Diseño de un dispositivo de control de juegos con detección y seguimiento de objetos en tiempo real para mejorar el desempeño en Counter Strike 2

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo evaluar el desempeño de los jugadores habituales de Counter-Strike 2 con dificultades o limitaciones físicas al jugar. Para ello, se diseñó un dispositivo de juego con sistema basado en YOLOv5, un modelo que utiliza la arquitectura de una red neuronal convolucional, que ofrece diferentes versiones que varían en tamaño y capacidad. La programación se realizó en el entorno de desarrollo Visual Studio Code utilizando Python, YOLOv5, PyTorch y Arduino. Se llevó a cabo una comparativa entre jugar con y sin el dispositivo, utilizando un analizador de partidas en línea. Los resultados indican que el dispositivo puede mejorar el desempeño de los jugadores habituales de Counter-Strike 2 sin afectar negativamente a los jugadores novatos y expertos, aunque existen limitaciones al apuntar y seguir objetivos que se encuentran demasiado lejos en tiempo real.