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
  • 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
• Mardi
  • Tutorials sur STM32CubeMX
• 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