Revision as of 18:45, 24 May 2018

Etudiant : Léo Valette (RICM4, Polytech Grenoble, UGA, Grenoble, France)

Encadrants : Alexandre Carissimi (UFGS, Porto Alegre, Brésil), Didier Donsez (UGA, Grenoble, France)

Semaine 0

Récupération des différentes cartes STM32, RPI3, Movidius, ...

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

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
- Première mesures
Vendredi

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 ** Arrivée des fournitures
 ** Branchement du LiDaR sur la Raspberry Pi
+** Première mesures
 * Vendredi