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Il ont utilisés le modèle de Raspberrry pi 3 B+ équipé d'une camera qui assure l'autonomie dans le positionnement de la voiture et contrôle la vitesse durant le parcourt. | Il ont utilisés le modèle de Raspberrry pi 3 B+ équipé d'une camera qui assure l'autonomie dans le positionnement de la voiture et contrôle la vitesse durant le parcourt. | ||
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Version du 3 février 2019 à 18:58
Sommaire
Présentation générale
Description
Le projet consiste à réaliser une voiture autonome dans le but de participer au concours Ironcar dès 2019.
Ce dernier est une course de voitures (modèle réduit) intelligentes.
Afin d'y prendre part il nous faudra concevoir un véhicule pouvant suivre un circuit sans être télécommandé et pouvant s'adapter au tracé ainsi qu'à ses obstacles grâce à la Deep Learning Technologie.
Pour arriver à cette fin nous nous appuierons sur les fiches de conceptions des anciens concurrents disponibles ici.
Objectifs
Pour participer à ce concours, on devra notamment :
- mettre en place un réseau de capteurs et concevoir un algorithme qui les exploite pour pouvoir suivre la ligne discontinue du tracé;
- mettre en oeuvre un Linux temps réel pour contrôler la voiture avec une phase de comparaison par rapport à un Linux classique ;
- mettre en oeuvre d'autres algorithmes pour l'apprentissage automatique, déjà disponibles pour contrôler la voiture ;
- gérer les servo-moteurs contrôlant la direction et la vitesse de la voiture (on utilisera un shield et un Arduino), et implémenter des algorithme de contrôle de l'accélération et du freinage.
Analyse du projet
Positionnement par rapport à l'existant
Analyse des concurrents
Patate42
Le grand gagnant de la compétition édition 2018, réalisé par des élèves de l’école 42 paris, leur prototype a réussi à boucler les 3 tours en un temps record dont le meilleur tour a duré 1'17mn, ces résultats ont leurs permis de gagner le premier titre dans ce championnat national.
Ils ont choisi la Raspberry au lieu d'autres cartes électroniques parce qu’elle présente les avantages d’être facilement programmé, sa puissance et son prix très bon marché
AxioNaut
AxioNaut sont des étudiants qui viennent du groupe Axionable,qui est une principale entreprise de conseil de la Science de données basée à Paris, France, ils ont remportés la seconde manche de l’Iron Car France. Il ont utilisés le modèle de Raspberrry pi 3 B+ équipé d'une camera qui assure l'autonomie dans le positionnement de la voiture et contrôle la vitesse durant le parcourt. Et voilà leur Car:
Scénario d'usage du produit ou du concept envisagé
le protocole d'utilisation typique de notre voiture sera le suivant :
- On commande la voiture sur la piste pendant l'entrainement pour qu'elle puisse collecter les données relatives au circuit.
- On injecte ces données dans notre réseau neuronal pour déterminer les commandes à effectuer dans chaque scénario possible.
Réponse à la question difficile
Bibliographie et webographie
Préparation du projet
Cahier des charges du groupe
Cahier des charges des équipes
Equipe 1
Equipe 2
Equipe 3
Choix techniques : matériel et logiciel
Equipe 1
Equipe 2
Equipe 3
Liste des tâches à effectuer
Equipe 1
Equipe 2
Equipe 3
Calendrier prévisionnel
Le calendrier prévisionnel peut se concrétiser sous la forme d'un diagramme de GANTT.
Equipe 1
Equipe 2
Equipe 3
Réalisation du Projet
Projet S6
Eventuellement créer des sous-pages par équipe avec le compte-rendu des réunions de groupe sur cette page principale.
