「百發百中」籃板升級，網友：你怎麼那麼有錢有閒有知識
機器之心報道
參與：張倩、魔王、杜偉
還記得那個讓你「百發百中」的籃板嗎？雖然它已經極大地提高了進球率，但作者似乎並不滿意。最近，他又做了個改進版，用上了機器人和計算機視覺技術！他還說，「如果都這樣了你還進不了，那隻能說你太菜了（you really suck）」。
閉着眼都能「包你進」的智能籃板 2.0。
在上個月發佈的一個 YouTube 視頻中，一位名叫 Shane Wighton 的小哥展示了一款特殊的籃板。與普通的平面籃板不同，這個籃板是曲面的，每個位置的弧度都經過了周密計算。整個過程利用了蒙特卡羅法和最小二乘法，極大地提高了進球率，視頻的播放量也超過了 400 萬。
但是，作者本人好像並沒有很滿意，因爲他發現如果你投的球是平飛球（擊出之球又直又快），還是很難保證球落到籃筐裏。
於是他繼續創新。這回，他使用了機器人和計算機視覺！改進後的籃板長這樣：
它可以前後、上下、左右來回晃動：
也就是說，當球打在籃板上的時候，籃板會自己調整角度，「想法設法」把球彈到籃筐裏。它知道你的球從哪裏來、何時來、軌跡是什麼樣的，因爲整個房間都在它的「監控」之下。
然後，它會藉助這些信息調整自己的角度幫你進球。
此外，它還知道投球的人是誰，因爲上面安裝了人臉識別系統。
要做一個這樣的籃板有很多困難。首先，籃板需要儘可能靈活，能夠上下左右前後靈活轉變方位；其次，機械動作的完成要儘可能快，因爲從球脫手到擊中籃板通常只有 600 毫秒。
他在籃板的後面安裝了 3 個小電機，每個電機控制一個連桿，因此這個籃板有三個自由度。由於電機功率較小，所以他選擇的籃板質地很輕。
籃板後邊用的材料都是金屬，藉助等離子切割技術切割而成，這部分金屬材料大約花了 5 美元。此外，他還用 3D 打印技術做了一些零部件。
完成這些機械製造部分之後，接下來要考慮的是如何讓籃板「掌握」投球者的信息。
在硬件方面，Wighton 用到了微軟爲 XBOX360 打造的 3D 體感攝影機——Kinect。Kinect 可以爲軟件提供視頻輸入，視頻中帶有深度信息，可以表示你和攝像頭之間的距離。Wighton 藉助這些信息完成球的軌跡追蹤。
最難的部分是軟件，這花費了作者的大部分時間。Wighton 表示：與軟件相比，機械設計部分簡直太簡單了。
首先，軟件需要在視頻中找到球，而且要儘可能又快又準。
在視頻中，基於單一的幀很難區分出哪個是球，「聰明」的計算機視覺系統把籃球、人頭甚至是角落的雜物都當成了球。
於是，Wighton 只能憑藉視頻中每個物體的軌跡來判斷哪個是球。
籃球的軌跡應該是一條平滑的拋物線，Wighton 藉助這一物理常識來判斷哪個是籃球。
找到球之後，接下來就是預測球的完整軌跡以及球可能打在籃板的哪個位置：
在這個過程中，收集的數據越多，預測就越準確。由於 Wighton 能算出從下達指令到籃板移動的時間，因此他選擇在籃球快要擊中籃板的最後幾毫秒下達指令，這樣能大大縮小落點的潛在範圍。
算出了這些信息之後，接下來就要討論如何移動籃板。此處的原理也比較容易理解，如果系統判斷籃板該往前移，它就會讓籃板適當下壓，反之則適當上翹。
當然，移動方案並不是固定的，Wighton 選擇方案的標準是：這個方案能做到嗎？要花多長時間？整個的計算過程其實是非常複雜的，充滿了各種數學方程。
目前，這個籃板還存在一些問題，如 Windows 太慢，有時候會胡亂下指令，還有很多 bug 沒有修復…… 這些問題也導致籃板在關鍵時刻翻車，比如在作者老婆試用的時候：
翻車就算了，還有語音反饋：“you really suck at basketball”。
