国外工程师设计射击游戏物理“自瞄机器人”，打败众多职业选手
说起玩游戏这件事 ， 谁不希望开启上帝视角 ， 爆极品 ， 暴打其他玩家？或者玩CS的时候如果可以枪枪爆头那又有多爽？当然 ， 游戏厂商对于外挂那可是视为眼中钉的存在 ， 时刻加以防范 ， 不然再好的一款游戏也会因为外挂的泛滥而走向衰亡 。
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不过对于一些喜欢游戏 ， 同时具备专业知识 ， 探索能力强的人来说 ， 他们会纯粹地在游戏的基础上试图突破各种界限 。 好比风靡全球的竞技类射击游戏 ， 职业选手除了和其他战队或者玩家进行实战 ， 提升实力外 ， 经常使用的方法就是透过AI训练的方式 ， 训练视觉和触发反应的神经网络 。 而在美国有一位热爱编程的网友就尝试通过软体的方式对《无畏契约》等几款射击游戏进行干涉 。
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一般而言 ， 这种方式离不开三个步骤 ， 第一个就是侦测位置 ， 第二个就是发送指令 ， 第三个就是移动鼠标执行指令 。 该网友在A电脑上只安装了一只射击游戏 ， 在B电脑则安装了捕捉第一台电脑画面的程序 ， 两者只有一条数据线的连接 。
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为了让B电脑上的AI能够自行“玩游戏” ， 因此需要分别在识别敌人和队友 ， 地图里物品道具的识别 ， 自身角色移动 ， 瞄准射击等行为上载入软体和编写程序让游戏里的角色执行 。
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虽然在某种程度上这种方式确实能够让程序运行 ， 但由于个人编程技术在内各种条件的限制 ， 诸如敌人远近出现的距离不同 ， 敌我双方识别 ， 因为传输延迟而出现瞄准效果下降等未能取得较好的效果 。
但这也从另外一个方面证明这整体的理论是可行的 ， 的确可以通过训练机器来玩第一人称射击游戏 。
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那么在硬体上让机器人进行第一人称射击游戏又会是怎样一番局面？美国一位机械工程师卡莫尔·卡特（KamalCarter）近日在分享交流的论坛上放出一个原型产品 ， 引起了众多网友的热议 。 为了让鼠标自己“学会”瞄准 ， 卡莫尔首先给鼠标设计一个底盘 。 在他初步的构思中 ， 这个底盘需要能够带着鼠标灵活移动 ， 大概原理如下：
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【国外工程师设计射击游戏物理“自瞄机器人”，打败众多职业选手】这个初步的构思最终变成一个四周带有全向性轮子的底盘 ， 附带有控制移动的微型电机 。
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这个东西虽然看上去相当简陋和滑稽 ， 但却是具备所需要的功能 ， 包括全方位移动 ， 还有鼠标点击 。
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完成了硬体道具后 ， 下一步就是获取目标 ， 也就是“寻找敌人” 。 这里卡莫尔载入了开源使用的视觉目标演算法 ， 根据目标的位置迅速地识别对应的目标 。
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根据传输的画面资料反馈到操作上 ， 卡莫尔通过热门的射击训练游戏《AimLabs》里的“GridShot”测试 ， 即是将鼠标移动到画面中的球体后按下键鼠 ， 软件就会依照反应速度等记录相关的分数 。
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