个需要注意的地方。具体来说,不能在Update函数中频繁修改GetComponent

().enable的状态。这种做法可能会导致OnTriggerExit事件无法正常触发,进而引发一系列的问题。

这个问题的关键在于,Update函数的执行频率非常高。如果在每个帧中都对Collider的状态进行修改,会导致性能上的浪费。此外,更为严重的是,这样做可能会破坏与其他系统的正常运行流程,比如触发事件的处理机制。

为了避免上述问题,建议我们应该在特定的时机来修改Collider的状态。比如在Start、OnTriggerEnter或OnCollisionEnter等事件中进行状态切换。这样可以确保状态的修改是有意的、有限的,并且不会干扰到其他系统的正常运行。

此外,采取这种方法还可以提升代码的可读性和维护性。读者一看代码就能清楚地知道,某个状态的改变是有明确的意图,而不是随意的性能开销。

综上所述,在Unity开发中,建议采取在特定时机修改Collider状态的方式,而不是在Update函数中频繁操作。这样不仅能优化性能,还能提高代码的可维护性。

转载地址:http://vgdk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>