直接结论：若两个aabb处于同一世界坐标系下，只需逐轴比较x/y/z三对投影区间是否重叠，共6次区间交集判断。需避免顶点变换求凸包或调用obb函数，注意初始化值勿用numeric_limits::max()，镜像时确保变换矩阵旋转部分已归一化，关键在坐标系一致性和包围盒初始化兜底。
如何用分离轴定理（SAT）判断两个世界坐标系下的AABB是否相交
直接结论：如果两个AABB都在同一世界坐标系下，只需逐轴比较投影区间是否重叠——这是最简、最稳、最快的方式。别被“三维”“坐标系变换”吓住，核心就是6个轴（x/y/z各一对）上的区间交集判断。
常见错误是试图把AABB顶点全部变换再求凸包、或调用通用OBB碰撞函数——既慢又容易因浮点误差漏判。真实项目里，只要AABB已处于同一坐标系（比如都经过模型→世界变换），AABB::intersects(const AABB& other) 就该是纯轴对齐的6次 max(minA, minB) 判断。
- 假设A的包围盒范围是
[minA.x, maxA.x]、[minA.y, maxA.y]、[minA.z, maxA.z]，B同理 - 相交当且仅当：
minA.x = minB.x && minA.y = minB.y && minA.z = minB.z - 注意：用
和 <code>>=而非和 <code>>，否则刚好贴边（如maxA.x == minB.x）会被误判为不相交
当两个AABB处于不同局部坐标系时，必须先统一到同一坐标系再判断
没有“跨坐标系直接判AABB相交”的捷径。所谓“不同坐标系”，本质是各自有独立的 transform（4×4矩阵）。你不能拿A的 min/max 直接和B的比——它们单位、方向、原点全不同。
正确做法只有一种：把其中一个AABB变换到另一个的坐标系下（推荐把B变换到A的世界系），再按上一节方法判断。关键不是“怎么变”，而是“变什么”：
- 不要只变换8个顶点再重新计算AABB——这会放大误差，且AABB可能变歪（实际变成OBB）
- 应使用AABB-to-AABB的保守变换：对每个轴，分别计算变换后8个顶点在该轴上的投影极值，即
newMin.x = min(dot(transformedVertex[i], x_axis))，其中x_axis是目标坐标系的x基向量（通常是变换矩阵的第0列） - 更高效的做法是：用变换矩阵的旋转部分（3×3子矩阵）和位移，推导出新AABB的
min/max——见transformAABB(const glm::mat4& m, const AABB& src)实现逻辑
为什么不用GJK或通用OBB碰撞检测
因为没必要。GJK适合任意凸体，OBB适合旋转后的盒体，但AABB是OBB的特例（旋转为零）。一旦你强行套用这些算法：
- 性能开销大：GJK迭代收敛、OBB需计算15条分离轴（3+3+3×3），而AABB只需6次标量比较
- 数值不稳定：GJK在面共面、边共线时易震荡；OBB的轴叉积计算引入额外浮点误差
- 接口复杂：要传顶点数组、法向量、支持函数——而AABB只有6个float
除非你的“AABB”其实根本没对齐（比如美术导出时带了非零旋转），那它就不是AABB，该用OBB检测，但此时名字就该叫 OBB 而非 AABB。
容易被忽略的浮点陷阱和边界情况
实操中最常栽跟头的地方不在逻辑，而在浮点表示和初始化：
- 未初始化的AABB（如
min = {1e30, 1e30, 1e30},max = {-1e30, -1e30, -1e30}）若忘记调用reset()或encapsulate(point)，会导致min.x > max.x，后续所有相交判断恒返回false - 用
std::numeric_limits<float>::max()</float>初始化时，注意它是正无穷大，参与运算可能产生nan；建议用1e30f这类有限大值 - 当物体缩放为负（如镜像）时，变换后的AABB仍可用上述方法，但需确保变换矩阵提取的旋转部分已归一化——否则基向量长度不为1，投影会失真
真正麻烦的从来不是“怎么写”，而是“谁负责保证坐标系一致”和“谁来兜底未初始化的包围盒”。这两个问题不解决，算法再漂亮也白搭。
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