外国“手工耿”油管上演 NBA 大结局？崔宝秋：空心球更香

疫情居家隔离期间，很多人都闲不住，在家拍起了视频。

最近就有这样一位新晋 YouTuber 在他的频道 Stuff Made Here 中因硬核投篮而走红，但其厉害之处不在于投篮技术，而在于动手能力。

此刻，小哥正面临着一个“鸡与蛋”式的困境——他需要篮板的形状来算出篮球的轨迹，但同时也需要先知道篮球的轨迹才能算出篮板的形状。

怎么办？直接上代码吧。

接下来要做的就是利用蒙特卡罗法不停地模拟了：从不同位置以各种角度和速度投球，在同一位置投 16 次。

用最小二乘法拟合成光滑曲面后，得出的篮板形状大致就是这个样子（关注这个不规则体的上表面即可）。

接下来，利用数控机床开始实际的篮板零部件制造过程。

到这里就只剩下简单的拼接、安装流程了。

来试一试！啊，真香！

如上所述，小哥利用到了蒙特卡罗法暴力求解，模拟了从球场的不同位置投篮、接触到篮板不同位置的很多次（据说是成千上万次）进球。

那么何为蒙特卡罗法？

根据Baidu百科，蒙特卡罗法（Monte Carlo method）也称统计模拟法、统计试验法，属于计算数学的一个分支，于 1950 年提出，是一种把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。

而其中的蒙特卡罗其实是摩纳哥的著名赌城，该模拟法为表明赌博的本质是随机抽样而得名。

据悉，这一方法在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域也得到了应用广泛。

此外，想要做出百发百中的篮板谈何容易。

视频中，这位博主并不是一下子就成功了——发现用智能篮板也投不中的时候，小哥才发现忘了考虑篮球的半径，这也就意味着篮球比原定的路线向前靠了 5-7.5 厘米。因此，小哥把篮筐往前调整了大约 6.3 厘米，即篮球的半径长度。这样问题就解决了。

值得一提的是，小哥还将他用到的一些材料、工具、零部件的亚马逊购买链接全都 po 了出来，其中就包括他最得力的生产力工具 12.9 英寸 256 GB 深空灰色 iPad Pro。

v2：真正的智能篮板

在最新一期视频中，小哥 cue 到了他的“成名作”。小哥表示，篮球能否直接投进，还是需要一定的人为控制，投平飞球时，并不能保证一定就会投进，因此 v2 版本来了。

v2 明显要更为灵活一些。

这次小哥打开了思路：一块智能篮板不一定非得是曲面的，一块能实时识别出球方向和速度、立即调整角度、保证进球的平面篮板，才能称得上是智能。

要做到这些，篮板要能追踪房间里的一切，判断出是否有球向它飞来、球在什么轨道上，然后利用这些信息来规划如何移动篮板、将球引向篮筐。从把篮球投出去到击中篮板，只有 600 毫秒的时间，因此这一系列动作要在 600 毫秒内完成。

要实现这一目标，小哥就得有三个层面的考虑。

第一，机械设计层面，要让篮板移动到尽可能多的位置、反应也要尽可能快，小哥用到了马达和传动轴：

三个马达：因为不在一条直线上的三个点能确定一个平面，所以小哥用了三个马达，每个马达控制一条机械臂；

一条精密滑轴：为了避免篮板过于随意地摇晃，无法精准移动，小哥在三个马达中间加了一条光滑的传动轴，而连接传动轴和篮板的，是一个 3D 打印的万向节。

值得一提的是，小哥特地将整个装置做了轻质设计，其中零部件的制造与连接过程还用到了等离子切割和点焊技术，看来小哥此前发的视频也都是在为 V2 做准备了。

另外，Kinect（Xbox 360 体感设备）也派上了用场。

第二，视觉识别层面，小哥使用了投射轨迹测算，从房间中一切可能是圆形的图像中找到篮球（Kinect 可能会将小哥的头、甚至房间里的垃圾识别成篮球）。

第三，测算层面，小哥解了一个一元二次方程（即弹道的轨迹）。

v2 视频一出，网友惊呼这位小哥简直就是里的霍华德，还有网友直接艾特了手工耿。

当然，博主也坦言，目前的系统还是太落后，有时会突然停止运作，但他也还不能搞清一些 bug 出现的原因。不过，博主也在视频里埋下了彩蛋，再过不久 v3 应该也会发布了。

而对于接下来的 v3，网友预测：

• 好了，我知道 v3 是个移动篮筐版本了！！

小米集团副总裁、技术委员会主席崔宝秋也表示：

• 为什么不再硬核一点，通过视觉识别技术+传动装置，让篮筐上下移动并自动调整角度，使每个投篮都变成空心球？

那么小哥接下来会做出怎样的优化，我们小小期待一下吧！