IMA3/IMA4 2018/2020 P9

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

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 [1][2][3]

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. [4][5]

Navette autonome

C'est un véhicule autonome qui est équipé de capteurs numériques (caméras, radars, sonars, lidars,etc) et concernant le stockage des informations, ça s'enregistre sous des microprocesseur et via des logiciels spécifique. Pour les avantages , les statistiques relèvent que 90% des accidents de la route sont liés à une erreur humaine. La génération des voitures autonomes comme la navette qui permettre de réduire les accidents a travers le meilleur temps de réaction det d'une plus grande fiabilité des systèmes informatisés. [6][7]

Scénario d'usage du produit ou du concept envisagé

Phase d’entraînement :

On disposera d'une piste pour pouvoir effectuer la phase d'apprentissage de l'IA. Lors de la journée compétition que l'on organisera, les participants commanderont la voiture avec la manette type xbox et tenteront de faire des tours de piste le plus rapidement possible.

Pendant ce temps, la caméra de la voiture sera active et enregistrera les images du circuit, et les commandes entrées correspondantes par les utilisateurs seront elles aussi stockées. On pourra par la suite pondérer les résultats, par exemple une sortie de piste implique une mauvaise commande, et un tour rapide implique un bonne commande.

Pour plus de diversité, on entraînera la voiture à partir d'images générées aléatoirement qui correspondent à une portion de circuit Ironcar.

Phase de course autonome

On déposera la voiture sur la ligne de départ, et on attend le lancement de la course. Après celui-ci, la voiture démarre et essaie de suivre le tracé le plus rapidement possible. Dans le cas où elle sortirait de la piste, c'est à nous de la repositionner correctement.

La question difficile

Comment entrainer notre IA ?

Réponse à la question difficile

• Nous pouvons organiser des courses participatives à Polytech pour récupérer des données de trajectoire qui permettront à notre voiture de connaitre davantage de situations pour lui permettre de réagir dans des conditions plus variées. Il faudrait tracer un circuit sur le parking par exemple, puis organiser une compétitions entre étudiants et personnels pour récupérer le plus de données possibles. On peut pondérer les résultats en "récompensant" les temps plus courts dans le programmation de l'IA.
• Nous pouvons aussi mettre en place un environnement virtuel pour simuler un tracé et laisser le réseau de neurones s'entrainer d'elle même au sein de cette simulation.

Bibliographie et webographie

[1]: https://www.42.fr/iron-car-2018-etudiants-champions/

[2]: http://www.leparisien.fr/high-tech/qui-deviendra-le-champion-de-france-de-mini-voitures-autonomes-19-11-2018-7946379.php

[3]: https://github.com/EParisot/Patate

[4]: https://github.com/Axionable/Axionaut

[5]: https://www.axionable.com/axionaut-termine-1er-de-la-deuxieme-course-iron-car/

[6]: https://www.ilevia.fr/cms/actualite/actus-des-reseaux/voyagez-navette-autonome-a-lille-mois-de-decembre.html

[7]: https://www.univ-lille.fr/nc/actualites/detail-actualite/?tx_news_pi1%5Bnews%5D=1423

[*]: https://github.com/vinzeebreak/road_simulator

[*]: https://github.com/vinzeebreak/ironcar

Préparation du projet

Cahier des charges du groupe

Cahier des charges pour la première année :

Reprendre le code source d'un ancien concurrent et l'implémenter dans notre châssis.

Avoir un modèle fonctionnel pour participer au concours de Septembre avec cette voiture.

Cahier des charges pour le seconde année :

Optimisation de la voiture (code, commandes, ...) afin qu'elle soit plus performante.

La voiture fera 3 tours de pistes sans sortie lors de la compétition.

La voiture sera autonome sur au moins un circuit

Ramenez la coupe à la maison

Détecter une sortie de piste sans avoir recours à des capteurs autres que la caméra.

La voiture finit la course le plus rapidement possible

Reconnaître des virages et des lignes droites plus ou moins grandes et adapter sa trajectoire et sa vitesse en conséquence.

Pouvoir faire exécuter le code de réseau de neurones par l'ordinateur suffisamment rapidement pour pouvoir réagir le plus rapidement possible (proche du temps réel).

