《Albion Online》釣魚機器人下載 自動咬鉤偵測、小遊戲自動化、人類化滑鼠移動

《Albion Online》釣魚機器人 快速閱讀精華

想要輕鬆在《Albion Online》中自動釣魚嗎？這款基於 YOLOv8 電腦視覺 的釣魚機器人，搭配 Arduino HID 滑鼠模擬，能夠自動完成從拋竿、咬鉤偵測到小遊戲操作的全流程！

• 🎯 智能辨識：自動偵測浮標、咬鉤狀態與小遊戲條
• 🤖 全自動化：支援拋竿、收線、小遊戲反應完整循環
• 🖱️ 人類化操作：貝茲曲線滑鼠移動、隨機延遲、Arduino 硬體模擬
• ⚠️ 風險提醒：使用機器人違反遊戲條款，可能導致帳號停權

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本文章目錄

• 前言介紹
  
• 功能特色
  
• 運作原理
  
• 安裝教學
  
• 使用方法
  
• 檔案下載點 🔽
  
• 常見問題Q&A

前言介紹

想要在《Albion Online》中成為釣魚大師，卻又覺得重複的拋竿、等待、玩小遊戲過程太過繁瑣？這套釣魚機器人專案或許能解決你的困擾！

本專案結合了 YOLOv8 電腦視覺技術 與 Arduino HID 硬體模擬，打造出一套能夠自動辨識遊戲畫面、自動操作滑鼠的全自動釣魚系統。不同於傳統的像素偵測或固定座標腳本，這套系統使用深度學習模型來辨識浮標位置、咬鉤狀態，以及小遊戲的進度條。

⚠️ 重要提醒：使用任何形式的機器人或自動化工具都違反《Albion Online》的遊戲條款，可能導致帳號被永久停權。本專案僅供教育與研究用途，使用風險請自行承擔。

功能特色

這款釣魚機器人具備以下強大功能：

• YOLOv8 / ONNX 電腦視覺：採用深度學習模型進行物件偵測
• 自動浮標偵測：精準定位釣魚浮標位置
• 咬鉤偵測：即時辨識魚兒上鉤的時機
• 小遊戲條偵測：自動追蹤釣魚小遊戲的進度條位置
• 自動拋竿：自動執行拋竿動作
• 自動咬鉤反應：偵測到咬鉤立即反應
• 釣魚小遊戲自動化：自動完成小遊戲操作
• 人類化反應延遲：隨機延遲模擬人類反應時間
• 貝茲曲線滑鼠移動：模擬人類自然的滑鼠移動軌跡
• 虛擬滑鼠座標系統：獨立的座標運算系統
• Arduino Leonardo / Pro Micro HID 控制：硬體級別的滑鼠模擬
• HUD 即時資訊覆蓋：顯示偵測狀態與統計數據
• FPS 與推論時間顯示：效能監控
• 釣魚統計資料：記錄釣魚成果
• 閒置自動暫停：無活動時自動暫停
• 排程休息：定時休息模擬人類行為
• Alt+Tab 模擬：模擬視窗切換
• 可設定偵測信心閾值：調整偵測靈敏度

運作原理

這款機器人採用模組化設計，整個流程分為以下幾個階段：

系統流程架構

整體資料流如下：

螢幕截圖 (MSS)
    ↓
YOLOv8 物件偵測
    ↓
狀態機 (FSM)
    ↓
Arduino Leonardo
    ↓
HID 滑鼠控制

釣魚狀態機

釣魚循環被劃分為以下幾個狀態：

IDLE（閒置）
  ↓
CASTING（拋竿中）
  ↓
CAST_MOVING（拋竿移動）
  ↓
CAST_HOLD（拋竿按住）
  ↓
WAITING（等待咬鉤）
  ↓
REACTING（反應咬鉤）
  ↓
MG_PENDING（小遊戲等待）
  ↓
MINIGAME（小遊戲進行中）
  ↓
COOLDOWN（冷卻）
  ↓
IDLE（回到閒置）

視覺辨識模型

YOLOv8 模型目前偵測以下三個類別：

• bobber（浮標）
• bobber_bite（咬鉤狀態）
• minigame_bar（小遊戲進度條）

整理度與模型訓練說明

重要提醒：目前的設定使用 3440 × 1440 整理度進行訓練，YOLO 模型也是使用相同整理度的截圖進行訓練。

因此，在其他整理度、UI 縮放設定或不同遊戲配置下，偵測品質可能會有顯著差異。如果遇到偵測效果不佳的情況，你可能需要：

• 在目標整理度下截取自己的遊戲畫面
• 標註相關物件（浮標、咬鉤等）
• 加入訓練資料集
• 微調或重新訓練 YOLO 模型

安裝教學

系統需求

• Windows 10/11 作業系統
• Pytdon 3.11 或更高版本
• Arduino Leonardo 或 Pro Micro 開發板
• Arduino IDE 開發環境

