Mira este robot Raspberry Pi que juega al ajedrez

Mira este robot Raspberry Pi que juega al ajedrez

(Crédito de la imagen: Joey Meyer)

El Raspberry Turk es un robot que juega al ajedrez con la ayuda de una Raspberry Pi y que suena como un delicioso dulce de frutas, pero que en realidad es una fría y dura máquina de guerra destinada a gobernarnos a todos algún día. No se trata de un ordenador de ajedrez como Deep Blue, sino de un robot real que puede ver las piezas y moverlas mediante un brazo robótico. El proyecto fue creado por el ingeniero de software de Apple y aficionado al ajedrez Joey Meyer.




Como probablemente habrás adivinado por el nombre, el cerebro de este turco proviene de una Raspberry Pi 3 que utiliza OpenCV para ver las piezas del juego y un brazo y una pinza servocontrolados para sujetar y mover las piezas. La inspiración viene del Turco Mecánico, una falsa máquina de jugar al ajedrez construida por un inventor austriaco que recorrió Europa entre finales del siglo XVI y mediados del XVII.

Robot de ajedrez desarrollado por Raspberry Pi – Raspberry Turk

El Turco Mecánico

El secreto del Turco Mecánico no era el mecanismo diabólicamente inteligente, ni el gabinete bellamente pulido o el autómata de aspecto humano que se sentaba sobre él, sino el pequeñísimo jugador de ajedrez que se escondía dentro de la madera. El Raspberry Turk, en cambio, está escrito principalmente en Python, con el código disponible en GitHub, y aprovecha el motor de ajedrez Stockfish de código abierto. Se encuentra sobre una mesa de madera en la que sería difícil introducir incluso al más pequeño Gran Maestro.




Con toda la electrónica guardada ordenadamente en una caja de madera al lado de la placa, el brazo del robot (fabricado con componentes de Actobotics) y el módulo de la cámara son todo lo que cuelga sobre la placa, que está pintada directamente sobre el tablero de la mesa. El Raspberry Turk tarda unos 30 segundos en realizar un movimiento, y las piezas llevan incrustadas unas tachuelas metálicas para facilitar su agarre mediante un electroimán integrado en el brazo. Meyer entrenó el modelo de visión por ordenador a mano, moviendo él mismo las piezas y tomando múltiples imágenes de todas las posiciones posibles. Si te apetece probarlo tú mismo, también puedes consultar las notas de Meyer sobre el proyecto.




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