AI智能棋盘采用TMP102构建分布式测温网络
你有没有想过，一盘围棋的“智慧”，可能不来自摄像头，也不靠电磁感应，而是藏在 温度的变化里 ？🤔
想象这样一个场景：一个孩子把一枚木制黑子轻轻放在棋盘上。没有闪光，没有声音，也没有复杂的图像识别——但你的设备却立刻知道：“这里落子了。”更神奇的是，它还能分辨是黑子还是白子，甚至判断是不是误触。
这并不是科幻。这是通过 TMP102 数字温度传感器 构建的分布式测温网络实现的真实能力！🔥❄️
传统AI棋盘大多依赖视觉或电磁技术。可问题也显而易见：光照变化导致误判、必须用特定材质棋子、成本高得吓人……尤其是对孩子来说，那些需要精准对焦的摄像头系统，简直是“反人类设计”。
于是我们开始思考：能不能换个思路？
人体恒温约36°C，室温通常25°C左右——只要棋子一落下，接触点就会产生微小但可测的温差。💡 如果能在每个格子里都“感觉”到这一点点热量变化，岂不是就能实现非接触式感知？
答案就是： 用TMP102，在每一个棋格下方埋下一个微型温度哨兵。
为什么是 TMP102？
TI 的这款小芯片（SOT23-6封装，比芝麻大不了多少）可不是普通的温度计。它的精度高达 ±0.5°C ，分辨率 0.0625°C/LSB ，功耗低到连续工作才 50μA ，睡觉时更是能降到 1μA —— 这意味着一块纽扣电池都能撑几个月！
而且它是数字输出，直接走 I²C 总线，不需要额外ADC、滤波电路或者复杂校准。比起热敏电阻方案省事太多，又不像DS18B20那样One-Wire时序折磨人。
| 特性 | TMP102 实力展示 |
|---|---|
| 尺寸 | 仅 2.9mm × 1.6mm，轻松嵌入棋格间隙 |
| 精度 | ±0.5°C（日常使用区间），足够捕捉手指余温 |
| 接口 | 标准 I²C，支持400kHz高速模式 |
| 功耗 | 关断模式下几乎不耗电，适合待机监听 |
| 扩展性 | 每条总线最多挂8个不同地址设备 |
最关键的一点：它对材料完全无要求！木头、玉石、塑料、金属……随便哪种棋子，只要和棋盘有物理接触，就能留下“热指纹”。
那么问题来了：361个格子，怎么管？
标准围棋棋盘是19×19，也就是要部署 361个独立测温点 。而TMP102每组I²C总线最多只能区分8个地址……难道要拉361根线？😱
当然不行。聪明的做法是引入 I²C多路复用器 TCA9548A 。
这个芯片就像一个“信号开关站”，有8个出口通道。MCU先告诉它：“我要访问第3号通道”，然后就可以在这条支路上自由读写8个TMP102。处理完再切到下一个通道……
这样一来，单个TCA9548A就能管理64个传感器（8通道 × 8设备）。整个棋盘只需要 6个MUX 就能全覆盖，所有数据通过一根I²C主线回传主控。
结构大概是这样：
┌────────────┐
│ MCU │
└─────┬──────┘
│ (I²C主干)
▼
┌─────────────────┐
│ TCA9548A MUX │ ← 可选地址选择 A0~A2
└────────┬────────┘
Ch0 Ch1 ... Ch7
│ │ │
[TMP]...[TMP] [TMP]...
