RICM5 2017-2018 - SmartMove

=Smart Move=

Smartmove est un ambitieux projet imaginé par quatre étudiants de Polytech Grenoble. Smartmove est une approche nouvelle du sport avec l'IoT et l'apprentissage machine.



=Équipe du projet=


 * Supervisé par : Bernard Tourancheau, Didier Donsez

=Abstract= In 2017,  two  highly  innovative  domains  emerge  :  the  Internet  of Things and the Artificial Intelligence and especially the machine learning. These technological advances  open  new  possibilities  to  imagine  new  ways  to  help people. In this project, we present our proposal for the Open IoT challenge 4.0 organized by the Eclipse Foundation. This project is also part of the course of  Wireless  Sensor Networks given by Prof. Bernard Tourancheau at Polytech Grenoble (Engineering school)

Mots clés

 * IoT
 * Machine learning,
 * Sports

=Présentation=

Présentation du projet dans le cadre de l'Eclipse IoT challenge : Smartmove

=SCRUM=

Une liste plus actualisé des tâches est disponible sur Trello : https://trello.com/b/RVfoU3gl/smart-move-first-tasks

Sprint 1 - Du 29/01/18 au 04/02/18

 * Définition des rôles
 * Mise en place du projet pour tous les membres du groupe(Trello, Github)
 * Création de la page AIR pour la tenue de journal
 * Prise de contact avec les enseignants concernés
 * Début de la phase de conception


 * Séance de management de projets innovants
 * Rédaction d'une fiche synthetique de présentation du projet

Sprint 2 - Du 05/02/18 au 11/02/18

 * Définition des taches et des deadline sur Trello
 * Première expérimentation avec différents modèles de machine learning. Nous faisons face à de très nombreuses contraintes comparé aux modèles que nous trouvons sur le net comme :
 * Nos données sont un flux continu et non un simple échantillon borné à analyser
 * Nous recevons des données de plusieurs capteurs, la synchronisation doit être quasi parfaite pour que les données est un sens.
 * Nous avons découvert des applications d'enregistrement de mouvement fonctionnant sur Android. https://blog.lemberg.co.uk/motion-gesture-detection-using-tensorflow-android
 * Choix des technologies pour la communication entre le téléphone et les Arduinos -> BLE
 * Cours de gestion de projet

Sprint 3 - Du 12/02/18 au 18/02/18

 * Soutenance de mi parcours le mercredi 14/02 de 10h30-11h avec Didier Donsez et Bernard Tourancheau
 * Ils sont satisfait de la direction que prend le projet
 * Didier nous propose de remplacer les Arduino par des SensorTag qui seraient plus adaptés à nos besoins.
 * Expérimentations avec un modèle de machine learning prometteur (LSTP Long short term memory) https://github.com/SmartMove-PolytechGrenoble/TensorFlow-on-Android-for-Human-Activity-Recognition-with-LSTMs
 * Expérimentations d'entrainement de modèle sur nos machines -> problème de config sur GPU
 * Cours de gestion de projet

Sprint 4 - Du 19/02/18 au 25/02/18
Vacances

Sprint 5 - Du 26/02/18 au 04/03/18

 * Premières expérimentations avec le SensorTag malgré les problèmes de piles.
 * Travail sur la gestion des entraînements (au sens, action que veut reconnaître l'utilisateur)
 * Cours de gestion des risques en projets
 * Réunion 1 de suivi avec Didier
 * Il est satisfait de nos avancées (communication téléphone/SensorTag, avancement dans le machine learning, etc)

Sprint 6 - Du 05/03/18 au 11/03/18

 * Réunion 2 de suivi avec Didier
 * Notre modèle est inspiré de : https://drive.google.com/file/d/1u0eh7JCj6yRZqln7Md-eDHJgHbaDcWRC/view?usp=sharing. Nous sommes partis de ce travail et avons modifié le code pour correspondre à nos problématiques / données.
 * Enregistrement de données dans diverses positions
 * Améliorations du modèle
 * Début d'intégration des différentes branches

Sprint 7 - Du 12/03/18 au 18/03/18 (en cours)

 * Soutenance le jeudi 15/03 de 9h-10h
 * Préparation de la soutenance
 * Fusion de tous nos applications de développement en un démonstrateur pour la soutenance
 * Enregistrement de données dans diverses positions
 * Essais de différents modèle et de différents combinaisons de mouvements

=Journal=