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

Membre	Rôles
Anthony Geourjon	Chef de projet
Timothée Lemaire	Responsable hardware (black belt thinkpad)
Clément Rouquier	Responsable Dofus
Vincent Turrin	Batteur

• 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

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

• Soutenance le mercredi 14/02 de 10h30-11h

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

Vacances

Sprint 7 - Du 12/03/18 au 18/03/18

• Soutenance le jeudi 15/03 de 9h-10h

Journal

Sprint1

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 1
Lundi 29/01/18	Tâches
	Remarques
Mardi 30/01/18	Tâches
	Remarques
Mercredi 31/01/18	Tâches	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h Etude problématique projet Formation tensorflow : tuto simple, structure du code et concepts de base
	Remarques
Vendredi 02/02/18	Tâches		Tentative de flash sur l’Arduino récupéré par Anthony au fablab, finalement réussi sur Windows. Essai de l'exemple "HearthRate Monitor" avec connexion Bluetooth.		Continuation de la formation TF Visionnage vidéos, notamment conférence sur deep learning adapté à Tensorflow
	Remarques		Travail avec Clément pour faire fonctionner l'exemple en BLE sur son début d'appli. finalement fonctionnel en demandant l'utilisation du GPS sur android (Comme le requière la spécification BLE)

Sprint 2

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 2
Lundi 05/02/18	Tâches	Travail sur le AIR Export des taches backlog sur Trello	Début du code Arduino en partant de l'exemple "HeartRate Monitor"
	Remarques		Pas mal de difficultés lors du test, en raison de difficultés de debugging sur l'Arduino.		Étude des problématiques propres à notre projet : Stream de data, Dynamic Time
Mardi 06/02/18	Tâches		Avancement du code Arduino.		Etude d’un code de reconnaissance de mouvement tensorflow Android, + test, comprendre pour pouvoir modifier en conséquence
	Remarques		Résolution des problèmes rencontrés la veille (Mauvais initialisation du module gérant les capteurs), puis travail sur l'envoie des données par blutooth.
Mercredi 07/02/18	Tâches	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h Finalisation du code arduino pour le moment.	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h Étude approfondie des modèles : il faut sûrement utiliser un LSTM
	Remarques		Recherches sur les UUID (pour l'arduino). Envoie des valeurs depuis l'arduino sous forme binaire (nécessite de séparer les octets des ints) Mise sur Git du code arduino.
Jeudi 08/02/18	Tâches
	Remarques
Vendredi 09/02/18	Tâches		Hackathlon		Abandon du code trouvé précédemment car le modèle ne nous correspond pas. Reprise d’un code utilisant un modèle LSTM en Tensorflow, qui reconnait l’activité d’une personne (assis, debout, en train de marcher, montant des marches…)
	Remarques

Sprint 3

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 3
Lundi 12/02/18	Tâches
	Remarques
Mardi 13/02/18	Tâches
	Remarques
Mercredi 14/02/18	Tâches
	Remarques
Jeudi 15/02/18	Tâches
	Remarques
Vendredi 16/02/18	Tâches
	Remarques

Sprint 4

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 4
/!\Vacances/!\
Semaine du 19 au 25 février	Tâches	[...]	[...]	[...]	[...]
	Remarques

Sprint 5

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 5
Lundi 26/02/18	Tâches
	Remarques
Mardi 27/02/18	Tâches
	Remarques
Mercredi 28/02/18	Tâches
	Remarques
Jeudi 01/03/18	Tâches
	Remarques
Vendredi 02/03/18	Tâches
	Remarques

Sprint 6

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 6
Lundi 05/03/18	Tâches
	Remarques
Mardi 06/03/18	Tâches
	Remarques
Mercredi 07/03/18	Tâches
	Remarques
Jeudi 08/03/18	Tâches
	Remarques
Vendredi 09/03/18	Tâches
	Remarques

Sprint 7

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 7
Lundi 12/03/18	Tâches
	Remarques
Mardi 13/03/18	Tâches
	Remarques
Mercredi 14/03/18	Tâches
	Remarques
Jeudi 15/03/18	Tâches
	Remarques

Journal

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT X
Tâches	Lundi */*/18
Remarques
Tâches	Mardi */*/18
Remarques
Tâches	Mercredi */*/18	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h
Remarques
Tâches	Vendredi */*/18
Remarques

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 1
Tâches	Lundi 29/01/18
Remarques
Tâches	Mardi 30/01/18
Remarques
Tâches	Mercredi 31/01/18	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h Etude problématique projet Formation tensorflow : tuto simple, structure du code et concepts de base
Remarques
Tâches	Vendredi 02/02/18		Tentative de flash sur l’Arduino récupéré par Anthony au fablab, finalement réussi sur Windows. Essai de l'exemple "HearthRate Monitor" avec connexion Bluetooth.		Continuation de la formation TF Visionnage vidéos, notamment conférence sur deep learning adapté à Tensorflow
Remarques			Travail avec Clément pour faire fonctionner l'exemple en BLE sur son début d'appli. finalement fonctionnel en demandant l'utilisation du GPS sur android (Comme le requière la spécification BLE).

	Date	GEOURJON Anthony	LEMAIRE Timothée	ROUQUIER Clément	TURRIN Vincent
SPRINT 2
Tâches	Lundi 05/02/18		Début du code Arduino en partant de l'exemple "HeartRate Monitor"		Étude des problématiques propres à notre projet : Stream de data, Dynamic Time
Remarques		Travail sur le AIR Export des taches sur Trello	Pas mal de difficultés lors du test, en raison de difficultés de debugging sur l'Arduino.
Tâches	Mardi 06/02/18		Avancement du code Arduino.		Etude d’un code de reconnaissance de mouvement tensorflow Android, + test, comprendre pour pouvoir modifier en conséquence
Remarques			Résolution des problèmes rencontrés la veille (Mauvais initialisation du module gérant les capteurs), puis travail sur l'envoie des données par blutooth.
Tâches	Mercredi 07/02/18	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h Finalisation du code arduino pour le moment.	Cours de management de projets innovants - 4h	Cours de management de projets innovants - 4h Étude approfondie des modèles : il faut sûrement utiliser un LSTM
Remarques			Recherches sur les UUID (pour l'arduino). Envoie des valeurs depuis l'arduino sous forme binaire (nécessite de séparer les octets des ints) Mise sur Git du code arduino.
Tâches	Jeudi 08/02/18		Hackathlon		Abandon du code trouvé précédemment car le modèle ne nous correspond pas. Reprise d’un code utilisant un modèle LSTM en Tensorflow, qui reconnait l’activité d’une personne (assis, debout, en train de marcher, montant des marches…)
Remarques