CN106426165A - 一种人机对弈五子棋机器人控制方法 - Google Patents

Abstract

一种人机对弈五子棋机器人控制方法，首先，通过相机获取棋盘图像，并计算得到每个棋子放置点的坐标；其次通过相机获取当前图像，判断若有连成五个的白色棋子，则白方获胜，游戏结束；若没有，则获取人移动棋子之后的图像，判断若有连成五个的黑色棋子，则黑方获胜，游戏结束；若没有，则将两幅图像的对应位置的像素值相减，得到移动棋子的图像，并得到移动棋子坐标，将坐标信息送给机器人并利用下棋算法做判断，移动下一个棋子，并进行循环操作；本发明具有检测速度快、准确度高的特点。

Description

一种人机对弈五子棋机器人控制方法

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种人机对弈五子棋机器人控制方法。

背景技术

五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一，是一项比较流行的博弈游戏。它规则简单，富有趣味性，既有简单易学的特性，为人民群众所喜闻乐见，又有深奥的技巧和高水平的国际性比赛，能增强思维能力，提高智力，而且富含哲理，有助于修身养性。

一般的五子棋必须有两个人才可以对弈，而且必须有实际的棋盘和棋子，这种方式有很好的互动性，但是一个人的时候无法进行游戏。后来出现了人与计算机对弈的形式，这种方式的优点在于独自一人的情况下也能进行五子棋游戏，同时不需要实际的棋盘和棋子，极大的减少了人与人对弈的限制，但是，这种方式很大程度地减少了人的互动性，没有更好的用户体验。而利用图像的方式得到棋子的坐标，并控制机器人与人进行对弈，检测速度快、准确度高，既对人没有限制，而且大大的提高了用户体验。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种人机对弈五子棋机器人控制方法，利用数字图像处理方法得到棋子的位置坐标，并利用机器人完成下棋的动作来实现人机对弈，具有检测速度快、准确度高的特点。

为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种人机对弈五子棋机器人控制方法，具体实施步骤如下：

Step 1、通过相机3拍照获取整个空棋盘2的图像，获得棋盘2四个顶点的坐标，即为A(x₁,y₁)，B(x₂,y₂)，C(x₃,y₃)，D(x₄,y₄)，并计算得到棋盘的边长为L＝x₂-x₁；假设人为黑色棋子，机器人1为白色棋子，且人为先下者；

Step 2、标准五子棋棋盘为15*15的正方形，共有225个交叉点，因此棋盘格的边长为a＝L/16；棋盘2中任意一点的坐标为(x₁+n*a,y₁+m*a)，n为棋子所在列数，m为棋子所在行数；

Step 3、通过相机3进行拍照获取当前图像，记为Image 1；

Step 4、对Image 1检测判断在横向、纵向、斜方向是否有连成五个的白色棋子；若有，则白方获胜，游戏结束；若没有，则进行Step 5；

Step 5、等待人移动一个棋子之后，通过相机3拍照获取当前图像，并进行预处理，记为Image2；

Step 6、对Image 2检测判断在横向、纵向、斜方向是否有连成五个的黑色棋子；若有，则黑方获胜，游戏结束；若没有，则进行Step 7；

Step 7、将Image 2图像上的第k个点的灰度值I₂(k)与Image 1图像上的第k个点的灰度值I₁(k)，对应相减得到I(k)：

I(k)＝I₂(k)-I₁(k)；

Step8、将像素值I(k)与阈值σ进行比较，若I(k)≥σ，则像素值G(k)＝0；若I(k)<σ，则G(k)＝255，得到二值化图像Image 3，图像中只有人移动了的黑色棋子：

Step 9、计算Image 3在区间[y₁,y₃]和[x₁,x₂]的垂直和水平像素灰度积分函数分别为V(x)和H(y),I(x,y)为Image 3中像素点的灰度值：

Step 10、找到V(x)的极大值点即为棋子的横坐标x₀，找到H(y)的极大值点即为棋子的纵坐标y₀，并利用公式求出黑色棋子所在的列n＝(x₀-x₁)/a和行m＝(y₀-y₁)/a；

Step 11、根据棋子位置(n,m)和下棋算法，得出最佳落子位置(p,q)，并利用公式计算出最佳落子的坐标(x₁+p*a,y₁+q*a)，记为Position 2，并传送给机器人1；

Step 12、机器人1利用吸盘在棋子盒里吸起一个白色棋子，放到Position 2处；

Step 13、放置完成后，机器人1移动到初始位置Position 0处；再循环进行Step3，直到游戏结束。

所述的Step8中σ取为70。

本发明的有益效果：

本发明实验结果表明，本发明涉及的利用背景相减得到移动棋子坐标的方法，可以实现人机对弈，具有自动、速度快、准确度高、互动性强的特点，能准确地得到人的移动棋子坐标，并根据下棋算法得出最佳落子位置，控制机器人形象地完成人机对弈，提高用户体验。

附图说明

图1为本发明的机器人装置的整体结构示意图。

图2为本发明的棋盘示意图。

图3为本发明的原理框图。

具体实施方式

下面参照附图并结合实例详述本发明。

参见图1，本发明的机器人装置包括棋盘2、相机3和机器人1；相机3安装在棋盘2的正上方，机器人1开始不在相机3的视野中，拍照完成后，进行处理，将信息送给机器人1，机器人1再执行相应动作。

参见图2，棋盘2为15*15的标准五子棋棋盘。

参见图3，一种人机对弈五子棋机器人控制方法，具体实施步骤如下：

Step 1、通过相机3拍照获取整个空棋盘2的图像，获得棋盘2四个顶点的坐标，即为A(x₁,y₁)，B(x₂,y₂)，C(x₃,y₃)，D(x₄,y₄)，并计算得到棋盘的边长为L＝x₂-x₁；假设人为黑色棋子，机器人1为白色棋子，且人为先下者；

