モーター駆動の“動くマウスパッド”で自動エイム—CVとGRBLでクロスヘアを物理的に合わせる実験

YouTubeチャンネルBasically Homelessの実験を紹介。YOLO系のコンピュータービジョンとGRBL駆動でパッド自体が滑り、マウスが自動エイム。eスポーツ級の狙いが物理的に実現する仕組みと検証を解説。Xdraw A4の製図タブレットとGRBLを活用し、アンチチートを回避する仕組みと公平性の影響を解説。

Danny Weber, Editor

© YouTube / Basically Homeless

YouTubeチャンネル「Basically Homeless」の制作者でブロガーのニックは、マウスを自動で動かしてしまう“モーター駆動のマウスパッド”による異色のエイム補助を動画で披露した。ゲームやマウスのファームウェアには一切触れず、コンピュータービジョンと機構側の工夫で、マウスの下をパッド自体が滑るように動き、クロスヘアを狙いにぴたりと合わせてしまう。

仕組みは、画面の映像をYOLO系のコンピュータービジョンモデルで解析し、ターゲットを検出して、どれだけ・どの方向へ狙いをずらすべきかを計算するというもの。ソフトがモーションコントローラーに指示を送ると、パッドはほぼ瞬時に指定位置へ移動し、微妙な修正が絵に描いたようなヘッドショットへと化ける。見た目はあまりに自然で、プレーは突然eスポーツ級に跳ね上がったかのように映った。

中核をなすのは、CNC機器でおなじみの組み合わせ——流用したXdraw A4の製図タブレットとGRBLコントローラーだ。デスクに穴を開けて駆動機構を下面に組み込み、上面にはガラス製マウスパッドを設置。位置合わせの微調整には3Dプリント製ブラケットを使ったが、それ以外の構成は拍子抜けするほどシンプルで、動作も堅実だった。

象徴的だったのが、友人のオリビアと行ったテストだ。補助が有効な間、彼女は上達が自分の実力だと疑わなかったが、無効にすると成績は急落し、そこで不正の疑いがすぐに持ち上がったという。その後は「公平さ」の名目で補助が再びオンになった。

このプロジェクトは、メカとソフト、そしてコンピュータービジョンの掛け合わせが、従来のアンチチート対策の網を物理的にすり抜け、ほとんど気付かれないまま強力な自動エイムを実現し得ることを示している。巧妙で、競技シーンなら見過ごせない——そう言いたくなる出来だ。