Cahier des charges des équipes

Equipe 1

• Mettre en place un Linux RT dans une raspberry PI

Equipe 2

• Récupérer le code des équipes précédentes et l'implémenter sur un PC puis sur une autre raspberry
• Installer toutes les dépendances pour chaque partie du code.

Equipe 3

• Commander les moteurs en utilisant un Arduino
• Envoyer les ordres à l'Arduino depuis un Raspberry pi
• Asservir les moteurs du chassis
• Créer une base en plexiglas pour tout le système de commande pour le rendre amovible

Choix techniques : matériel et logiciel

Equipe 1

• Utiliser un mini-ordinateur à savoir Raspberry Pi 3
• Installation de Linux RT sur carte micro SD avec Etcher

Equipe 2

• On a utilisé le logiciel python pour tester le programme des vainqueurs de l'année précédente, qui comprend le réseau neuronal et l'entrainement de la voiture à partir d'images capturées, ou même générées par le programme d'entrainement.

• Nous avons dû pour cela installer toutes les librairies associées pour permettre au code de fonctionner correctement.

Equipe 3

• Installation d'un linux lite sur un raspberry pi
• Programmation de l'Arduino pour commande des moteurs
• Communication série entre raspberry pi (utilisation de Python) et l'Arduino

Liste des tâches à effectuer

• Asservissement de la voiture
  • Commande de la voiture (moteur, vitesse, virages) par raspberry
  • Possibilité de commander la voiture manuellement ou par ordinateur.

• Mise en place d'un Linux temps réel sur Raspberry
• Implémentation de l'IA sur le Linux temps réel de la voiture.

• Liaisons entre les différents organes de la voiture

• Agencement de la voiture

Equipe 1 : Linux RT

• Mise en place d'un Linux temps réel sur Raspberry

Equipe 2 : Réseau neuronal

• Récupération du code des anciens vainqueurs
• Adaptation à notre système
• Amélioration / Entraînement du réseau neuronal

Equipe 3

• Installer un linux lite sur un raspberry pi 3
• Etablir une connection série entre une Arduino et une raspberry pi
• Commander les moteurs de la voiture avec les ordres envoyés par le raspberry pi grâce à l'Arduino.

Calendrier prévisionnel

Le calendrier prévisionnel peut se concrétiser sous la forme d'un diagramme de GANTT.

Réalisation du Projet

Projet S6

Eventuellement créer des sous-pages par équipe avec le compte-rendu des réunions de groupe sur cette page principale.

Semaine 4

• Réponse à la question difficile
• Prise d'informations sur le projet en général,
• Analyse des projets des IMA4 et IMA5

Semaine 5

Répartitions des tâches et début de la prise d'informations pour chacune des équipes.

Semaine 6

Equipe 1

Installation d'une distribution linux intitulé RealtimePi sur Raspberry qui est déjà patché avec un noyau temps réel.

Dépot Github RealtimePi

Equipe 2

Pendant la première séance en équipe, nous avons recherché des ressources fiables et compréhensibles. Nous avons exploré le Github des gagnants des années précédentes, et avons retenu Patate 42. Leur code nous semblait plus fiable au départ, puisqu'ils ont réalisé le meilleur temps sur le parcourt, mais quand nous avons voulu le tester, nous n'avons pas compris les instructions à réaliser avant l'implémentation.

Nous nous sommes tourné alors vers Axionaute, qui ont pris soin de détailler les étapes nécessaires pour faire fonctionner leur code.

Equipe 3

Nous avons commencé par récupérer le matériel nécessaire à la mise en place du raspberry pi (raspberry pi 3, alimentation, cable Ethernet, carte SD + adaptateur). Puis nous avons recherché quel system d'exploitation nous pourrions utiliser. Nous somme resté sur une raspbian lite assez classique et simple d'utilisation. Nous avons enfin choisit de programmer le raspberry pi en python car il existe de nombreuses libraries dans ce langage et parce qu'il est simple d'utilisation.

Semaine 7

Equipe 1

Implémentation du Rt-tests qui fournit un ensemble de programmes qui testent et mesurent divers composants de comportement en temps réel du noyau, tel que le temps de latence.

