CannonBall de voitures autonomes: Difference between revisions

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==Logiciels==
==Logiciels==
* [[OpenCV]] et [[QRCode]] http://blog.ayoungprogrammer.com/2013/07/tutorial-scanning-barcodes-qr-codes.html
* [[OpenCV]] et [[QRCode]] http://blog.ayoungprogrammer.com/2013/07/tutorial-scanning-barcodes-qr-codes.html
* http://www.uco.es/investiga/grupos/ava/node/26
* http://image2measure.net/files/Mastering_OpenCV.pdf


==Sponsors==
==Sponsors==

Revision as of 15:50, 11 December 2013

Etudiants : RICM4 et ENSIMAG 2A

Enseignants : Vivien Quema, Didier Donsez

L'idée de ce projet est de réaliser une/des voitures de course modèle réduit autonome capable de parcourir plusieurs tours d'un circuit défini sur un parking du campus. Le circuit est balisé avec des panneaux entre lesquelles les voitures doivent passer en évitant les obstacles (chicanes) et les autres concurrents. Les panneaux de balisage sont identifiés par des marqueurs uniques de type QRCode et sont géolocalisés. Les obstacles peuvent être également équipés de marqueurs indiquant un ralentissement, un contournement par la droite ou par la gauche. Les voitures "connaissent" à l'avance le circuit (ie les panneaux matérialisant le circuit).


Plusieurs catégories de véhicule sont prévues. Dans une catégorie, tous les véhicules sont physiquement identiques (ie chassis, moteur, batteries). Seuls les logiciels de pilotage sont différents et produites par les équipes en compétition.

Catégories

  1. DIY (4 moteurs de perceuse, batteries Yuasa) en moins de 10 kgs
  2. Base robot LynxMotion A4WD1 Aluminium x4 (ENSIMAG + Polytech)
  3. Dagu Wild Thumper 6WD Chassis x1 (Polytech)
  4. Modèle réduit Monster Truck 4WD 1/5eme (vitesse max. 45 à 105 km/h) x2 (Persyval)

Cartes envisagées

Capteurs

  • Webcam HD / Full HD (30, 60 120 fps)
  • capteurs ultrasons
  • Lidar
  • acceloro,
  • magneto,
  • gyro,
  • GPS
  • STM32F4 Discovery (incl. acceloro, magneto, gyro)

Logiciels

Sponsors

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Liens