基于圖像識(shí)別的智能下棋機(jī)器人

張猛 蔣濤 高琴

摘 要：采用MK60單片機(jī)作為智能下棋機(jī)器人的主控單元，控制氣泵配合吸盤(pán)吸取、放置棋子。利用OpenCV 視覺(jué)庫(kù)進(jìn)行圖像處理，完成目標(biāo)識(shí)別。算法上采用HOG特征算法、機(jī)器學(xué)習(xí)SVM算法，經(jīng)過(guò) PID 閉環(huán)運(yùn)動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)智能下棋機(jī)器人在棋盤(pán)上移動(dòng)擺放及“八皇后”規(guī)則位置的擺放。

關(guān)鍵詞：?jiǎn)纹瑱C(jī);圖像識(shí)別;PID控制;HOG特征算法;機(jī)器學(xué)習(xí)SVM算法;機(jī)器人

中圖分類號(hào)：TP274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）03-00-04

0 引 言

隨著21世紀(jì)控制技術(shù)的發(fā)展，智能運(yùn)動(dòng)平臺(tái)控制技術(shù)將是未來(lái)的研究重點(diǎn)。隨著機(jī)器視覺(jué)、全向移動(dòng)平臺(tái)的發(fā)展，智能運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的控制與研究也將隨之產(chǎn)生突破性的創(chuàng)新與發(fā)展。隨著自動(dòng)識(shí)別的識(shí)別率、機(jī)械移動(dòng)精確度的提升，智能運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的智能控制也將取得相應(yīng)發(fā)展，在此基礎(chǔ)上還可搭載其它模塊實(shí)現(xiàn)多元化的功能需求，被廣泛應(yīng)用在智能化物流倉(cāng)儲(chǔ)、智能家居系統(tǒng)、衛(wèi)星探測(cè)器等[1-3]。

智能機(jī)器人可根據(jù)棋盤(pán)上八顆不同位置的棋子進(jìn)行重新擺放，擺出符合“八皇后”規(guī)則的位置。棋盤(pán)和棋子如圖1和圖2所示。在8×8格的國(guó)際象棋上擺放八個(gè)皇后，使其不能互相攻擊，即任意兩個(gè)皇后都不能處于同一行、同一列或同一斜線上。

1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

機(jī)械結(jié)構(gòu)整體框圖如圖3所示，整體采用雙層車身，下層用玻纖板作為小車的底盤(pán)，下層分別安裝電機(jī)、麥克納姆輪、氣泵、驅(qū)動(dòng)板、主控板、陀螺儀模塊、電池。玻纖板四周雕刻固定四個(gè)減速電機(jī)。安裝麥克納姆輪，可實(shí)現(xiàn)全向移動(dòng)。上下層之間安裝氣泵，減小了氣泵在工作時(shí)對(duì)車的震動(dòng)影響導(dǎo)致攝像頭采集圖像不準(zhǔn)確。上層采用碳板，在上層分別安裝攝像頭、機(jī)械臂。車模側(cè)視圖和車模俯視圖如圖4和圖5所示[4-5]。

2 硬件設(shè)計(jì)

2.1 主控電路設(shè)計(jì)

電路部分包括：主控芯片、電源電路、液晶顯示接口、升壓降壓模塊和按鍵電路。強(qiáng)電流和弱電流分別分布在電路板上的兩個(gè)角落。數(shù)字地與模擬地隔離，可抵抗干擾，顯著地提高電路的穩(wěn)定性，主控電路如圖6所示。

2.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)

電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路是一個(gè)由分立元件制作的直流電動(dòng)機(jī)可逆雙極型橋式驅(qū)動(dòng)器，其功率元件由四支N溝道功率MOSFET 管組成，額定工作電流可達(dá)到20 A以上，大大提高了電動(dòng)機(jī)的工作轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。該驅(qū)動(dòng)器主要由以下部分組成： PWM信號(hào)輸入接口、邏輯換向電路、死區(qū)控制電路、電源電路、上橋臂功率 MOSFET 管柵極驅(qū)動(dòng)電壓泵升電路、功率 MOSFET 管柵極驅(qū)動(dòng)電路、橋式功率驅(qū)動(dòng)電路和緩沖保護(hù)電路等[6]。電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路如圖7所示。

2.3 舵機(jī)驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)

轉(zhuǎn)向舵機(jī)采用32 kg數(shù)字舵機(jī)，工作電壓不超過(guò)6 V。電源經(jīng)TPS563201 降壓穩(wěn)壓器輸出6 V作為舵機(jī)電源，通過(guò)周期為20 ms的PWM波控制舵機(jī)角度[7]。舵機(jī)驅(qū)動(dòng)電路如圖8所示。

3 軟件設(shè)計(jì)

軟件設(shè)計(jì)包括四大部分：視覺(jué)處理、路徑規(guī)劃、機(jī)械臂控制和驅(qū)動(dòng)電機(jī)PID閉環(huán)控制。樹(shù)莓派經(jīng)過(guò)攝像頭采集圖像進(jìn)行數(shù)字識(shí)別、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、偏差處理，將目的坐標(biāo)傳給單片機(jī)，由單片機(jī)計(jì)算路徑，控制麥克納姆輪平穩(wěn)到指定地點(diǎn)，控制機(jī)械臂吸取棋子[8]。軟件流程框圖如圖9所示。

