IMA4 2018/2019 P14 - Historique des versions

Rex le 17 juin 2019 à 21:32

2019-06-17T21:32:27Z

Hdejaegh : /* Résultat finaux et conclusion */

2019-05-09T01:26:08Z

‎Résultat finaux et conclusion

Hdejaegh : /* Résultat finaux et conclusion */

2019-05-09T01:24:27Z

‎Résultat finaux et conclusion

Hdejaegh : /* Documents Rendus */

2019-05-08T23:16:36Z

‎Documents Rendus

Belemva : /* Semaine 3 */

2019-05-08T22:53:18Z

‎Semaine 3

Belemva : /* Semaine 4 */

2019-05-08T22:40:28Z

‎Semaine 4

Belemva : /* Semaine 11 */

2019-05-08T22:27:35Z

‎Semaine 11

Belemva : /* Semaines 12 et 13 */

2019-05-08T22:26:40Z

‎Semaines 12 et 13

Belemva : /* Semaine 14 */

2019-05-08T22:24:57Z

‎Semaine 14

Belemva : /* Semaine 15 et fin */

2019-05-08T22:23:57Z

‎Semaine 15 et fin

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		+	<include nopre noesc src="/home/pedago/pimasc/include/video-VoitureAutonomeIMA42018-iframe.html" />
	__TOC__		__TOC__
	<br style="clear: both;"/>		<br style="clear: both;"/>

@@ Ligne 746 : / Ligne 746 : @@
 *Télécharger le modèle au format .h5 ainsi obtenu et le mettre sur la raspberry dans le même répertoire que les autres fonctions.
 *Poser la voiture sur la piste et exécuter le code d'auto-pilotage en précisant le modèle. Le modèle met une trentaine de secondes à charger.
-  python3 auto_drive.py test.h5
+  python3 auto_drive.py <nom du modèle>
-*Si tout s'est bien passé la voiture suit désormais la piste toute seule ! <nom du modèle>
+*Si tout s'est bien passé la voiture suit désormais la piste toute seule !
 ===Conclusion===

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 *Télécharger le modèle au format .h5 ainsi obtenu et le mettre sur la raspberry dans le même répertoire que les autres fonctions.
 *Poser la voiture sur la piste et exécuter le code d'auto-pilotage en précisant le modèle. Le modèle met une trentaine de secondes à charger.
-  python3 auto_drive.py <nom du modèle>
+  python3 auto_drive.py test.h5
-*Si tout s'est bien passé la voiture suit désormais la piste toute seule !
+*Si tout s'est bien passé la voiture suit désormais la piste toute seule ! <nom du modèle>
 ===Conclusion===

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 =Documents Rendus=
-Rapport de projet :
+Rapport de projet : [[Fichier:Rapport_Projet_IMA4_P14.pdf]]
 [https://github.com/DejaElem/p14_Dejaegher_Elemva Lien du dépôt GitHub contenant le code de notre projet]

@@ Ligne 458 : / Ligne 458 : @@
 * Tests sur le servomoteur de direction et le contrôleur de vitesse de la voiture RC.
-Après avoir effectué différents tests, nous nous sommes rendu compte que, bien que l'on soit en mesure de contrôler la direction parfaitement, on arrive seulement à faire tourner le moteur principal en plein régime, et seulement en marche avant. Puisque la voiture est incontrôlable en plein régime et que, même si on pourrait se passer de la marche arrière, il nous faut de toute manière pouvoir la faire rouler le plus lentement possible. C'est pourquoi, afin d'identifier le problème, nous décidons d'aller faire quelques analyses à l'analyseur de spectre, afin de comprendre l'allure des signaux supposés être reçu par le contrôleur de vitesse.
+Après avoir effectué différents tests, nous nous sommes rendus compte que, bien que l'on soit en mesure de contrôler la direction parfaitement, on arrive seulement à faire tourner le moteur principal en plein régime, et seulement en marche avant. Puisque la voiture est incontrôlable en plein régime et que, même si on pourrait se passer de la marche arrière, il nous faut de toute manière pouvoir la faire rouler le plus lentement possible. C'est pourquoi, afin d'identifier le problème, nous décidons d'aller faire quelques analyses à l'analyseur de spectre, afin de comprendre l'allure des signaux supposés être reçus par le contrôleur de vitesse.
 ==Semaine 4==

