Journals / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2019 / Cilt: 0 - Sayı: 0

Robot Playing Chess by Facial Expression: Colak

Yüz İfadesine Göre Satranç Oynayan Robot: Çolak

Pages
57–63
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It is shown that it is possible to create such a system by performing necessary kinetic and image processing studies.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis: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.
📊
Key Findings & Data: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.
💡
Conclusion & Impact:It is shown that it is possible to create such a system by performing necessary kinetic and image processing studies.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

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.

Özet

Bu çalışma kapsamında, Arduino Braccio Robot kolun rakibinin yüz hatlarından ölçeceği duygu yoğunluklarına göre Stockfish satrançmotoruna hamleler göndererek satranç oynaması amaçlanmıştır. Uygulamanın kapsamında ortam tanıma, rakibi izleyebilecek görüntüsistemine ve hareketlerin gerçekleştirilmesi için gerekli yeteneklerin kazandırılması gerekmektedir. Bu gerekli tanıma, hareketişlemlerinin 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 paralelolarak yerleştirilecek ve Arduino ile uyumlu olarak çalışacak olan iki adet kamera ile sağlanacaktır. Çalışmanın amacı, tamamen kendikendine gerekli algoritmalar ve yetenekler ile satranç oynayan bir robot kol inşa etmek. Bunun için gerekli kinetik ve görüntü işlemeçalışmalarının yapılmasıyla böyle bir sistemi meydana getirilmesinin mümkün olduğunun gösterilmesidir.

🔖

Cite This Article

KAYIKÇI, Ş. (2022). Robot Playing Chess by Facial Expression: Colak. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 0, 57–63. https://ajindex.com/articles/458193

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Öztürk, M. (2014). Antropomorfik Robotların Dinamiği Ve Adaptif Kontrol Uygulamaları: Matlab/simulink Modelleme (Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü
  2. Capek, K. (2004). RUR (Rossum's universal robots). Penguin
  3. Standage, T. (2002). The mechanical Turk: the true story of the chess-playing machine that fooled the world. Allen Lane The Penguin Press
  4. Bradski, G., Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O'Reilly Media, Inc
  5. GNU General Public License Version 3, 2007, [online] Available:
  6. Tinkerkit Braccio Robot.
  7. 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
  8. 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)
  9. 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
  10. 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.