Braço robótico como jogador de jogos de tabuleiro

Abstract

Com o aumento da presença de robôs no dia a dia das pessoas, seja no trabalho, onde estes executam atualmente tarefas repetitivas ou perigosas, ou em casa, através de robôs domésticos, aumenta também o nível de interação entre robôs e humanos. Esta interação é, para já, ainda bastante reduzida, uma vez que na grande maioria dos casos, um robô é utilizado para fazer algo sem intervenção humana ou sem necessitar da ajuda deste. No entanto, é expectável que num futuro próximo os humanos venham a lidar com robôs num patamar próximo ao de outros humanos, por exemplo na indústria dos jogos de azar, onde robôs humanoides poderão substituir os dealers dos casinos ou até os próprios jogadores. Para que isto aconteça é necessária uma destreza enorme por parte do robô para que consiga manipular cartas, mas também que o humano se sinta confortável e em segurança a jogar com um robô. Esta tese procura, assim, apresentar um sistema capaz de interagir com humanos através de jogos de tabuleiro, onde o braço robótico e o humano estejam ao mesmo nível como sendo dois jogadores iguais. Sendo que objetivo principal é permitir que o braço robótico jogue mais do que um jogo de tabuleiro com a mesma arquitetura. Fazem parte desta arquitetura a deteção do tabuleiro, feita por meio de visão por computador auxiliada na biblioteca OpenCV, a segmentação das peças, a partir da filtragem da point cloud obtida pela câmara, a identificação e localização das peças no tabuleiro de jogo, a descoberta das jogadas feitas pelo humano, através da monitorização do estado do tabuleiro, ou seja, da posição das peças neste e, finalmente, a integração dos motores de jogo como criadores da jogada do robô e a manipulação das peças por parte deste. Os resultados mostram a exequibilidade de uma arquitetura deste género através de testes, bem-sucedidos, em ambiente real da maior parte dos componentes que a compõem.

With the increasing presence of robots in people’s daily lives, whether at work, where they currently perform repetitive or dangerous tasks, or at home, through domestic robots, the level of interaction between robots and humans also increases. This interaction is, for now, still quite reduced, since in the vast majority of cases, a robot is used to do something without human intervention or without the need for human assistance. However, it is expected that in the near future humans will deal with robots at a level close to other humans, for example in the gambling industry, where humanoid robots can replace casino dealers or even the players themselves. For this to happen it is necessary a huge dexterity on the part of the robot to be able to manipulate cards, but also that the human feels comfortable and safe playing with a robot. Thus, this thesis seeks to present a system capable of interacting with humans through board games, where the robotic arm and the human are at the same level as two equal players. The main objective being to allow the robotic arm to play more than one board game with the same architecture. This architecture is composed of the detection of the board, made by means of computer vision aided in the OpenCV library, the segmentation of the pieces, from the filtering of the point cloud obtained by the camera, the identification and location of the pieces on the game board, the discovery of the moves made by the human, through monitoring of the state of the board, that is, the position of the pieces on it and, finally, the integration of the game engines as creators of the robot’s move and the manipulation of the pieces by the latter. The results show the feasibility of such an architecture through successful tests, in a real environment, of most of its components.