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   gamepad = InputDevice('/dev/input/event3')
   ...
-* A chaque redémarrage de la raspberry, il faut exécuter une ligne de code pour désactiver l'ERTM (Enhanced Re-Transmission Mode a L2CAP Bluetooth stack feature) sur la raspberry, sans quoi la manette ne peut se connecter. Aussi bete ce problème puisse paraître, nous avons chercher sur de nombreux forums et aucune des solutions proposées n'ont fonctionné. Ce mode ERTM se réactivant à chaque redémarrage, nous forçant à exécuter cette commande dans le terminal :
+* A chaque redémarrage de la raspberry, il faut exécuter une ligne de code pour désactiver l'ERTM (Enhanced Re-Transmission Mode a L2CAP Bluetooth stack feature) sur la raspberry, sans quoi la manette ne peut se connecter. Aussi bête ce problème puisse paraître, nous avons chercher sur de nombreux forums et aucune des solutions proposées n'ont fonctionné. Ce mode ERTM se réactivant à chaque redémarrage, nous forçant à exécuter cette commande dans le terminal :
   sudo bash -c 'echo 1 > /sys/module/bluetooth/parameters/disable_ertm'

@@ Ligne 579 : / Ligne 579 : @@
   !unzip image.zip
   dataset = "image"
-* Rédaction d'une fonction qui, en fonction de leur nom, convertit les photos en 3 tableaux numpy (X : l'image, Y : la direction, Z : la vitesse (inutilisé pour l'instant, mais sera comme cela exploitable en cas de besoin) )
+* Rédaction d'une fonction qui, en fonction de leur nom, convertit les photos en 3 tableaux numpy (X : l'image, Y : la direction, Z : la vitesse (inutilisée pour l'instant, mais sera comme cela exploitable en cas de besoin) )
   def load_photos(dataset)
       ...
@@ Ligne 604 : / Ligne 604 : @@
   > scp -r pi@<IP raspberry>:~/Desktop/image .  #par exemple
   >  <mot de passe>
 ==Semaines 12 et 13==

@@ Ligne 620 : / Ligne 620 : @@
 * Ajout de fonctions pour visualiser notre dataset (utile pour tester les fonctions d'augmentation de données).
 * Implémentation d'une partie post-traitement dédiée à la validation du modèle qui affiche notamment l'évolution des performances du réseau CNN à la fin de l'entrainement, et qui offre la possibilité de charger un autre jeu de données afin de tester le modèle (potentiellement une partie du dataset de départ, mais les résultat risques d'être plus optimistes que la réalité), en affichant le pourcentage de prédictions correctes.
-* Le code étant assez imposant, nous avons réorganisé le notebook et ajouté des intitulés et des commentaire afin de s'y retrouver plus facilement. On peut désormais facilement ajouter des fonctions ou modifier le code.
+* Le code étant assez imposant, nous avons réorganisé le notebook et ajouté des intitulés et des commentaires afin de s'y retrouver plus facilement. On peut désormais facilement ajouter des fonctions ou modifier le code.
 <gallery mode="packed-hover" heights="400px"  caption="Aperçu du Notebook">
 Colab_organise.JPG

@@ Ligne 675 : / Ligne 675 : @@
 *L'angle de la camera est peut-être mauvais. Mais au vu des résultats, ce détail ne peut pas justifier à lui tout seul le comportement de la voiture.
 *L'absence de pointillés sur notre parcours empêche la voiture de bien se repérer, notamment dans les virages. Encore une fois cela semble peut probable au vu du fait que même une ligne droite n'est pas reconnue.
-*La luminosité extérieure pose problème, à cause des forts écarts d'une minutes à l'autre (avec le passage des nuages par exemple). En effet puisque le réseaux met un peu plus de 20 minutes à s'entraîner, la luminosité a peut être fortement varié et ainsi le réseaux de neurones n'est plus en mesure de reconnaître quoi que ce soit. Sachant que les concours Ironcar se font en intérieur, et que les camera de raspberry sont très sensibles à la luminosité, c'est la piste de l’éclairage que nous retenons.
+*La luminosité extérieure pose problème, à cause des forts écarts d'une minutes à l'autre (avec le passage des nuages par exemple). En effet puisque le réseaux met un peu plus de 20 minutes à s'entraîner, la luminosité a peut être fortement varié et ainsi le réseaux de neurones n'est plus en mesure de reconnaître quoi que ce soit. Sachant que les concours Ironcar se font en intérieur, et que les cameras de raspberry sont très sensibles à la luminosité, c'est la piste de l’éclairage que nous retenons.
 ==Semaine 15 et fin==