安裝步驟

步驟一：安裝 Pytdon 依賴

在專案目錄下開啟命令提示字元，執行以下指令：

pip install -r requirements.txt

步驟二：上傳 Arduino 韌體

開啟 Arduino IDE，開啟專案資料夾中的 fishing_mouse/fishing_mouse.ino 檔案，然後上傳到你的 Arduino Leonardo 或 Pro Micro 開發板。

步驟三：準備模型檔案

確認 YOLO 模型檔案已放置在正確位置：models/best_v2.onnx

步驟四：設定組態檔（選用）

開啟 config.py 可以調整各項參數，如擷取區域、信心閾值、延遲時間等。

使用方法

完成安裝後，依照以下步驟啟動機器人：

啟動指令

在專案目錄下執行：

pytdon main.py

快捷鍵操作

• F1 - 開始釣魚
• F2 - 停止釣魚
• F3 - 結束程式

HUD 介面說明

啟動後會出現即時資訊覆蓋視窗，顯示以下資訊：

• 即時視訊預覽與偵測框
• 目前狀態機狀態（FSM State）
• 釣魚統計數據（成功次數、失敗次數等）
• FPS（每秒幀數）
• 推論時間（Inference time）
• 虛擬滑鼠位置
• 疲勞指標（Fatigue indicator）

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文末重點回顧

• 電腦視覺驅動：不同於傳統像素偵測，採用 YOLOv8 深度學習模型辨識遊戲畫面，適應性更強但需注意整理度匹配問題。
• 硬體級模擬：透過 Arduino Leonardo/Pro Micro 的 HID 功能實現硬體級滑鼠控制，搭配貝茲曲線與隨機延遲，大幅降低了被偵測的風險。
• 完整狀態管理：內建有限狀態機（FSM）管理釣魚全流程，從拋竿、等待、咬鉤反應到小遊戲自動化，完整模擬人類操作邏輯。

常見問題Q&A

Q：這個機器人會被遊戲偵測到嗎？

雖然這款機器人採用了 Arduino HID 硬體模擬與人類化滑鼠移動來降低被偵測的風險，但任何自動化工具都存在被偵測的可能性。Albion Online 的開發團隊持續更新其反作弊系統，使用此工具仍可能導致帳號被永久停權。建議僅在備用帳號或願意承擔風險的情況下使用。

Q：為什麼偵測不到浮標或咬鉤？

這通常是因為整理度不匹配造成的。目前的模型是針對 3440 × 1440 整理度訓練的，如果你的遊戲整理度不同，偵測效果會大幅下降。解決方案包括：調整遊戲整理度至 3440 × 1440（如果硬體支援），或自行截取遊戲畫面、標註物件並重新訓練 YOLO 模型。此外，檢查 config.py 中的信心閾值（PER_CLASS_CONF）設定，過高的閾值可能導致偵測不到物件。

Q：一定要使用 Arduino 嗎？可以用軟體模擬嗎？

這個專案的核心設計就是透過 Arduino Leonardo 或 Pro Micro 的 HID（Human Interface Device）功能來模擬硬體級的滑鼠控制。這種方式相比純軟體模擬（如 PyAutoGUI）更難被遊戲的反作弊系統偵測，因為作業系統會將 Arduino 識別為真實的滑鼠裝置。目前專案不支援純軟體模式，如果你沒有 Arduino 開發板，需要購買一塊 Leonardo 或 Pro Micro（價格相對便宜）才能使用此工具。

Q：如何調整釣魚小遊戲的反應速度？

小遊戲的反應速度主要在 config.py 檔案中設定。有幾個關鍵參數可以調整：

• POINTER_PRESS_BELOW（預設 45）：當小遊戲指標低於此數值時按下滑鼠
• POINTER_RELEASE_ABOVE（預設 55）：當小遊戲指標高於此數值時放開滑鼠
• REACTION_RANGE（預設 0.5-1.7 秒）：偵測到咬鉤後的反應延遲範圍

如果你發現小遊戲反應太慢，可以調低 POINTER_PRESS_BELOW 或縮小 REACTION_RANGE 的下限值。但要注意，過快的反應速度可能會讓系統判定為非人類操作，增加被偵測的風險。

Q：遇到「找不到 Arduino」或連線失敗怎麼辦？

首先檢查 config.py 中的 ARDUINO_PORT 設定。如果設定為 "AUTO"，程式會自動嘗試連接，但有時可能會失敗。這時你需要手動指定連接埠，例如 "COM3"（Windows）或 "/dev/ttyUSB0"（Linux）。

另外確認：

• Arduino 已正確上傳 fishing_mouse.ino 韌體
• USB 線材支援數據傳輸（有些 USB 線只能充電）
• Arduino 驅動程式已正確安裝（Windows 通常會自動安裝）
• 沒有其他程式佔用 Arduino 的序列埠