当前的象棋机器人多基于工业机器人进行二次开发,由于工业机器人体积大、成本高,不符合象棋机器人作为服务与娱乐机器人的定位;象棋机器人使用特制的棋盘及棋子,棋盘状态的感知识别算法不具备通用性;采用传统的计算机象棋博弈算法,以追求胜率为目标,不具备趣味性,人机对弈体验差。针对这些问题,本文从象棋棋盘棋子的识别、置棋区棋子定位识别与摆棋路径规划、象棋机器人的拟人化博弈、象棋机器人本体结构设计及其软硬件控制等关键技术点出发进行了研究,并研发出象棋机器人系统平台。本文主要研究内容如下:研究了象棋机器人棋盘棋子识别技术。基于棋盘背景图像实现棋盘角点粗定位;按序扫描棋盘角点,利用基于HSV空间的角点邻域图像判定角点处是否存在棋子及棋子的颜色类别;为解决棋子图像的方向、位置及尺度不确定性导致的棋子识别准确率低的问题,分别对红、黑方棋子构建以文字轮廓归一化傅里叶描述子特征为输入的基于多层前馈网络的棋子文字分类识别模型,棋子识别准确率达到99.3%。研究了象棋机器人置棋区棋子定位识别与摆棋路径规划技术。基于圆轮廓匹配方式实现置棋区棋子圆轮廓检测进而实现所有棋子定位,并基于本文棋子文字识别方法对棋子进行识别。基于贪心算法对摆棋路径进行规划,确定置棋区中棋子的选择顺序及棋子在棋盘区中的摆放位置,得到象棋机器人摆棋时末端的访问位置队列。经过实验验证,基于贪心算法的摆棋路径规划相比于依序摆棋方式规划,缩短了摆棋过程总路径长度,算法运行时间满足实时规划的要求。研究了象棋机器人拟人化博弈走法决策。从拟人化角度,提出象棋机器人博弈的棋子偏好及博弈风格概念。结合棋子偏好因子,对根节点所产生局面的估值进行调整,分析了棋子偏好因子对于博弈走法决策的影响;结合博弈风格因子,对根节点所产生局面的估值进行调整,通过调整博弈风格因子大小使得博弈程序具有激进、适中及稳健型风格,分析了博弈风格因子对于博弈走法决策的影响。最后通过拟人化博弈实验验证了从棋子偏好与博弈风格角度研究象棋拟人化博弈是可行的。开发了象棋机器人系统平台。从象棋机器人系统的功能需求出发,分析了系统所需功能模块,并完成各个模块的设计与开发,最终开发出象棋机器人系统平台。最后,通过象棋机器人的对弈综合实验验证了象棋机器人系统的可行性。