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 *'''Test 1 : En intérieur'''
-**'''Moyens mis en oeuvre : '''Tout d'abord, nous commençons par suivre la piste que nous avions retenu la semaine dernière et décidons d’effectuer nos tests en intérieur. Le mauvais temps de la semaine dernière a de toute façon totalement ravagé le circuit que nous avions conçu. Avec la permission d'un encadrant, nous nous plaçons donc en E300 dans une salle informatique et traçons de nouveau un circuit, ou plutôt un simple "U" puisque l'espace dans ces salles est assez restreint. De toute manière, pour vérifier le bon fonctionnement du modèle, un simple virage suffit en théorie. Ensuite nous prenons également soin de fermer les stores et les portes, et l'allumer les néons, pour garantir un éclairage uniforme.
+**'''Moyens mis en oeuvre : '''Tout d'abord, nous commençons par suivre la piste que nous avions retenue la semaine dernière et décidons d’effectuer nos tests en intérieur. Le mauvais temps de la semaine dernière a de toute façon totalement ravagé le circuit que nous avions conçu. Avec la permission d'un encadrant, nous nous plaçons donc en E300 dans une salle informatique et traçons de nouveau un circuit, ou plutôt un simple "U" puisque l'espace dans ces salles est assez restreint. De toute manière, pour vérifier le bon fonctionnement du modèle, un simple virage suffit en théorie. Ensuite nous prenons également soin de fermer les stores et les portes, et d'allumer les néons, pour garantir un éclairage uniforme.
 **'''Résultats : '''Sur le notebook, on observe que la précisions du modèle s'est amélioré, et sur la piste la voiture semble cette fois reconnaître les lignes droites. Cependant dans les virages les résultats sont très aléatoires. De plus, même en ligne droite le taux d'erreurs est bien supérieur à celui annoncé dans la validation du modèle. Nous pensons donc être sur la bonne voie et allons mettre en places d'autres éléments afin de tenter de réussir à faire rouler cette voiture en autonomie.
 *'''Test 2 : Les 5 directions'''
-**'''Moyens mis en oeuvre : '''Comme expliqué en semaine 14 dans nos hypothèses sur les causes de notre échec, nous tentons donc de recommencer notre démarche en 5 directions. Pour ce faire il nous a fallut adapter tout le code en conséquence, ainsi que rajouter l'usage du joystick pour la phase de conduite manuelle. On a donc nos 3 codes principaux réadaptés : <code>manual_drive5.py</code>, <code>traitement5.ipynb</code> et <code>auto_drive5.py</code>. Nous pensons notamment que cet ajout permettra à la voiture de faire la distinction entre les virages réels et rectifications de trajectoire ou faible virages, en adaptant le rayon de braquage en conséquence. PHOTO
+**'''Moyens mis en oeuvre : '''Comme expliqué en semaine 14 dans nos hypothèses sur les causes de notre échec, nous tentons donc de recommencer notre démarche en 5 directions. Pour ce faire il nous a fallu adapter tout le code en conséquence, ainsi que rajouter l'usage du joystick pour la phase de conduite manuelle. On a donc nos 3 codes principaux réadaptés : <code>manual_drive5.py</code>, <code>traitement5.ipynb</code> et <code>auto_drive5.py</code>. Nous pensons notamment que cet ajout permettra à la voiture de faire la distinction entre les virages réels et rectifications de trajectoire ou faible virages, en adaptant le rayon de braquage en conséquence.
 **'''Résultats : '''Cette fois-ci nous sommes loin d'une amélioration, c'est même bien pire qu'avant. En effet même si la précision du modèle n'a que légèrement baissé sur le notebook, une fois sur la piste en mode automatique, la trajectoire de la voiture est purement aléatoire. Si nous ne nous attendions pas à un tel raté, connaissant le fonctionnement du programme, il faut bien admettre que la non amélioration de la précision en utilisant 5 directions était un résultat prévisible. En effet il n'y avait pas de réelles raisons que changer la sorti de taille 5 en sortie de taille 3 affecte grandement le programme. De plus, utiliser 5 directions nécessite encore plus de rigueur lors de la conduite pour assurer un dataset utilisable.
 <gallery mode="packed-hover" heights="300px"  caption="Configuration des boutons">