用到了哪些工具
看了整個過程，你是不是也想動手復現 Wighton 的籃板項目？在復現過程中，你需要這些材料和設備：
首先是籃板。
這回他沒有選擇手工製作，而是網購了一個。爲了達到最佳效果，Wighton 也是拼了！
這次的籃板長這樣。
技術製圖時，他使用了 13 英寸的 iPad Pro。
實際操作過程中用到的工具更是紛繁複雜，且昂貴……
Wera allen keys 五金工具、馬克筆、電焊機、鉚接套件、AngleCube 數字量角器、壓彎機、20 噸折彎機、無線角磨機、Powermax45 XP 專業級機用等離子切割系統等等。
除了實體硬件和工具以外，知識才是做成這個項目最重要的工具。
書到用時方恨少？不存在的。Wighton 在做這個項目前閱讀了以下書籍，從中獲得了很多技能：
Real-Time Collision Detection
Introduction to Algorithims
Planning Algorithims
Statistics
Computational Geometry
這些書籍涉及算法、統計學、計算幾何學等等，看來 Wighton 做了相當充分的準備。
網友神評論：別問我記不記得高中幾何，問就是不記得！
面對 Wighton 不達目的（百發百中）絕不罷休的精神，網友展開了神評論：
我本來打算吐槽『這個人竟然在這個領域浪費時間，之前那個小哥的木製籃板已經很強了……』然後發現，額，竟然是同一個人做的……
你竟然在幾周內就做了這麼多？！
這怎麼可能？你怎麼會具備這麼多不同領域的專業知識、這麼多昂貴的機器和這麼多時間？
這是我第一次不瞭解一個人做一件事的目的。
這位朋友你說出了我們的心聲！
計算機科學系學生也表達了自己的感受：
作爲一名計算機科學系的學生，我曾經告訴自己數學無用。但是你的所作所爲證明我錯了……
更多網友表達了被高中教師支配的恐懼：
你問我還記得高中幾何嗎？
我只能說：是那個表示形狀的幾何嗎？
你問了很多次「還記得…… 嗎」，我對此只有一句回答：「不記得」……
也有網友提出疑問：爲什麼要在最後一瞬間移動？
Wighton 對此的回覆是：
最後瞬間才移動的原因是，估計到的軌跡很容易改變，而這需要方向反轉（即它們並不是單調地接近正確解）。如果發生了這種現象，我必須減速直至停下，然後再從另一個方向加速。最糟糕的情況是從一側移動另一側。我對此進行了基礎分析，發現在最後時刻移動籃板得到的平均結果更好。
方向反轉的另一個問題是，從完全正的加速轉向完全負的加速會造成雙倍的系統衝擊（即加速改變率）。這會帶來較多的機械振動，導致各種各樣的問題。
Shane Wighton 是誰？
Shane Wighton 畢業於北卡羅來納大學夏洛特分校，獲得了機械工程學士學位和計算機科學碩士學位。他目前在 3D 打印技術開發商和製造商 Formlabs 公司擔任首席工程師，熱愛製作東西。曾發表專利：Additive fabrication support structures（增材製造支持結構）。
Wighton 於 2020 年 3 月開通了自己的 YouTube 頻道，短短兩個月已經收穫了 10 萬 + 訂閱者。
除了我們介紹的兩個籃板視頻外，Shane Wighton 的 YouTube 頻道中的其他視頻也多與「製造」相關。
他在 YouTube 頻道簡介中這樣寫道：
我創造各種各樣的事物，並且希望用有趣的方式來分享。我的大部分創造是製造項目，不過我也寫軟件、製作電子設備等。
有那麼多人喜歡、分享自己的創造，並給出反饋，是件挺快樂的事吧。
話說回來，Wighton 還打算再接再厲，繼續改進，說不定還會有第三版智能籃板呢！
