基于深度学习的智能象棋对弈机器人研究

摘要

该研究成功开发了一款基于深度学习（Deep Q-Network）的机械臂象棋智能对弈机器人，在机器视觉、博弈算法和机械结构维度进行了有益探索与实践。基于YOLOv5目标检测技术与双目立体匹配技术，系统实现了棋子的高精度识别（准确率99%）与三维空间定位（误差±1.2 mm）。通过融合改进的极大极小算法与Alpha-Beta剪枝技术，机器人在博弈树搜索和策略评估方面表现出高效率。此外，采用多自由度关节式机械臂确保了对弈中的高性能表现。该研究不仅在技术上展现了跨学科融合的先进性，而且在实际应用中展现了高效和可靠的性能，为棋类游戏的自动化和智能化发展提供了新思路。实验结果表明，该象棋博弈机器人具备较高的稳定性和较精准的识别能力，确保每次落子都准确无误，同时，在与人类棋手的对弈中进行了测试，展现了出色的对弈性能。

关键词

深度学习 / YOLOv5 / 机械臂 / 象棋 / 智能博弈