一、概述

树莓派最新推出的Pico，基于其双核Arm Cortex M0+芯片RP2040。
比拟可创造，这一颗芯片，相较于传统的树莓派，更倾向一个做掌握的MCU单片机，其丰富的外设IO，风雅的构造，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的掌握性能，同时又连续发挥树莓派现有的优秀生态环境的上风，放开胆子，两个方面的上风相结合。
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通讯调用干系算法和库，打算下一步落子；

（3）Pico通过IO掌握机器构造，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、深度学习干系的算法知识；另一方面，在硬件方面，可以学习IO掌握机器臂、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，后续再开拓、再学习的潜力较大。

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

二、技能路线

1、图像识别

目前摄像头初步操持选用：OV7670摄像头（FIFO）

该摄像头集成度高，调用很大略，且有一定的实际工程履历作为参考。
该摄像头清晰度做图像识别已经足够。

在算法方面，采取较为成熟的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。
紧张算法可以通过串口通讯将数据通报给PC端上位机，上位机打算后识别五子棋棋子坐标及其棋局情形。

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，可以在此根本上，加入AI算法和深度学习，在PC端演习出一个五子棋AI，打算下一步落子。
该过程可开拓程度较高，后期可长久持续的优化开拓，可作为一个学习工具。

终极可以实现对弈对手难道选择：大略、中等、困难、寻衅AI等模式。

3.下棋实行

PC上位机打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口掌握机器臂构造，在棋盘相应位置放置五子棋。

为节省资源和担保落子的准确性，机器臂采取X-Y二维移动臂+放置臂两个构造组成

X-Y二维移动臂采取2个步进电机，占用4个IO;

放置臂采取2个舵机，占用4个IO;

为担保落子的准确性，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轴两个步进电机的迁徙改变量）

如有必要，可采取摄像头赞助识别落子位置，增加落子准确性。
形成闭环。

三、可行性与项目上风：

1.OV7670摄像头有利用履历，并有大量的现成资料；

2.机器臂的掌握有项目履历可参考；

3.五子棋算法有较多可参考的算法和资料，以及有干系的五子棋算法库可通过Python调用。
相对付围墙，五子棋算法大略，可学习性和实现性较强。

4.Pico 的外设掌握丰富：30GPIO管脚，16PWM通道，足以实现上述的掌握方面的哀求；树莓派及其基于microPython开拓为算法的深度开拓供应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、机器臂掌握（掌握舵机、步进电机）；摄像头调用；串口通讯等干系硬件知识。

（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，可以用来不断演习和打磨五子棋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。