3.1 視覺(jué)處理

圖像處理平臺(tái)采用樹(shù)莓派配合USB攝像頭，搭配Linux操作系統(tǒng)及OPENCV開(kāi)源庫(kù)，實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)系還原、車身定位、棋盤(pán)識(shí)別等圖像處理功能，能夠在4×4的場(chǎng)地中找出棋盤(pán)目標(biāo)位置且判斷出機(jī)器人姿態(tài)，并且能夠識(shí)別棋盤(pán)數(shù)字確定目標(biāo)。

3.1.1 數(shù)字識(shí)別

我們運(yùn)用HOG特征算法加機(jī)器學(xué)習(xí)SVM算法解決數(shù)字識(shí)別問(wèn)題。方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient，HOG）是一種在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理中用來(lái)進(jìn)行物體檢測(cè)的特征描述子。HOG特征通過(guò)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來(lái)構(gòu)成特征。SVM（Support Vector Machine）指的是支持向量機(jī)，是常見(jiàn)的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類以及回歸分析。通過(guò)事先采集好的數(shù)據(jù)集，銅鼓HOG算法提取出數(shù)字對(duì)應(yīng)的特征信息，再通過(guò)SVM分類器進(jìn)行分類處理。

數(shù)字識(shí)別過(guò)程：首先采集數(shù)據(jù)，對(duì)場(chǎng)地上的數(shù)字進(jìn)行拍照，每個(gè)數(shù)字拍攝20張不同角度照片，并進(jìn)行縮放，縮小后像素為128×128，并進(jìn)行灰度化、二值化。進(jìn)行對(duì)數(shù)字的HOG特征提取，訓(xùn)練SVM分類器（20張照片為一組進(jìn)行標(biāo)號(hào)）并生成.xml文件，進(jìn)行分類器測(cè)試。訓(xùn)練框圖和識(shí)別框圖如圖10和圖11所示。

3.1.2 棋子識(shí)別

利用Hough 圓檢測(cè)，可方便檢測(cè)出圖像中的圓。HoughCircles函數(shù)的兩個(gè)參數(shù) minRadius，maxRadius，最大半徑和最小半徑，通過(guò)設(shè)置合適的值，便可檢測(cè)出圖像中是否包含圓形棋子。

3.1.3 偏差識(shí)別

攝像頭捕捉圖像，對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、二值化、濾波、去燥。利用OPENCV的findContour函數(shù)進(jìn)行輪廓查找，根據(jù)輪廓面積大小排序篩選，去除多余輪廓，利用函數(shù)minAreaRect（）得到輪廓的中心（x，y），寬高（w，h），通過(guò)矩形輪廓中心（x，y）與攝像頭中心（x0，y0）的相對(duì)位置計(jì)算偏差，偏差結(jié)果用于小車PID閉環(huán)控制。

3.2 路徑規(guī)劃

利用回溯算法求得“八皇后”問(wèn)題一共有92種不同的解，會(huì)生成92×8坐標(biāo)解。識(shí)別到第一個(gè)棋子后，小車移動(dòng)到棋子的位置。識(shí)別出數(shù)字后得到小車自身坐標(biāo)與棋子的坐標(biāo)，從92×8坐標(biāo)中找到符合棋子位置的第一個(gè)坐標(biāo)，之后可依次確定7個(gè)棋子的坐標(biāo)。將第一個(gè)棋子確定位置后。進(jìn)行逐行視覺(jué)尋找棋子并進(jìn)行這一行棋子的搬移。

3.3 機(jī)械臂控制

為使機(jī)械臂能夠?qū)崿F(xiàn)較為平滑的抓取，對(duì)機(jī)械臂上三個(gè)舵機(jī)分段延時(shí)PWM控制，實(shí)現(xiàn)用吸盤(pán)平穩(wěn)吸取棋子。

3.4 閉環(huán)控制

位置和方向的閉環(huán)控制是實(shí)現(xiàn)底盤(pán)運(yùn)動(dòng)控制的基礎(chǔ)（棋子搬運(yùn)），由陀螺儀采集轉(zhuǎn)動(dòng)偏差，圖像處理采集位置偏差與期望值一起輸入到PID控制器，得到目標(biāo)位移和方向。并最終作用于麥克納姆輪上，實(shí)現(xiàn)精確的位置控制[9-10]。PID控制圖如圖12所示。

4 結(jié) 語(yǔ)

智能平臺(tái)的自主識(shí)別的智能控制并非一個(gè)簡(jiǎn)單的控制問(wèn)題，它涵蓋了控制、模式識(shí)別、力學(xué)、光學(xué)、電磁學(xué)、傳感技術(shù)、電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械及車輛工程等多個(gè)學(xué)科。采用微控制器 MK60單片機(jī)，結(jié)合算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)平臺(tái)的精確定位與具體功能地執(zhí)行。搭建好小車的軟硬件平臺(tái)后，我們進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)、調(diào)試，證明導(dǎo)航控制策略是穩(wěn)定、有效的。當(dāng)前方案存在的問(wèn)題是在調(diào)試過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)了移動(dòng)平臺(tái)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和攝像頭支架的設(shè)計(jì)存在著缺陷和不足，限制了移動(dòng)平臺(tái)的速度。圖像信息的處理算法和導(dǎo)航控制算法有改進(jìn)和提升的空間，可以嘗試換用計(jì)算力更強(qiáng)的計(jì)算平臺(tái)，部署深度學(xué)習(xí)算法，提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。對(duì)于目前智能下棋小車的平臺(tái)，延伸出物流倉(cāng)儲(chǔ)方面的新用途。

參 考 文 獻(xiàn)

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