随着科学技术和人们物质文化生活的不断提高,机器人应用范围也越来越广,对机器人的控制要求也越来越高。目前,具有视觉功能的机器人和多机器人协调是机器人领域的研究热点。本课题以开发象棋程序为载体,对机器视觉和双机器人协调进行研究,开发具有视觉功能的双机器人协调下中国象棋系统,提出了一种双机协调策略,改进了BP神经网络视觉识别方法和碰撞检测算法。双机器人协调下棋系统,改变了以往的单机下棋模式和人机对弈模式。其主要工作如下:1、中国象棋算法研究。研究象棋数据结构设计、搜索算法、评估函数等;开发基于VC的象棋对弈程序;提出提取象棋棋子坐标方法。2、图像处理及特征提取研究。介绍图像获取、处理以及特征提取的常用方法;提出基于深度搜索方法的环形路径法来提取空洞特征的方法。3、棋子识别技术研究。介绍BP神经网络原理;提出改进的BP神经网络算法。4、棋子定位技术研究。研究多种坐标系之间的关系;提出一种适合本文的棋子坐标定位方法;进行定位实验及误差分析。5、双机器人协调控制研究。介绍目前常用的多机器人协调控制策略;提出主对控制策略;设计三级控制系统构架。6、碰撞检测问题研究。介绍碰撞检测问题及常见的解决办法;提出改进的解决方法并通过实验验证。7、机器人走棋控制研究。对机器人下棋过程进行分解;通过对控制程序的合理设计,实现对多达数百个控制程序的高效调用。8、基于视觉的双机器人下棋系统。采用视觉和双机器人协调控制策略,构建下棋系统并实现双机器人自动“摆棋”、“下棋”的功能。