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👺 基于Yolov5的Apex Legend游戏 AI 辅瞄外挂

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T-Atlas/AL_Yolo

 
 

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一个基于yolov5的Apex Legend AI辅瞄外挂

🅿环境依赖

  • 罗技驱动(版本不超过21.9)
  • python >= 3.10 && python < 3.11
  • CUDA 11
  • torch >= 2.0
  • 更多的依赖在 requirements.txt

♿快速开始

默认在windows系统下

配置scoop(非常好用的windows包管理器)

打开PowerShell terminal(version 5.1 or later)

> Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
> Invoke-RestMethod -Uri https://get.scoop.sh | Invoke-Expression

配置anaconda

scoop bucket add extras
scoop install anaconda3

创建conda环境并安装依赖

在项目文件夹下

conda create -n apex python=3.10
conda activate apex
pip install -r requirements.txt

配置cuda、cudnn、pytorch

使用gpu进行推理所必须,配置过程较复杂,请去搜索专门的资料

安装罗技驱动

提供一份2021.9版本,仅供学习

运行

管理员模式打开一个终端

python apex.py

模型训练

数据集地址

https://github.com/goldjee/AL-YOLO-dataset

训练方法

使用Yolov5 的train.py文件,修改数据集路径参数

训练日志

log

训练日志以及过程的数据存放在exp目录下

屏幕捕捉

使用DXcam截图来替代yolov5自带的mss截图,将截图时间从15ms优化到5ms

使用Dxshot将截图时间进一步优化

注意:因为是通过屏幕截图的方式来获取的图像,所以屏幕刷新率会限制FPS的上限

鼠标控制

如何控制鼠标

加入了win函数控制鼠标移动的选项,但是在训练场里试了试没有效果,有可能游戏更新之后已经把这个给修复掉了(?),而且正常情况下win函数的效率太低,所以默认还是鼠标驱动控制鼠标

鼠标移动函数

暂时没想出来如何将鼠标直接移过去,网上也找不到前人的经验。

基于内存的外挂自瞄原理是可以拿到三维坐标,直接修改方向角来瞄准敌人,而基于计算机视觉的外挂只能拿到目标在屏幕上的投影,这是一个二维坐标,要解算出移动的向量很依赖游戏底层的参数(视场角等,详见issue),目前还没想明白怎么一帧锁敌,也许将来会去实现。

况且一帧锁敌会大大提高被检测的风险性,实现的价值不大,短期内不会再向这个方向去努力了。

目前采用的是将准星逐步移动到目标身上的方法,牺牲了一点点效率,达到了准星吸附一样的效果。

update: 将fov的算法初步投入使用,效果还不错

🤔如何使用

  • 将代码下载到本地
  • 部署环境依赖
  • 管理员模式打开一个终端,进入项目文件夹下运行python apex.py

🎯后续改进

  • 截图方式优化
  • 推理文件多线程并行(python多线程没啥用)
  • 加入PID平滑控制鼠标
  • tensorrt推理加速
  • 添加自瞄开关(2024.4.10更新 添加了使用键盘PgUp和PgDn控制开关)
  • 取消对驱动的依赖
  • 多目标识别优先级判断
  • 项目架构优化
  • 对不同机器参数自适应
  • 推理部分C++重写
  • 数据集清洗,扩充,加入敌我识别 (2024.4.10更新 添加了用于判断敌我的标签,需敌我数据集重训模型)
  • 做个前端
  • 生成安装包
  • 一帧拉枪(太难,与内存挂原理不同)
  • [-] 支持更多YOLO系列模型 (2024.4.10更新 目前测试了v8可用,但是为了最小化修改,不是很优雅的实现)

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