案例：用机器人手臂mybot 280玩井字游戏

本案例设计了一个将计算机视觉与机器人控制相结合，与机械臂玩井字游戏的项目。

该项目由Karteek Menda创建，他在Github、YouTube和Medium上开源并发布了相关内容。

井字游戏是一种经典的双人游戏，玩家轮流在3×3网格上做标记。在水平、垂直或对角线上成功放置3个标记的玩家获胜。

在这个项目中，我们将构建一个简单的人机对抗机器人系统。

myCobot 280 Pi

由大象机器人公司开发的myCobot 280系列代表了一系列6自由度协作机器人手臂，主要用于研究，教育，科学和技术应用。mybot 280 Pi，配备树莓派作为其控制板，设计为用户友好，易于初学者学习和使用。

AI Kit 2023

AI Kit 2023包括一套教育设备，如摄像头、铝型材和木块。附带的视觉定位代码可在gibook教程中获得，允许用户直接访问它。这使用户能够快速学习计算机视觉识别和机器人控制，同时促进二次开发。

极大极小算法

极大极小算法是一种常用于双人回合制博弈的决策算法。极大极小算法的主要目标是考虑所有可能的走法及其潜在结果，确定棋手的最佳走法。

以下是对极大极小算法工作原理的简化解释：

1. 评估功能：根据玩家位置的优势或劣势为每个可能的移动分配一个值，而负值可能意味着劣势。

2. 递归搜索：在决策树中探索未来的移动，在最大化和最小化参与者之间交替进行。

3. 回溯：将值传回树，最大的玩家选择最高值，最小的玩家选择最低值。

4. 最优移动：树的根表示初始游戏状态，算法选择具有最高值的子节点移动，假设两个玩家都是最优的。

设置项目

1. 设置环境

PIP安装openv -python

PIP安装pymycobot

2. 设定游戏规则

3. 检测ArUco定位

该函数识别图像中的2个ArUco标记，并计算每个标记的中心坐标(X， Y)。然后返回得到的X和Y坐标以供进一步使用，例如坐标转换、相机校准或机器人定位。

4. 绘制游戏板

5. 颜色检测

这部分代码通过HSV颜色规则区分背景和棋子，得到棋子的中心坐标。

6. 与摄像头集成

这部分代码使用计算机视觉实现了一个实时井字游戏。这款游戏涉及人类玩家和AI。它与摄像机交互，处理帧以检测移动，并相应地更新游戏板。

7、玩井字游戏

总结

本项目展示了如何利用机器人手臂myCobot 280 Pi构建一个人机对抗的项目，突出了其技术能力、互动乐趣和教育价值。

本文编译自hackster.io