IMA5 2019/2020 P09

De Wiki de Projets IMA
Révision datée du 16 septembre 2019 à 06:53 par Lmejbar (discussion | contributions) (Semaine 1 : 09-15 Septembre)


Présentation générale

Sujet : Véhicule autonome pour cartographie
Etudiant : MEJBAR Lina
Encadrants : Alexandre Boé / Xavier Redon / Thomas Vantroys / Xavier Chenot

Description

Le secteur de l'intelligence artificielle a été beaucoup marqué durant la dernière décennie par une évolution du nombre de recherches et de publications scientifiques. Son but est de concevoir des systèmes capables de reproduire le comportement humain et son raisonnement. S'il est vrai que de domaine parait très abstrait, il possède de nombreux avantages lorsqu'on sait comment l'utiliser. Le retail, l'inudstrie ou encore la sécurité sont des secteurs qui deviennent de plus en plus performants lorsque l'intelligence artificielle est développée. L'objectif est de permettre une automatisation plus intelligente des tâches. Le machine learning est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données.

Objectifs

La mission sera de proposer un système autonome (véhicule mobile) capable de se déplacer dans une zone et de la cartographier. Le système doit pouvoir ensuite trouver le chemin adéquat pour se déplacer d’un point à un autre tout en évitant des obstacles fixes et/ou mobiles. Ce projet est proposé par l'entreprise Bonduelle. Le but final, serait de placer le robot dans leur entrepôt, et qu'il puisse déplacer une plaquette de produit d'un point A à un point B, tout en évitant les obstacles et en cartographiant la pièce.


Préparation du projet

Cahier des charges

Choix techniques : matériel et logiciel

Questions

Cartographie:
→Quel taille de pièce vise t-on ?
→ Combien de temps doit prendre la cartographie ?
→ Sous quel format doit être la cartographie ?

Intelligence Artificielle
→ Quelles formes doit reconnaitre le robot ?

Matériel
→ Proposition d'un Lidar 360°
→ Proposition d'un capteur ultrason

Robot

Liste des tâches à effectuer

Tâche Heures S1 Heures S2 Heures S3 Heures S4 Heures S5 Heures S6 Heures S7 Heures S8 Heures S9 Heures S10 Heures S11 Heures S12 Heures S13 Heures S14 Total
Analyse du projet 2 2
Recherches concernant le projet 2 2
Montage du robot 2 2
Formation Machine Learning
Formation Partie Cartographie (LIDAR)
Code Arduino
Code Python - ML
Code du site Web
Rencontre Bonduelle 1 1
Remplissage du wiki 2 2
Rédaction du rapport
Total

Calendrier prévisionnel

Etat de l'art

Réalisation du Projet

Semaine 1 : 09-15 Septembre

Je me suis rendue Mercredi au sein de l'entreprise Bonduelle à Villeneuve d'Ascq.Pour la réalisation de ce projet, Bonduelle m'a fournit un robot en Kit. J'ai commencé par le monter en suivant les instructions du mode d'emploi.

Photo 1
Robot en montage.
Photo 2
Robot monté.

Une fois le robot monté, j'ai fait des recherches concernant les différents domaines de mon sujet:

* Robot: De nos jours, on trouve de plus en plus de nombreux kits d'assemblage de robots programmables. C'est sur l'un d'entre eux, que je vais travailler dans le cadre de mon projet. Ce kit est commercialisé par la marque Yahboom. Ils vendent de nombreux modèles de robots : Char, Tank, des robots de 2 à des 6 roues. Celui sur lequel je vais travailler dans le cadre de mon projet est le robot Yahboom Professional 6WD UNO R3 smart robot kit compatible with Arduino Ce kit contient : Une caméra avant, 6 roues et 6 moteurs, une carte Arduino et une carte 6WD, une pile rechargeable.

*Carte 6WD :

Photo 3
Carte 6WD.

Yahboom 6WD carte d'extension intelligente pour Uno et Raspberry Pi. La carte d'extension 6WD est conçue avec trois prises d'entraînement de moteur et supporte jusqu'à trois modules d'entraînement de moteur. Chaque module peut conduire deux moteurs. Chaque moteur peut être contrôlé indépendamment, et 6 moteurs peuvent produire 6 vitesses différentes en même temps, réalisation contrôle indépendant. La carte d'extension 6WD prend en charge quatre contrôleurs populaires, y compris Raspberry Pi, Arduino, STM32, 51, etc.

Semaine 2

Semaine 3

Semaine 4

Semaine 5

Semaine 6

Semaine 7

Semaine 8

Semaine 9

Semaine 10

Documents Rendus