(8个) (8个) (8个)
如果还想进一步节省IO资源，甚至可以用GPIO扩展芯片（如PCA9555）来控制多个MUX的同时切换，或者用FPGA做并行采集加速。
实际怎么工作？流程拆解 🛠️
整个系统的运行其实很像“巡逻的守夜人”：
-
初始校准
开机后第一件事：扫描所有格子，记录当前环境下的“基准温度”。这个值会存下来作为参考背景。 -
周期性轮询
主控按顺序打开每个MUX通道，挨个读取该区域内的TMP102数据。得益于I²C快速模式（400kHz），一次读取大约27ms完成。
⚡ 提示：别小看这点时间！361个节点全扫一遍理论上要超过10秒……但我们可以通过优化策略大幅提速：
- 使用DMA+中断方式避免CPU空等；
- 分区异步扫描，优先检测活跃区域；
- 平常让TMP102处于关断模式，只在用户即将落子前唤醒。
-
温差识别
对比回传数据与基准值。若某格温度上升超过 0.3°C ，且持续两帧以上，则判定为“有棋子落下”。
举个例子：环境25.1°C → 落子后升至25.5°C → ΔT=0.4°C > 阈值 → 触发事件！
-
动作解析 + AI输入生成
把所有格子的状态整理成一个二维矩阵（类似像素图），上传给轻量级***N模型或规则引擎，即可实现：
- 自动记谱
- 提子判断
- 合法性验证
- AI建议走法
整个过程无需任何外部摄像头，真正做到了“看不见的眼睛”。
工程实战中的坑与对策 💣➡️🛡️
理想很丰满，现实总有摩擦。我们在实际搭建中遇到不少挑战，也都找到了应对之策：
| 问题 | 原因 | 解法 |
|---|---|---|
| 热串扰（邻格误报） | 棋子导热导致周边格子轻微升温 | 加隔热垫（如泡沫双面胶）；算法加入邻域抑制逻辑 |
| 基准漂移（环境变温） | 房间空调启动，整体温度缓慢上升 | 定期执行“空盘校准”，动态更新背景值 |
| 地址冲突 | 多个TMP102用了相同ADDR配置 | 严格规划ADDR引脚接法（GND/V+/SDA/SCL组合） |
| PCB噪声干扰 | I²C信号受电源波动影响 | 增加去耦电容；使用屏蔽线；缩短走线长度 |
| 响应延迟 | 全盘扫描太慢 | 分区扫描 + 边缘触发唤醒机制（比如加个震动传感器提示“有人要落子”） |
特别值得一提的是 功耗控制 ：平时可以让所有TMP102进入Shutdown模式，整条支路电流不到10μA。只有当用户伸手拿棋时，通过红外感应或按钮触发系统“醒来”，再开始高频扫描——这才是真正的智能节能！
写点代码？安排！💻
下面是一个基于STM32 HAL库的实际读取示例，简洁明了，拿来即用：
#include "stm32f4xx_hal.h"
#define TMP102_ADDR_BASE 0x90 // ADDR接地，7位地址为0b1001000
#define TMP102_REG_TEMP 0x00 // 温度寄存器
#define TMP102_REG_CONFIG 0x01 // 配置寄存器
I2C_HandleTypeDef hi2c1;
float TMP102_ReadTemperature(uint8_t dev_addr) {
uint8_t reg = TMP102_REG_TEMP;
uint8_t data[2];
float temp;
HAL_I2C_Master_Transmit(&hi2c1, dev_addr, ®, 1, 100);
HAL_I2C_Master_Receive(&hi2c1, dev_addr, data, 2, 100);
int16_t raw = (data[0] << 8) | data[1];
raw >>= 4; // 取高12位
temp = (float)raw * 0.0625;
return temp;
}
void TMP102_Init(uint8_t dev_addr) {
uint8_t config[3] = { TMP102_REG_CONFIG, 0x60, 0x00 };
HAL_I2C_Master_Transmit(&hi2c1, dev_addr, config, 3, 100);
}
✅ 小贴士：
dev_addr是7位地址左移一位的结果（例如0x90对应0b1001000<<1）。
✅ 若需更低功耗，可在初始化时设置为关断模式（Config寄存器bit7=1）。
这段代码可以在FreeRTOS中配合任务调度，实现多传感器并发采集，效率更高。
应用不止于围棋？当然！🎯
虽然我们以围棋为例，但这套方案完全可以迁移到其他场景：
- 国际象棋/五子棋桌游板 ：自动识别棋局状态，连接手机App进行教学。
- 盲人辅助棋具 ：结合语音播报，帮助视障人士独立下棋。
- 幼儿园教具 ：儿童放置积木或卡片，系统自动识别图案并反馈动画。
- 博物馆互动展台 ：观众将文物模型放到指定位置，触发讲解音频。
甚至可以叠加其他传感器形成多模态感知：
- 加个压力传感器 → 确认“是否真的落子”
- 加个麦克风 → 捕捉“啪”的一声落子音效
- 加个IMU → 检测棋盘是否被移动
未来还可以集成 BLE模块（如nRF52832） ，做成无线版本，彻底摆脱线缆束缚，真正实现“智能桌面”。
最后想说……
有时候，最强大的技术并不一定是最复杂的。✨
TMP102本身只是一个小小的温度传感器，但它和巧妙的系统设计结合后，竟能支撑起一套完整的AI交互体验。这种“化繁为简”的工程思维，才是真正打动人的地方。
它不靠昂贵的GPU，也不依赖庞大的训练数据集，而是用最基础的物理规律—— 热传导 ，解决了实际问题。
而这，也正是物联网与边缘AI的魅力所在：
👉 在毫瓦级功耗下感知世界，
👉 在毫米级空间内集成智能，
👉 在无声无息中改变体验。
或许几年后，当我们回顾这段技术演进史，会发现正是这些看似不起眼的小传感器，悄悄铺就了通往普适智能的基石之路。
所以啊，下次当你看到一颗棋子落下，请记得——
那不仅是智慧的交锋，
也是一场温柔的升温。🫶🖤🤍
