Canne Blanche/Journal

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
 * 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 à l'utilisateur efficace
 * Vendredi

=Semaine 5: xx/06=
 * Lundi
 * Mardi
 * Mercredi
 * Jeudi
 * 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