Paquet source de Rt-tests

Equipe 2

Nous avons cloné le dépôt Git d'Axionaute sur une machine Linux et essayé de le faire fonctionner. Nous nous sommes très vite aperçus que l'on avait besoin de python dans un premier temps. Nous avons dû l'installer à l'aide de différentes commandes. A chaque fois que nous essayions de lancer le programme d’entrainement, il nous manquait une librairie python ou un logiciel. Cette séance a été consacrée entièrement à chercher quelles librairies manquaient, et comment les installer.

Premier essai

1. su
2. apt-get install python3-pip
3. apt-get update
4. apt-get install python-picamera python3-picamera
5. git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_PCA9685
6. apt-get install python-pip
7. pip install picamera

Equipe 3

Nous avons commencé à suivre les instructions du wiki [1] pour installer correctement le système d'exploitation du raspberry pi. Nous avons réussi à l'installer et à communiquer par liaison série avec lui. Cependant à cause d'une erreur de manipulation nous avons supprimé le système de boot il a donc fallu recommencer l'installation.

Semaine 8

Equipe 1

A titre indicatif, on donnera les mesures de temps de latence dans le cas où le processeur est non chargé et dans le cas où le processeur est chargé.

L'utilitaire cyclictest On pourra l'installer comme suit :

  $ cd
  $ git clone git://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/clrkwllms/rt-tests.git 
  $ cd rt-tests
  $ make
  $ su
  $ make install

Equipe 2

nous avons passé presque toute la séance à compléter l’environnent de travail pour le bon fonctionnent du programme d'entrainement. Après avoir fini d'installer toutes les libraires manquantes et lancé le script, nous avons essayé d'entrainer le système, mais nous n'avons pas eu le temps de le voir se terminer.

Equipe 3

L'Arduino et le raspberry pi communicant par port série, il fallait communiquer avec le raspberry pi par ssh. Nous avons mis en place cette communication à l'adresse 172.26.145.69. Le raspberry pi doit etre branché à l'Eternet du pc souhaitant se connecter par ssh. Il peut être nécessaire d'entrer différentes commadnes pour que cela fonctionne :

• export http_proxy=http://proxy.polytech-lille.fr:3128 | sur le raspberry pi
• iptables -F & iptables -tnat -F & iptables -PFORWARD ACCEPT | sur le pc

Pour que le raspberry ait une connection à internet

Semaine 9

Equipe 1

Le test du noyau intégrant le patch RT démontre un comportement « temps réel » car la variation du temps de réponse est inférieure à 90 µs, bien moindre que dans le cas d’un noyau standard, même si les résultats ne sont pas extraordinaires, certainement à cause de la qualité (moyenne) du noyau de la RPI.

On utilisera cyclictest pour générer un processus Temps Réel périodique dans l'espace utilisateur de plus forte priorité 99 de période 1000 µs par la commande :

   $ su
   $ cyclictest -n -p 99 -i 1000

Equipe 2

Nous avons condensé la liste des instructions à entrer pour faire fonctionner le programme. Ces instructions sont les suivantes :

Créer un nouveau répoertoire

  $ mkdir ~/Ironcar
  $ cd ~/Ironcar

cloner le repo

  $ git clone https://github.com/Axionable/Axionaut.git

Telecharger la Dataset à partir de https://s3.amazonaws.com/axionautdataset/Datasets.zip

  $ cp -r ~/Downloads/Datasets.zip ~/Ironcar/Axionaut/
  $ unzip Dataset

installer pip

  $ apt-get install python-pip

installer les requirements

  $ pip install -r requirements.txt

installer tensorflow

  $ pip install --upgrade tensorflow

Lancer l'entrainement

  $ python train.py

Le programme d'entrainement se lance sans prolèmes, mais prend beaucoup de temps.

