计算机软件及计算机应用论文_基于深度/单目融

文章摘要:中国象棋对弈机器人系统实现的关键包括棋局识别定位和自主行棋策略.首先,针对棋局识别与定位问题,提出一种基于单目相机与深度相机视觉融合的棋局识别定位方法.该方法利用立体棋子三维特征获取棋子位置,与二维图像识别结果融合计算定位,提高棋子的识别定位精度.其次,针对行棋策略问题,提出一种基于深度神经网络与蒙特卡洛树搜索的决策方法.该方法使用具有终局特征判断的蒙特卡洛树搜索,使用优化的随机行棋策略指导模拟行棋,训练具有多尺度及残差结构的策略价值网络模型.最后,通过自对弈获取训练数据,通过智能体对抗验证、更新模型参数.实验表明,相较于单目视觉识别,本文方法具有更高的精确度和稳定性,识别率达到97%；相较于基准剪枝搜索算法,本文方法对弈时最多赢得82%的对局,且所需运算时间缩短41%.

文章关键词:中国象棋,行棋策略,目标检测,深度图像,蒙特卡洛树搜索,强化学习,

项目基金:国家自然科学基金(41974033),

论文作者:吴启宇¹ 谢非¹ 黄磊² 刘宗熙¹ 赵静³ 刘锡祥⁴ 

作者单位:1. 南京师范大学电气与自动化工程学院 2. 南京林业大学机械电子工程学院 3. 南京邮电大学自动化学院人工智能学院 4. 东南大学仪器工程与科学学院 

论文DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0756

论文分类号: TP391.41;TP242

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