基于双核Arm Cortex M0+RP2040硬件开发
一、概述
树莓派pico基于其双核arm cortex m0+芯片rp2040。对比可发现，这一颗芯片，相较于传统的树莓派，更偏向一个做控制的mcu单片机，其丰富的外设io，精巧的结构，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的控制性能，同时又继续发挥树莓派现有的优良生态环境的优势，放开胆子，两个方面的优势相结合。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通讯调用相关算法和库，计算下一步落子；
（3）pico通过io控制机械结构，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、深度学习相关的算法知识；另一方面，在硬件方面，可以学习io控制机械臂、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，后续再开发、在学习的潜力较大。
五子棋的算法较围棋简单，也有较多现成的库可参考。该项目就相当于一个迷你版的阿尔法狗。听起来是不是很酷！
二、技术路线
1、图像识别
目前摄像头初步计划选用：ov7670摄像头（fifo）
（图片见附件）
该摄像头集成度高，调用很简单，且有一定的实际工程经验作为参考。该摄像头清晰度做图像识别已经足够。
在算法方面，采用较为成熟的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。主要算法可以通过串口通讯将数据传递给pc端上位机，上位机计算后识别五子棋棋子坐标及其棋局情况。
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，可以在此基础上，加入ai算法和深度学习，在pc端训练出一个五子棋ai，计算下一步落子。该过程可开发程度较高，后期可长久持续的优化开发，可作为一个学习工具。
最终可以实现对弈对手难道选择：简单、中等、困难、挑战ai等模式。
3.下棋执行
pc上位机计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口控制机械臂结构，在棋盘相应位置放置五子棋。
为节省资源和保证落子的准确性，机械臂采用x-y二维移动臂+放置臂两个结构组成
x-y二维移动臂采用2个步进电机，占用4个io;
放置臂采用2个舵机，占用4个io;
（机械臂 图片见附件）
为保证落子的准确性，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轴两个步进电机的转动量）
如有必要，可采用摄像头辅助识别落子位置，增加落子准确性。形成闭环。
三、可行性与项目优势：
1.ov7670摄像头有使用经验，并有大量的现成资料；
2.机械臂的控制有项目经验可参考；
3.五子棋算法有较多可参考的算法和资料，以及有相关的五子棋算法库可通过python调用。相对于围墙，五子棋算法简单，可学习性和实现性较强。
4.pico 的外设控制丰富：30*gpio管脚，16*pwm通道，足以实现上述的控制方面的要求；树莓派及其基于micropython开发为算法的深度开发提供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、机械臂控制（控制舵机、步进电机）；摄像头调用；串口通讯等相关硬件知识。
（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，可以用来不断训练和打磨五子棋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。
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该项目的想法是想突出pico的控制性能，同时又继续发挥树莓派现有的优良生态环境的优势，放开胆子，两个方面的优势相结合。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通讯调用相关算法和库，计算下一步落子；
（3）pico通过io控制机械结构，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、深度学习相关的算法知识；另一方面，在硬件方面，可以学习io控制机械臂、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，后续再开发、在学习的潜力较大。
五子棋的算法较围棋简单，也有较多现成的库可参考。该项目就相当于一个迷你版的阿尔法狗。听起来是不是很酷！
二、技术路线
1、图像识别
目前摄像头初步计划选用：ov7670摄像头（fifo）
（图片见附件）
该摄像头集成度高，调用很简单，且有一定的实际工程经验作为参考。该摄像头清晰度做图像识别已经足够。
在算法方面，采用较为成熟的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。主要算法可以通过串口通讯将数据传递给pc端上位机，上位机计算后识别五子棋棋子坐标及其棋局情况。
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，可以在此基础上，加入ai算法和深度学习，在pc端训练出一个五子棋ai，计算下一步落子。该过程可开发程度较高，后期可长久持续的优化开发，可作为一个学习工具。
最终可以实现对弈对手难道选择：简单、中等、困难、挑战ai等模式。
3.下棋执行
pc上位机计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口控制机械臂结构，在棋盘相应位置放置五子棋。
为节省资源和保证落子的准确性，机械臂采用x-y二维移动臂+放置臂两个结构组成
x-y二维移动臂采用2个步进电机，占用4个io;
放置臂采用2个舵机，占用4个io;
（机械臂 图片见附件）
为保证落子的准确性，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轴两个步进电机的转动量）
如有必要，可采用摄像头辅助识别落子位置，增加落子准确性。形成闭环。
三、可行性与项目优势：
1.ov7670摄像头有使用经验，并有大量的现成资料；
2.机械臂的控制有项目经验可参考；
3.五子棋算法有较多可参考的算法和资料，以及有相关的五子棋算法库可通过python调用。相对于围墙，五子棋算法简单，可学习性和实现性较强。
4.pico 的外设控制丰富：30*gpio管脚，16*pwm通道，足以实现上述的控制方面的要求；树莓派及其基于micropython开发为算法的深度开发提供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。
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