Equipe 3

• Installation du paquet python3-serial pour que le raspberry pi puisse communiquer sur le port série
• Recherche sur le fonctionnement de la communication série [2] [3]

• Recherche sur la voiture pour connaitre quels sont les fils de commande
• Début de la réalisation du programme Arduino de commande des moteurs

Semaine 10

Equipe 1

Enfin, les mesures données ci-après sont à titre indicatif et mesurées sur quelques dizaines de secondes. Pour avoir un temps de latence correspondant au pire cas, il faudrait faire une mesure pendant des heures voire des jours en stressant le système de toutes les façons possibles en même temps...

Noyau linux non chargé:

   $ cyclictest -n -p 99 -i 1000
   policy: fifo: loadavg: 0.07 0.05 0.02 1/240 3148
   T: 0 ( 3148) P:99 I:1000 C:  26416 Min:      5 Act:    5 Avg:    6 Max:      145
   Temps de latence maximum mesuré : 145 µs

Noyau linux chargé:

   $ cyclictest -n -p 99 -i 1000
   policy: fifo: loadavg: 66.78 19.73 6.82 52/344 3312 
   T: 0 ( 3194) P:99 I:1000 C:  71956 Min:      2 Act:    3 Avg:    3 Max:      50
   Temps de latence maximum mesuré : 50 µs

Equipe 2

Pour vérifier que nous avons correctement installé toutes les librairies, nous avons décidé de retester sur une autre machie les instructions que nous avons entré lors du premier lancement du programme. Cependant, on a eu plusieurs erreurs. En effet, certains packages ne s'installeint pas correctement et cela nous a retardé. Nous avons cherché à quoi ces erreurs étaient dûes.

Equipe 3

Nous avons terminé la communication entre le raspberry pi et l'arduino ce qui nous a permis de contrôler la direction des roues de la voiture. Nous avons ensuite essayé de controler le second moteur de la voiture à l'aide de l'arduino sans succés. Le calibrage de l'ESC (contröleur moteur) est à continuer en poursuivant l'étude de la documentation.

Semaine 11

Equipe 1

Nous avons pu voir la mise en œuvre d'une distribution linux temps réel destiné pour le Raspberry Pi 3. Ce système permet de faire du Temps Réel et d'avoir des temps de latence de quelques µs sur notre nano-ordinateur tout en respectant les contraintes temporelles.

Equipe 2

Nous avons résolu le problème, il suffisait de configurer le proxy de l'ordinateur.

Configurer le proxy

  $ export https_proxy=https://"proxy.polytech-lille.fr":"3128"
  $ export http_proxy=http://"proxy.polytech-lille.fr":"3128"

Le programme se lance sans problèmes sur nimporte quelle machine apres avoir entré toutes les instructions nécessaires.

Equipe 3

Nous avons continuez d'essayer de contrôler la vitesse de la voiture. Après des essais infructueux les roues se sont mises à tourner, puis, plus rien. La LED de l'ESC indiquait un fonctionnement anormal de la voiture. Après appel d'un professeur, vérification du circuit et du bon fonctionnement de la carte et des connexions, la voiture a de nouveaux accélérer avant de ne plus fonctionner.

Semaine 12

Equipe 2

Nous après avoir communiqué avec l'équipe 3 sur le fonctionnement de la voiture, nous nous sompmes apperçus que la manière dont Axionaute commande son chassis était totalement incompatible avec la notre. En effet, Axionaute utilise une architecture Nvidia Autopilot, qui necessite une carte electronique Nvidia spécifique que nous n'avons pas à notre disposition. Nous nous sommes donc tournés vers le code de Patate42, qui après examination, correspond davantage à notre architecture matérielle.

Equipe 3

Nous avons réussi à résoudre le problème concernant la vitesse de la voiture. En effet celle-ci a besoin d'un calibrage des gaz à chaque démarrage de cette dernière. Deux problèmes mineurs se posent à présent : -La voiture ne roule pas en marche arrière; -Pour une même valeur envoyée, la vitesse varie légèrement d'un allumage à l'autre. Ces deux problèmes n'étant pas handicapant pour la course nous avons décidé de ne pas nous en occuper pour le moment.

Semaine 13

Equipe 2

Nous avons essayé d'implanter le dépot git de Patate42 dans la Raspberry Pi en Linux RT de l'équipe 1 et d'installer les programmes et librairies nécessaires. Nous n'avons pas réussi pour le moment à installer le module picamera.array.