蕭簫 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI能自動瞄準並“精準命中”，還不會被封號的FPS外掛，你見過嗎？
現在，真的有一位CMU研究生小哥，將自己的鼠標變成了FPS遊戲裏的“神狙手”！
給它安上四個輪子後，鼠標便能根據CV算法反饋，自動瞄準並實現一槍狙擊。
在這之前，雖然也有一些物理外掛，但還不至於自動化到讓鼠標自己移動並完成射擊。
如果選擇第三方軟件修改等外掛，又極容易被直接封號。
思索一番，這位小哥便開發了一個能自己瞄準目標的FPS物理外掛，目前在訓練場Aim Lab中的成績已經超過了一些FPS專業玩家——
人類FPS專家平均在80000~90000分左右，而它拿到了110000+分。
有網友看完後表示“絕不簡單”：對於寫過代碼的人來説，這可沒聽上去那麼輕鬆。
所以，他究竟是怎麼做到的呢？
將鼠標變成“神狙手”為了讓鼠標自己“學會”瞄準，這名小哥首先給鼠標設計了一個底盤。
在他的設想中，這個底盤要能帶着鼠標靈活移動，原理大概像這樣：
思路有了後，最終底盤用到了四個全向輪和對應的控制電機。
簡單來説，各個方向的全向輪（omni wheels），能夠讓機器人朝向任意方向靈活運動，包括直接走直線等，而這些輪子分別由不同的電機控制。
基本的移動操作實現後，就是利用計算機視覺算法，來讓它學會“自己尋找獵物”了。
小哥基於OpenCV寫了一個Python目標檢測算法，訓練它能夠根據目標的位置迅速瞄準對應的目標：
從視覺數據反饋到操作上，小哥採用了PID控制算法，讓機器人學會自己去找距離最近的“射擊點”，來在規定時間內瞄中更多的物體：
當瞄準物體後，這個機器人就會自行觸發鼠標“點擊”的動作，從而完成自動射擊。
在測試中超過部分專業玩家為了加強這個機器人的能力，小哥在一個叫做Aim Lab的第一人稱射擊遊戲模擬器中對它進行訓練。
目前，有不少專業FPS玩家都會在Aim Lab中訓練，裏面也包含了各種不同類型的射擊任務，例如人形移動靶、飛靶等。
小哥訓練的這個“鼠標機器人”，主要針對的還是顏色球射擊，其中視覺算法自動找到帶顏色的球體，然後機器人跟上去瞄準射擊。
調測了兩個月算法後，小哥終於訓練出了比較滿意的機器人，目前在Aim Lab中最高拿到了118494的分數，超過了不少專業FPS玩家。
△一名職業選手公開分數
不過目前它還沒有打破Aim Lab的最高紀錄（146902分）。
也有一個原因是在挑戰最高分數的過程中，它的底盤因轉速過快燒燬了一個電機，無法再度挑戰最高分（手動狗頭）。
開發這個物理外掛的小哥名叫Kamal Carter，本科畢業於CMU，目前在CMU讀碩士研究生，同時也在Howie Choset教授創立的HEBI Robotics公司工作。
據小哥自己介紹，他高中的時候就開始玩機器人了，目前研究興趣也是機械設計和CAD等。
對此有網友調侃，這個機器人值得一個更好的鼠標：
但也有網友認為，小哥具有這般能力，更應該做點有用的東西，而不是搞這些物理外掛。
那麼，你覺得呢？
OpenCV視覺算法教程：
https://docs.opencv.org/4.x/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html參考鏈接：
[1]https://www.youtube.com/watch?v=ne9bmMX82iY[2]https://www.pcgamer.com/a-roboticist-built-a-hardware-aimbot-that-could-outperform-the-pros-until-it-aimed-so-hard-it-died/[3]https://hackaday.com/2022/04/30/aimbot-does-it-in-hardware/[4]https://krcarter.github.io/— 完 —
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