Canne Blanche/Journal: Difference between revisions
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** Lectures de documents rédigés par des aveugles sur leur handicap ou par des personnes ayant interviewé des aveugles. |
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Revision as of 16:06, 14 June 2018
Etudiant : Léo Valette in (RICM4, Polytech Grenoble, UGA, Grenoble, France)
Encadrants : Alexandre Carissimi in (UFGS, Porto Alegre, Brésil), Didier Donsez in(UGA, Grenoble, France)
Semaine 0
Récupération des différentes cartes STM32, RPI3, Movidius, ...
Semaine 1: 14/05
- Lundi
- Arrivée à Porto Alegre et Installation
- Mardi
- Rédaction cahier des charges selon le standard IEEE/ANSI 830-1998 SRS
- Etudes du matériel (Lidar, clef Movidus, Cartes ST)
- Installation des outils ST
- Mercredi
- Installation et test des outils pour le Movidus Neural Stick
- Jeudi
- Etude et documentation sur le deep learning et les applications possibles au sujet
- Vendredi
- Etude, formation et documentation sur le deep learning
Semaine 2: 21/05
- Lundi
- Réunion avec Alexandre Carissimi
- Flashage de la carte SD pour la Pi
- Recherches sur une possible connexion entre le Lidar et la Raspberry Pi afin, en plus de détecter un objet, de connaître à quelle distance il est
- Préparation du schéma de câblage entre la Raspberry Pi et le LiDaR
- Mardi
- Installation des outils pour le Movidius NCS sur la Raspberry Pi
- Compilation des réseaux de neurones pré-entrainés sur la Raspberry Pi
- Mercredi
- Suite de la compilation des réseaux de neurones pré-entrainés sur la Raspberry Pi
- Documentation sur la liaison Pi / LiDaR
- Demande de fournitures (condensateur et câbles)
- Jeudi
- Ecriture d'un programme permettant à la Pi de prendre une photo avec sa caméra, de l'analyser (deep learning) et de dire (via la sortie audio) quel objet a été reconnu
- Arrivée des fournitures
- Branchement du LiDaR sur la Raspberry Pi
- Premières mesures
- Vendredi
- Installation d'une machine virtuelle Windows pour résoudre les problèmes de compatibilité des outils ST
- Recherches pour réduire le temps nécessaire à la prise d'une photo
- Ajout de la mesure de distance au programme
Semaine 3: 28/05
- Lundi
- Recherches pour augmenter le rayon de détection du LiDaR
- Création du dépôt git du projet
- Ajout du code sur Github
- Mardi
- Ecriture du ReadMe du projet.
- Le programme est maintenant lancé au démarrage de la Pi
- Tests
- Mercredi
- Ajout de la distance à laquelle est l'objet dans le retour audio
- Recherches sur la meilleure manière d'exploiter la carte B-L475E-IOT01A
- Jeudi
- Férié (Corpus Christi)
- Vendredi
Semaine 4: 04/06
- Lundi
- Réunion avec Alexandre Carissimi
- Branchement du LiDar à la carte STM32 B-L475E-IOT-01A + installation des outils sur la machine virtuelle Windows
- Début du rapport sur la technologie Movidius NCS + Raspberry Pi + LiDaR
- Mardi
- Prise en main de la carte STM32 B-L475E-IOT-01A et documentation
- Mercredi
- Finalement, utilisation de mbed pour la carte (plus rapide et plus simple d'utilisation)
- Tentative d'utilisation du LiDar via la carte STM32 B-L475E-IOT-01A
- Communication LiDar / STM32 B-L475E-IOT-01A
- Affichage des distances mesurées à l'écran
- Jeudi
- Recherches sur comment faire un retour efficace à l'utilisateur
- Documentation sur l'utilisation du NFC, du WiFi et du BLE
- Vendredi
- ReadMe de la carte STM32 B-L475E-IOT-01A + LiDar Lite
- Tests
Semaine 5: 11/06
- Lundi
- Prise en main de la carte Nucleo 53L1A1 et documentation
- Installation des outils sur la machine virtuelle Windows 10
- Problème de gestion des USB avec la machine virtuelle (résolu)
- Mardi
- Tutoriels sur STM32CubeMX
- Installation de VL53L1X GUI. Non fonctionnel pour l'instant : impossible de connecter les cartes, le capteur n'est pas détecté
- Mercredi
- Résolution du problème avec VL53L1X GUI
- ReadMe de la carte VL53L1X GUI
- Rapport de la carte VL53L1X GUI
- Jeudi
- Recherches sur les applications possible pour faire le retour utilisateur avec la carte B-L475E-IOT01A
- Lectures de documents rédigés par des aveugles sur leur handicap ou par des personnes ayant interviewé des aveugles.
- Vendredi
Semaine 6: xx/06
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi
Semaine 7: xx/06
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi
Semaine 8: xx/07
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi
Semaine 9: xx/07
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi
Semaine 10: xx/07
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi
Semaine 11: xx/07
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi
Semaine 12: xx/08
- Lundi
- Mardi
- Mercredi
- Jeudi
- Vendredi