原标题：人脸识别、轨迹追踪、3D体感摄影，「百发百中」篮板升级，网友：你怎么那么有钱有闲有知识
还记得那个让你「百发百中」的篮板吗？虽然它已经极大地提高了进球率，但作者似乎并不满意。最近，他又做了个改进版，用上了机器人和计算机视觉技术！他还说，「如果都这样了你还进不了，那只能说你太菜了（youreallysuck）」。
闭着眼都能「包你进」的智能篮板2.0。
在上个月发布的一个YouTube视频中，一位名叫ShaneWighton的小哥展示了一款特殊的篮板。与普通的平面篮板不同，这个篮板是曲面的，每个位置的弧度都经过了周密计算。整个过程利用了蒙特卡罗法和最小二乘法，极大地提高了进球率，视频的播放量也超过了400万。
但是，作者本人好像并没有很满意，因为他发现如果你投的球是平飞球（击出之球又直又快），还是很难保证球落到篮筐里。
于是他继续创新。这回，他使用了机器人和计算机视觉！改进后的篮板长这样：
它可以前后、上下、左右来回晃动：
也就是说，当球打在篮板上的时候，篮板会自己调整角度，「想法设法」把球弹到篮筐里。它知道你的球从哪里来、何时来、轨迹是什么样的，因为整个房间都在它的「监控」之下。
然后，它会借助这些信息调整自己的角度帮你进球。
此外，它还知道投球的人是谁，因为上面安装了人脸识别系统。
要做一个这样的篮板有很多困难。首先，篮板需要尽可能灵活，能够上下左右前后灵活转变方位；其次，机械动作的完成要尽可能快，因为从球脱手到击中篮板通常只有600毫秒。
他在篮板的后面安装了3个小电机，每个电机控制一个连杆，因此这个篮板有三个自由度。由于电机功率较小，所以他选择的篮板质地很轻。
篮板后边用的材料都是金属，借助等离子切割技术切割而成，这部分金属材料大约花了5美元。此外，他还用3D打印技术做了一些零部件。
完成这些机械制造部分之后，接下来要考虑的是如何让篮板「掌握」投球者的信息。
在硬件方面，Wighton用到了微软为XBOX360打造的3D体感摄影机——Kinect。Kinect可以为软件提供视频输入，视频中带有深度信息，可以表示你和摄像头之间的距离。Wighton借助这些信息完成球的轨迹追踪。
首先，软件需要在视频中找到球，而且要尽可能又快又准。
在视频中，基于单一的帧很难区分出哪个是球，「聪明」的计算机视觉系统把篮球、人头甚至是角落的杂物都当成了球。
于是，Wighton只能凭借视频中每个物体的轨迹来判断哪个是球。
篮球的轨迹应该是一条平滑的抛物线，Wighton借助这一物理常识来判断哪个是篮球。
找到球之后，接下来就是预测球的完整轨迹以及球可能打在篮板的哪个位置：
算出了这些信息之后，接下来就要讨论如何移动篮板。此处的原理也比较容易理解，如果系统判断篮板该往前移，它就会让篮板适当下压，反之则适当上翘。
目前，这个篮板还存在一些问题，如Windows太慢，有时候会胡乱下指令，还有很多bug没有修复……这些问题也导致篮板在关键时刻翻车，比如在作者老婆试用的时候：
翻车就算了，还有语音反馈：“youreallysuckatbasketball”。
用到了哪些工具
看了整个过程，你是不是也想动手复现Wighton的篮板项目？在复现过程中，你需要这些材料和设备：
首先是篮板。
这回他没有选择手工制作，而是网购了一个。为了达到最佳效果，Wighton也是拼了！
这次的篮板长这样。
技术制图时，他使用了13英寸的iPadPro。
实际操作过程中用到的工具更是纷繁复杂，且昂贵……
Weraallenkeys五金工具、马克笔、电焊机、铆接套件、AngleCube数字量角器、压弯机、20吨折弯机、无线角磨机、Powermax45XP专业级机用等离子切割系统等等。
除了实体硬件和工具以外，知识才是做成这个项目最重要的工具。
书到用时方恨少？不存在的。Wighton在做这个项目前阅读了以下书籍，从中获得了很多技能：
Real-TimeCollisionDetection
IntroductiontoAlgorithims
PlanningAlgorithims
Statistics
ComputationalGeometry
这些书籍涉及算法、统计学、计算几何学等等，看来Wighton做了相当充分的准备。
你竟然在几周内就做了这么多？！
这是我第一次不了解一个人做一件事的目的。
这位朋友你说出了我们的心声！
计算机科学系学生也表达了自己的感受：
作为一名计算机科学系的学生，我曾经告诉自己数学无用。但是你的所作所为证明我错了……
更多网友表达了被高中教师支配的恐惧：
你问我还记得高中几何吗？
我只能说：是那个表示形状的几何吗？
你问了很多次「还记得……吗」，我对此只有一句回答：「不记得」……
也有网友提出疑问：为什么要在最后一瞬间移动？
Wighton对此的回复是：
最后瞬间才移动的原因是，估计到的轨迹很容易改变，而这需要方向反转（即它们并不是单调地接近正确解）。如果发生了这种现象，我必须减速直至停下，然后再从另一个方向加速。最糟糕的情况是从一侧移动另一侧。我对此进行了基础分析，发现在最后时刻移动篮板得到的平均结果更好。
方向反转的另一个问题是，从完全正的加速转向完全负的加速会造成双倍的系统冲击（即加速改变率）。这会带来较多的机械振动，导致各种各样的问题。
ShaneWighton是谁？
ShaneWighton毕业于北卡罗来纳大学夏洛特分校，获得了机械工程学士学位和计算机科学硕士学位。他目前在3D打印技术开发商和制造商Formlabs公司担任首席工程师，热爱制作东西。曾发表专利：Additivefabricationsupportstructures（增材制造支持结构）。
Wighton于2020年3月开通了自己的YouTube频道，短短两个月已经收获了10万+订阅者。
他在YouTube频道简介中这样写道：
话说回来，Wighton还打算再接再厉，继续改进，说不定还会有第三版智能篮板呢！
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