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Pico相比于传统树莓派，更偏向掌控。本项目充分发挥其掌控，并结合传统树莓派生态优良，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口掌控机械结构下棋。该平台可用来学习AI算法、设备学习，同期兼顾对机械臂、摄像头等硬件外设的运用。
1、概述
树莓派最新推出的Pico，基于其双核Arm Cortex M0+芯片RP2040。对比可发掘，这一颗芯片，相较于传统的树莓派，更偏向一个做掌控的MCU单片机，其丰富的外设IO，精巧的结构，很难让人相信这亦是树莓派系列。
该项目的想法是想明显Pico的掌控性能，同期又继续发挥树莓派现有的优良生态环境的优良，放开胆子，两个方面的优良相结合。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通讯调用关联算法和库，计算下一步落子；
（3）Pico经过IO掌控机械结构，安置棋子，实现真正道理上的人机对弈。
项目新意：
一方面，在软件编程上，能够基于该项目平台学习人工智能、深度学习关联的算法知识；另一方面，在硬件方面，能够学习IO掌控机械臂、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，后续再研发、再学习的潜能很强。
五子棋的算法较围棋简单，亦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！
2、技术路线
1、图像识别
日前摄像头初步计划选择：OV7670摄像头（FIFO）
该摄像头集成度高，调用很简单，且有必定的实质工程经验做为参考。该摄像头清晰度做图像识别已然足够。
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，日前思虑Pico做为一个中继或是做初步处理的功能。重点算法能够经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状况。
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。初步可调用现有的有些五子棋算法，实现基本功能。
更进一步地，能够这里基本上，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。该过程可研发程度较高，后期可很久连续的优化研发，可做为一个学习工具。
最后能够实现对弈对手难道选取：简单、中等、困难、挑战AI等模式。
3.下棋执行
PC上位机计算得到下一步落子的位置坐标后，将信息经过串口传到Pico。Pico经过IO口掌控机械臂结构，在棋盘相应位置安置五子棋。
为节省资源和保准落子的准确性，机械臂采用X-Y二维移动臂+安置臂两个结构构成
X-Y二维移动臂采用2个步进电机，占用4个IO;
安置臂采用2个舵机，占用4个IO;
为保准落子的准确性，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，增多落子准确性。形成闭环。
3、可行性与项目优良：
1.OV7670摄像头有运用经验，并有海量的现成资料；
2.机械臂的掌控有项目经验可参考；
3.五子棋算法有较多可参考的算法和资料，以及有关联的五子棋算法库可经过Python调用。相针对围墙，五子棋算法简单，可学习性和实现性较强。
4.Pico 的外设掌控丰富：30*GPIO管脚，16*PWM通道，足以实现以上的掌控方面的需求；树莓派及其基于microPython研发为算法的深度研发供给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，亦是一个深入软硬件学习的平台。
（1）硬件方面：学习IO、机械臂掌控（掌控舵机、步进电机）；摄像头调用；串口通讯等关联硬件知识。
（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、设备学习等深度的软件编程知识。是一个人工智能的学习平台，能够用来持续训练和打磨五子棋AI模型。
这是一个迷你版的阿尔法狗，同期亦是真正道理上和你面对面下棋的AI。
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发表于 2024-9-27 16:14:41