人工智能五子棋(人工智能五子棋app)

 

Pico相比于传统树莓派，更偏向控制。本项目充分发挥其控制，并结合传统树莓派生态优势，打造一个五子棋AI对弈平台：图像识别棋盘、PC通讯调用算法、IO口控制机械结构下棋。该平台可用来学习AI算法、机器学习，同时兼顾对机械臂、摄像头等硬件外设的使用。

一、概述

树莓派最新推出的Pico，基于其双核Arm Cortex M0+芯片RP2040。对比可发现，这一颗芯片，相较于传统的树莓派，更偏向一个做控制的MCU单片机，其丰富的外设IO，精巧的结构，很难让人相信这也是树莓派系列。

该项目的想法是想突出Pico的控制性能，同时又继续发挥树莓派现有的优良生态环境的优势，放开胆子，两个方面的优势相结合。打造一个五子棋AI对战系统，即：

（1）图像识别五子棋盘；

（2）与PC通讯调用相关算法和库，计算下一步落子；

（3）Pico通过IO控制机械结构，放置棋子，实现真正意义上的人机对弈。

项目新意：

一方面，在软件编程上，可以基于该项目平台学习人工智能、深度学习相关的算法知识；另一方面，在硬件方面，可以学习IO控制机械臂、调用摄像头等外设方面的硬件知识和技能。该项目软硬相结合，后续再开发、再学习的潜力较大。

五子棋的算法较围棋简单，也有较多现成的库可参考。该项目就相当于一个迷你版的阿尔法狗。听起来是不是很酷！

二、技术路线

1、图像识别

目前摄像头初步计划选用：OV7670摄像头（FIFO）

该摄像头集成度高，调用很简单，且有一定的实际工程经验作为参考。该摄像头清晰度做图像识别已经足够。

在算法方面，采用较为成熟的Ganny算子边缘检测和图像灰度处理。鉴于Pico资源有限，目前考虑Pico作为一个中继或者是做初步处理的功能。主要算法可以通过串口通讯将数据传递给PC端上位机，上位机计算后识别五子棋棋子坐标及其棋局情况。

2.下棋算法

下棋算法基于Python编程，发挥 Python强大的能力及生态。初步可调用现有的一些五子棋算法，实现基本功能。

更进一步地，可以在此基础上，加入AI算法和深度学习，在PC端训练出一个五子棋AI，计算下一步落子。该过程可开发程度较高，后期可长久持续的优化开发，可作为一个学习工具。

互联网小常识：核心层承担整个网络流量的40%-60%，其技术标准主要是GE/10GE，核心设备是高性能交换路由器，连接核心路由器的是具有冗余链路的光纤。

最终可以实现对弈对手难道选择：简单、中等、困难、挑战AI等模式。

互联网小常识：outside为外部端口，安全级别为0，inside为内部端口，安全级别为100，安全级别的取值范围为1-99，值越大越安全。

3.下棋执行

PC上位机计算得到下一步落子的位置坐标后，将信息通过串口传到Pico。Pico通过IO口控制机械臂结构，在棋盘相应位置放置五子棋。

为节省资源和保证落子的准确性，机械臂采用X-Y二维移动臂+放置臂两个结构组成

X-Y二维移动臂采用2个步进电机，占用4个IO;

放置臂采用2个舵机，占用4个IO;

为保证落子的准确性，提前输入并校准棋盘各坐标的位置（棋盘各坐标对应平面X-Y轴两个步进电机的转动量）

如有必要，可采用摄像头辅助识别落子位置，增加落子准确性。形成闭环。

三、可行性与项目优势：

1.OV7670摄像头有使用经验，并有大量的现成资料；

2.机械臂的控制有项目经验可参考；

3.五子棋算法有较多可参考的算法和资料，以及有相关的五子棋算法库可通过Python调用。相对于围墙，五子棋算法简单，可学习性和实现性较强。

4.Pico 的外设控制丰富：30*GPIO管脚，16*PWM通道，足以实现上述的控制方面的要求；树莓派及其基于microPython开发为算法的深度开发提供了强大的生态和资源，是其他单片机不可比拟的。

5.该项目平台打造之后，也是一个深入软硬件学习的平台。

（1）硬件方面：学习IO、机械臂控制（控制舵机、步进电机）；摄像头调用；串口通讯等相关硬件知识。

（2）软件方面：除了Pico的片上编程之外，还能学习上位机编程、Python编程、AI算法、机器学习等深度的软件编程知识。是一个人工智能的学习平台，可以用来不断训练和打磨五子棋AI模型。

这是一个迷你版的阿尔法狗，同时也是真正意义上和你面对面下棋的AI。

互联网小常识：将主机（A）资源记录手动添加到正向查找区域时，使用“创建相关的指针（PTR）记录”选项，可以将指针记录自动添加到反向查找区域中。

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