Yüz İfadesine Göre Satranç Oynayan Robot: Çolak

Year 2019, Special Issue 2019, 57 - 63, 31.10.2019

Şafak Kayıkçı

https://doi.org/10.31590/ejosat.636329

Abstract

Bu çalışma kapsamında, Arduino Braccio Robot kolun rakibinin yüz
hatlarından ölçeceği duygu yoğunluklarına göre Stockfish satranç motoruna
hamleler göndererek satranç oynaması amaçlanmıştır. Uygulamanın kapsamında
ortam tanıma, rakibi izleyebilecek görüntü sistemine ve hareketlerin
gerçekleştirilmesi için gerekli yeteneklerin kazandırılması gerekmektedir. Bu
gerekli tanıma, hareket işlemlerinin yapılması için kişisel bilgisayarlar
üzerinde çalıştırılacak bir yazılım hazırlanmıştır. Robot koluna verilecek
komutlar, Arduino Yun üzerinden gönderilir. Kolun, ortamın ve rakipten alınacak
durum bilgileri ise satranç tahtasına paralel ve rakibe paralel olarak
yerleştirilecek ve Arduino ile uyumlu olarak çalışacak olan iki adet kamera ile
sağlanacaktır. Çalışmanın amacı, tamamen kendi kendine gerekli algoritmalar ve
yetenekler ile satranç oynayan bir robot kol inşa etmek. Bunun için gerekli
kinetik ve görüntü işleme çalışmalarının yapılmasıyla böyle bir sistemi meydana
getirilmesinin mümkün olduğunun gösterilmesidir. 

Keywords

Robotik, Görüntü işleme, Satranç

Supporting Institution

Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

Project Number

2018.09.01.1372

Thanks

Bu uygulama Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Bilimsel Araştırmalar Projesi (BAP) 2018.09.01.1372 nolu proje kapsamında gerçekleştirilmiştir. Projeye destek veren Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencileri Fatih Tıngır, Büşra Şeker ve Cem Eren Sert’e teşekkürlerimi sunarım. Geliştirilen robot kol, 7 Mayıs 2019 tarihinde Çankaya Üniversitesi’nde onuncusu gerçekleştirilen RoboÇankaya’19 Robot Yarışması’nda serbest kategoride birinci ve 24-26 Nisan 2019 tarihleri arasında Marmara Üniversitesi’nde dördüncüsü düzenlenen “Marmara Mekatronik ve İnovasyon Günleri-MİG” Robot Yarışması’nda ise aynı kategoride ikinci olmuştur.

Robot Playing Chess by Facial Expression: Colak

Abstract

In this study, it is aimed to play chess by sending moves to Stockfish chess engine according to emotion intensities of Arduino Braccio Robot arm's opponent's facial features. Within the scope of the application, it is necessary to gain the necessary skills for the recognition of the environment, the visual system that can monitor the competitor and the realization of the movements. In order to carry out the necessary recognition and movement procedures, a software has been prepared to be run on personal computers. The commands to be given to the robot arm are sent via Arduino Yun. The status information of the arm, the environment and the opponent will be placed parallel to the chessboard and parallel to the opponent and provided with two cameras which will work in harmony with Arduino. The aim of the study is to build a robotic arm that plays chess completely with the necessary algorithms and capabilities. It is shown that it is possible to create such a system by performing necessary kinetic and image processing studies.

Keywords

Robotics, Image processing, Chess

Project Number

2018.09.01.1372

References

• Öztürk, M. (2014). Antropomorfik Robotların Dinamiği Ve Adaptif Kontrol Uygulamaları: Matlab/simulink Modelleme (Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü)
• Capek, K. (2004). RUR (Rossum's universal robots). Penguin.
• Standage, T. (2002). The mechanical Turk: the true story of the chess-playing machine that fooled the world. Allen Lane The Penguin Press.
• Bradski, G., Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O'Reilly Media, Inc.
• GNU General Public License Version 3, 2007, [online] Available: http://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.de.html
• Tinkerkit Braccio Robot. https://store.arduino.cc/tinkerkit-braccio
• Yazar, I., Yavuz, H. S., Çay, M. A. (2009). Temel Bileşen Analizi Yönteminin ve Bazı Klasik ve Robust Uyarlamalarının Yüz Tanıma Uygulamaları. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 22(1), 49-63.
• Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., ... & Kudlur, M. (2016). Tensorflow: A system for large-scale machine learning. In 12th {USENIX} Symposium on Operating Systems Design and Implementation ({OSDI} 16) (pp. 265-283).
• Kayikci, S. (2018, September). A Deep Learning Method for Passing Completely Automated Public Turing Test. In 2018 3rd International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) (pp. 41-44). IEEE.
• Indrawan, P., Budiyatno, S., Ridho, N. M., & Sari, R. F. (2013). Face recognition for social media with mobile cloud computing. International Journal on Cloud Computing: Services and Architecture, 3(1), 23-35.