牛逼!这位小哥用蒙特卡罗法做的篮板让你投篮「百发百中」

2020 年 5 月 11 日 CVer

点击上方“CVer”,选择加"星标"或“置顶”

重磅干货,第一时间送达

本文转载自:机器之心  |   参与:张倩
喜欢投篮,但总也投不进,真是令人沮丧。 游戏里能借助各种方式开挂,现实里行得通吗? 国外的一位小哥表示,换个篮板就得了。


图上的这个篮板是一位名叫 Shane Wighton 的小哥做出来的。 上个月,他在 YouTube 上放出了这段视频,点击量已经超过 437 万。 从视频中可以看出,这个篮板几乎可以让你「百发百中」。

我们注意到,这块篮板和普通篮板长得不太一样。普通篮板都是平的,要想进球就得让球以合适的角度、速度打在某些特定的位置,非常需要技巧。但这块篮板是曲面的,而且弯曲的弧度经过了精密的计算,即使球技很差的人也能轻易进球。

这位小哥表示,做这么一个篮板是他一直以来的心愿,早就列入了「遗愿清单」(bucket list),只是最近刚好有空做了出来。

刚开始的想法非常简单,就是觉得要做一个「曲面」的篮板,让打在上面的球都能被弹到篮筐里,就像下边这张草图:


那么问题来了,这个弯曲的弧度怎么把握? 用什么方法算出来?

在现实生活中,有些问题是很难求解的,要么不可能,要么计算量过大。以「三体」问题为例,假如有三个天体,它们的质量、初始位置和初始速度都是任意的,那么它们之间在万有引力作用下的运动规律就很难准确地表示出来,因为其历史轨迹看起来就像一团乱麻。算不出天体运动轨迹也就制定不了历法,预测不了头顶几个太阳何时同时出现,遇上天灾分分钟灭绝,这也是三体人要侵占地球的原因。

同理,篮球击在篮板上的可能性似乎也有无数种,每次角度、速度、在篮板上的落点变化都会产生一种新的轨迹。作为一个娱乐项目,把每种可能都模拟出来显然是不现实的。也就是说,想做一块百发百中的篮板似乎不太可能。

在这种情况下,Wighton 专门做了一款软件,尽可能多地模拟投篮过程中的可能性。

他在篮球场的不同位置将球击在篮板的不同部位,然后根据每次投篮的结果修改篮板上相应点的角度,使得击到这个位置的篮球能够落到篮筐里。


在软件中将这一过程重复几千万次,使得篮板的形状越来越接近「百发百中」的目标,这就是蒙特卡罗方法的思想,但作者表示,「我不知道蒙特卡罗是谁」。


蒙特卡罗方法是一类广泛的计算算法,它依赖于重复随机抽样来获得数值结果,由 S.M. 乌拉姆和冯 · 诺伊曼首先提出。他们二人是 20 世纪 40 年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的「曼哈顿计划」计划的成员。冯 · 诺伊曼用驰名世界的赌城——摩纳哥的 Monte Carlo 来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。

蒙特卡罗是一类随机算法,在采样不全时通常不能保证找到最优解,但采样越多,越近似最优解。这也是 Wighton 做篮板的基本思想。

在此过程中,Wighton 还利用最小二乘法对计算结果进行了优化,由此得出一个新的曲面篮板:


最后得到的篮板大致长这样:


接下来就是一些「木工」活儿了。Wighton 借助数控机床和 3D 打印技术做出了篮板的木质零部件:


一番操作之后,得到的零部件是这样的:


然后将他们拼在一起:


接下来就是见证奇迹的时刻:


咦? 说好的百发百中呢? 怎么老是碰到篮筐?

Wighton 发现自己忽略了一个问题:计算球的半径。

对于这个问题,Wighton 找到了一种非常简单的解决方法:将篮筐往前移动一定距离。然后,投球就真的近乎「百发百中」了!


这个视频在 YouTube 发布后,引来了 400 多万点击量和 7000 多条评论。

而点赞量最高的评论对这个创意不吝褒奖:

「你应该为这个设计申请专利,再找一家公司进行批量生产。我一定会买,太有意思了!」


有网友表示:

「我,一个绝无体育细胞的人,还是能够找到投篮失败的角度……」



Emmm,很厉害哦,这位网友大概是 Wighton「投篮百发百中」之旅的绊脚石吧。

最后奉上完整视频:


重磅!CVer-论文写作与投稿 交流群已成立


扫码添加CVer助手,可申请加入CVer-论文写作与投稿 微信交流群,目前已满1400+人,旨在交流顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/ICLR/AAAI等)、顶刊(IJCV/TPAMI/TIP等)、SCI、EI等写作与投稿事宜。


同时也可申请加入CVer大群和细分方向技术群,细分方向已涵盖:目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch和TensorFlow等群。


一定要备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称(如论文写作+上海+上交+卡卡),根据格式备注,可更快被通过且邀请进群

▲长按加微信群


▲长按关注CVer公众号

请给CVer一个在看

登录查看更多
1

相关内容

一图搞定ML!2020版机器学习技术路线图,35页ppt
专知会员服务
94+阅读 · 2020年7月28日
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
29+阅读 · 2020年5月19日
【实用书】流数据处理,Streaming Data,219页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2020年4月24日
【干货书】数值计算C编程,319页pdf,Numerical C
专知会员服务
70+阅读 · 2020年4月7日
自回归模型:PixelCNN
专知会员服务
27+阅读 · 2020年3月21日
光子Ising机的前景光明
中国物理学会期刊网
6+阅读 · 2019年7月17日
吴恩达“官宣”荣升准爸爸~
AI100
4+阅读 · 2019年1月18日
进攻机动作战中的机器人集群
无人机
24+阅读 · 2017年12月4日
VR下的啪啪啪,是单身狗的天堂,还是地狱?
猎云网
4+阅读 · 2017年11月18日
这是一个转型AI的励志故事,从非科班到拿下竞赛一等奖
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
Adaptive Neural Trees
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月31日
VIP会员
相关VIP内容
一图搞定ML!2020版机器学习技术路线图,35页ppt
专知会员服务
94+阅读 · 2020年7月28日
 【SIGGRAPH 2020】人像阴影处理,Portrait Shadow Manipulation
专知会员服务
29+阅读 · 2020年5月19日
【实用书】流数据处理,Streaming Data,219页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2020年4月24日
【干货书】数值计算C编程,319页pdf,Numerical C
专知会员服务
70+阅读 · 2020年4月7日
自回归模型:PixelCNN
专知会员服务
27+阅读 · 2020年3月21日
相关资讯
光子Ising机的前景光明
中国物理学会期刊网
6+阅读 · 2019年7月17日
吴恩达“官宣”荣升准爸爸~
AI100
4+阅读 · 2019年1月18日
进攻机动作战中的机器人集群
无人机
24+阅读 · 2017年12月4日
VR下的啪啪啪,是单身狗的天堂,还是地狱?
猎云网
4+阅读 · 2017年11月18日
这是一个转型AI的励志故事,从非科班到拿下竞赛一等奖
相关论文
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
Adaptive Neural Trees
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员