Intelligence embarque IMA5 2022/2023 G1 : Différence entre versions
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Cette approche nous permet d'enregistrer nos mesures simplement en redirigeant le flux de la liaison série vers un fichier csv en local avec la commande : | Cette approche nous permet d'enregistrer nos mesures simplement en redirigeant le flux de la liaison série vers un fichier csv en local avec la commande : | ||
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On a également remarqué que selon le gap que l'on a positionné sur le capteur, on obtenait des artéfacts dans les mesures qui disparraissent pour les gap les plus faibles. Pour cela, on choisis de garder un gap de 0.25mm. | On a également remarqué que selon le gap que l'on a positionné sur le capteur, on obtenait des artéfacts dans les mesures qui disparraissent pour les gap les plus faibles. Pour cela, on choisis de garder un gap de 0.25mm. |
Version du 28 novembre 2022 à 09:48
But du projet
Observer un joueur de basket pendant son tir et prévoir si le tir va rentrer
Collecte de données
A cause de la faible résolution du capteur, nous avons prévu un test avec une petite balle nous permettant de la voir plus facilement qu'une balle réglementaire
Premiers pas avec le capteur
En utilisant le code exemple fourni, nous avons configuré la carte pour qu'elle nous fournisse la matrice des mesures effectuées par le capteur.
En écoutant sur le port série de la carte, on arrive à afficher en temps réel la matrice de mesures.
Pour faciliter la lecture, on va changer l'affichage pour obtenir un format de type csv afin de pouvoir traiter les données récoltées par la suite.
Cette approche nous permet d'enregistrer nos mesures simplement en redirigeant le flux de la liaison série vers un fichier csv en local avec la commande :
cat /dev/ttyACM0 >> data.csv
Pour cela il faut d'abord configurer le port série avec une vitesse de 460800.
On a également remarqué que selon le gap que l'on a positionné sur le capteur, on obtenait des artéfacts dans les mesures qui disparraissent pour les gap les plus faibles. Pour cela, on choisis de garder un gap de 0.25mm.
Première approche
Pour monter notre dataset notre première approche consisté à placer le capteur à hauteur d'épaule d'un joueur pendant qu'il réalise des tirs et pour chaque tir de préciser manuellement si le tir était bon