智能象棋对弈系统的设计与实现

发布时间：2020-06-21 21:48

【摘要】：人工智能研究近年来蓬勃发展,计算机博弈算法也有长足的发展,产生了广泛的社会影响,人工智能产品逐步走进人们的生活,本文将描述一个通过机械手臂与人进行交互的智能象棋对弈系统。该系统通过摄像头获得棋盘信息,得到玩家的下棋状态,并通过机械手臂完成与人的对弈过程。中国象棋历史悠久、玩家众多,该系统的实现应用于教育和娱乐领域,有助于象棋文化的传播和人们象棋水平的提高。本系统围绕着实现与人类玩家进行下棋的目的进行了设计和实验,对系统实现的细节进行了讨论和研究,论文主要关注了以下三个方面的问题:第一、研究了棋盘中定位和识别象棋的算法,包括棋盘的矫正,棋子的定位和棋子的识别。识别算法中,分析比较了SIFT算法和CNN算法的优劣以及在实际系统中的应用情况。第二、研究了中国象棋的计算机对弈算法,主要是计算机中棋盘和棋子的存贮方式,博弈树的搜索方法和局面评估函数。对比了多种搜索方法的运行效率并分析了局面评估函数的组成内容以及其参数的调整的方法。第三、针对人机对弈的流程,分析了识别人类玩家落子的过程,比较了多种运动检测方法,并最终采用帧间差分方法来判断手进入棋盘和离开棋盘的时间,从而能够完成下棋流程。本文实现的象棋系统,在完成对弈流程中,先通过摄像头获取玩家下棋状态,是否在落子阶段,如果落子完成,则开始获取棋盘上的棋子信息,通过取得的棋局信息,博弈算法给出一个落子点,用过与机械臂通信协议发送给硬件设备,从而完成整个对弈过程。
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP18;O225
【图文】：

系统流程图,系统流程,智能,机械手臂

识别棋子等操作，将棋盘上的信息保存为弈算法，进行分析，从而得出对弈策略；之置信息，传递给机械手臂进行操作；对棋盘成离开棋盘之后，再循环进行采集棋盘信息程如下图 2-1 所示：

流程图,流程,算法鲁棒性,尺度空间

该算法鲁棒性很强，对图像的平移，缩放，旋转等保持不变性，同时，亮度的变化，图片中的噪声点以及视角的变化都有较高的稳定性[5]。SIFT 提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息特征向量的匹配过程是该算法的重点（图 2-2 显示的 SIFT 进行匹配的过程）：

【参考文献】