一、概述

樹莓派Pico基于其雙核Arm Cortex M0+芯片RP2040。對比可發現，這一顆芯片，相較于傳統的樹莓派，更偏向一個做控制的MCU單片機，其豐富的外設IO，精巧的結構，很難讓人相信這也是樹莓派系列。

該項目的想法是想突出Pico的控制性能，同時又繼續發揮樹莓派現有的優良生態環境的優勢，放開膽子，兩個方面的優勢相結合。打造一個五子棋AI對戰系統，即：

（1）圖像識別五子棋盤；

（2）與PC通訊調用相關算法和庫，計算下一步落子；

（3）Pico通過IO控制機械結構，放置棋子，實現真正意義上的人機對弈。

項目新意：

一方面，在軟件編程上，可以基于該項目平臺學習人工智能、深度學習相關的算法知識；另一方面，在硬件方面，可以學習IO控制機械臂、調用攝像頭等外設方面的硬件知識和技能。該項目軟硬相結合，后續再開發、在學習的潛力較大。

五子棋的算法較圍棋簡單，也有較多現成的庫可參考。該項目就相當于一個迷你版的阿爾法狗。聽起來是不是很酷！

二、技術路線

1、圖像識別

目前攝像頭初步計劃選用：OV7670攝像頭（FIFO）

（圖片見附件）

該攝像頭集成度高，調用很簡單，且有一定的實際工程經驗作為參考。該攝像頭清晰度做圖像識別已經足夠。

在算法方面，采用較為成熟的Ganny算子邊緣檢測和圖像灰度處理。鑒于Pico資源有限，目前考慮Pico作為一個中繼或者是做初步處理的功能。主要算法可以通過串口通訊將數據傳遞給PC端上位機，上位機計算后識別五子棋棋子坐標及其棋局情況。

2.下棋算法

下棋算法基于Python編程，發揮 Python強大的能力及生態。初步可調用現有的一些五子棋算法，實現基本功能。

更進一步地，可以在此基礎上，加入AI算法和深度學習，在PC端訓練出一個五子棋AI，計算下一步落子。該過程可開發程度較高，后期可長久持續的優化開發，可作為一個學習工具。

最終可以實現對弈對手難道選擇：簡單、中等、困難、挑戰AI等模式。

3.下棋執行

PC上位機計算得到下一步落子的位置坐標后，將信息通過串口傳到Pico。Pico通過IO口控制機械臂結構，在棋盤相應位置放置五子棋。

為節省資源和保證落子的準確性，機械臂采用X-Y二維移動臂+放置臂兩個結構組成

X-Y二維移動臂采用2個步進電機，占用4個IO;

放置臂采用2個舵機，占用4個IO;

（機械臂 圖片見附件）

為保證落子的準確性，提前輸入并校準棋盤各坐標的位置（棋盤各坐標對應平面X-Y軸兩個步進電機的轉動量）

如有必要，可采用攝像頭輔助識別落子位置，增加落子準確性。形成閉環。

三、可行性與項目優勢：

1.OV7670攝像頭有使用經驗，并有大量的現成資料；

2.機械臂的控制有項目經驗可參考；

3.五子棋算法有較多可參考的算法和資料，以及有相關的五子棋算法庫可通過Python調用。相對于圍墻，五子棋算法簡單，可學習性和實現性較強。

4.Pico 的外設控制豐富：30*GPIO管腳，16*PWM通道，足以實現上述的控制方面的要求；樹莓派及其基于microPython開發為算法的深度開發提供了強大的生態和資源，是其他單片機不可比擬的。

5.該項目平臺打造之后，也是一個深入軟硬件學習的平臺。

（1）硬件方面：學習IO、機械臂控制（控制舵機、步進電機）；攝像頭調用；串口通訊等相關硬件知識。

（2）軟件方面：除了Pico的片上編程之外，還能學習上位機編程、Python編程、AI算法、機器學習等深度的軟件編程知識。是一個人工智能的學習平臺，可以用來不斷訓練和打磨五子棋AI模型。

這是一個迷你版的阿爾法狗，同時也是真正意義上和你面對面下棋的AI。