Step 2、标准五子棋棋盘为15*15的正方形，共有225个交叉点，因此棋盘格的边长为a＝L/16；棋盘2中任意一点的坐标为(x₁+n*a,y₁+m*a)，n为棋子所在列数，m为棋子所在行数；

Step 3、通过相机3进行拍照获取当前图像，记为Image 1；

Step 4、对Image 1检测判断在横向、纵向、斜方向是否有连成五个的白色棋子；若有，则白方获胜，游戏结束；若没有，则进行Step 5；

Step 5、等待人移动一个棋子之后，通过相机3拍照获取当前图像，并进行预处理，记为Image2；

Step 6、对Image 2检测判断在横向、纵向、斜方向是否有连成五个的黑色棋子；若有，则黑方获胜，游戏结束；若没有，则进行Step 7；

Step 7、将Image 2图像上的第k个点的灰度值I₂(k)与Image 1图像上的第k个点的灰度值I₁(k)对应相减得到I(k)：

I(k)＝I₂(k)-I₁(k)；

Step8、将像素值I(k)与阈值σ进行比较，若I(k)≥σ，则像素值G(k)＝0；若I(k)<σ，则G(k)＝255，得到二值化图像Image 3，图像中只有人移动了的黑色棋子：

Step 9、计算Image 3在区间[y₁,y₃]和[x₁,x₂]的垂直和水平像素灰度积分函数分别为V(x)和H(y),I(x,y)为Image 3中像素点的灰度值：

Step 10、找到V(x)的极大值点即为棋子的横坐标x₀，找到H(y)的极大值点即为棋子的纵坐标y₀，并利用公式求出黑色棋子所在的列n＝(x₀-x₁)/a和行m＝(y₀-y₁)/a；

Step 11、根据棋子位置(n,m)和下棋算法，得出最佳落子位置(p,q)，并利用公式计算出最佳落子的坐标(x₁+p*a,y₁+q*a)，记为Position 2，并传送给机器人1；

Step 12、机器人1利用吸盘在棋子盒里吸起一个白色棋子，放到Position 2处；

Step 13、放置完成后，机器人1移动到初始位置Position 0处；再循环进行Step3，直到游戏结束。

所述的Step8中的σ取为70。

Claims (2)

1.一种人机对弈五子棋机器人控制方法，其特征在于，具体实施步骤如下：

Step 1、通过相机(3)拍照获取整个空棋盘(2)的图像，获得棋盘四个顶点的坐标，即为A(x₁,y₁)，B(x₂,y₂)，C(x₃,y₃)，D(x₄,y₄)，并计算得到棋盘的边长为L＝x₂-x₁；假设人为黑色棋子，机器人(1)为白色棋子，且人为先下者；

Step 2、标准五子棋棋盘为15*15的正方形，共有225个交叉点，因此棋盘格的边长为a＝L/16；棋盘(2)中任意一点的坐标为(x₁+n*a,y₁+m*a)，n为棋子所在列数，m为棋子所在行数；

Step 3、通过相机(3)进行拍照获取当前图像，记为Image 1；

Step 4、对Image 1检测判断在横向、纵向、斜方向是否有连成五个的白色棋子；若有，则白方获胜，游戏结束；若没有，则进行Step 5；

Step 5、等待人移动一个棋子之后，通过相机(3)拍照获取当前图像，并进行预处理，记为Image2；

Step 6、对Image 2检测判断在横向、纵向、斜方向是否有连成五个的黑色棋子；若有，则黑方获胜，游戏结束；若没有，则进行Step 7；

Step 7、将Image 2图像上的第k个点的灰度值I₂(k)与Image 1图像上的第k个点的灰度值I₁(k)对应相减得到I(k)：

I(k)＝I₂(k)-I₁(k)；

Step8、将像素值I(k)与阈值σ进行比较，若I(k)≥σ，则像素值G(k)＝0；若I(k)<σ，则G(k)＝255，得到二值化图像Image 3，图像中只有人移动了的黑色棋子：

$G\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& I\left(k\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&sigma;}\\ 255& I\left(k\right)<\mathrm{\&sigma;}\end{array}\right.;$

Step 9、计算Image 3在区间[y₁,y₃]和[x₁,x₂]的垂直和水平像素灰度积分函数分别为V(x)和H(y),I(x,y)为Image 3中像素点的灰度值：

$V\left(x\right)=\underset{y_1}{\overset{y_3}{\&Sigma;}}I(x,y);$

$H\left(y\right)=\underset{x_1}{\overset{x_2}{\&Sigma;}}I(x,y);$

Step 10、找到V(x)的极大值点即为棋子的横坐标x₀，找到H(y)的极大值点即为棋子的纵坐标y₀，并利用公式求出黑色棋子所在的列n＝(x₀-x₁)/a和行m＝(y₀-y₁)/a；

Step 11、根据棋子位置(n,m)和下棋算法，得出最佳落子位置(p,q)，并利用公式计算出最佳落子的坐标(x₁+p*a,y₁+q*a)，记为Position 2，并传送给机器人(1)；

Step 12、机器人(1)利用吸盘在棋子盒里吸起一个白色棋子，放到Position 2处；

Step 13、放置完成后，机器人(1)移动到初始位置Position 0处；再循环进行Step 3，直到游戏结束。

2.根据权利要求1所述的一种人机对弈五子棋机器人控制方法，其特征在于，所述的Step8中σ取为70。