Intelligence embarque IMA5 2022/2023 G1 : Différence entre versions

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== Prévention de crampe pour la musculation ==
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== But du projet ==
  
Observer les muscles afin de prévoir des crampes ou contractions violentes lors d'exercices de musculation
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Observer un joueur de basket pendant son tir et prévoir si le tir va rentrer
  
 
= Collecte de données =
 
= Collecte de données =
  
A cause de la faible résolution du capteur, il semble nécessaire de monter le capteur proche du muscle et de manière stable en position.
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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
On se propose de créer une armature à fixer au mollet d'un sujet pendant qu'il effectue l'exercice.
 
  
 
= Premiers pas avec le capteur =
 
= Premiers pas avec le capteur =
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En écoutant sur le port série de la carte, on arrive à afficher en temps réel la matrice de mesures.
 
En écoutant sur le port série de la carte, on arrive à afficher en temps réel la matrice de mesures.
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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.
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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 :
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<code>cat /dev/ttyACM0 >> data.csv</code>
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Pour cela il faut d'abord configurer le port série avec un baud rate de 460800.
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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.
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= Première approche =
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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
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Cette première expérience ne fût pas concluant. En effet, La résolution du capteur ne permettait pas de bien capturer le mouvement du joueur ainsi que le début de la trajectoire de la balle.
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= Changement de disposition et d'objectif =
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Nous avons décider de faire évoluer notre projet et donc d'installer le capteur au dessus du panier afin de compter le nombre de paniers rentrés.
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[[Fichier:IMA5sc 2022 23 G1 Capteur dessus panier.png|thumb|center|700px|maquette]]
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== Essai n°1 ==
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Pour notre premier essai, nous avions une fréquence de 5Hz pour la capture. Etant une fréquence assez faible, le capteur n'arrivez pas à détecter le passage du ballon dans sa zone.
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En effet on a pu estimer que le temps que la balle passe devant le capteur est inférieur à une seconde, soit à peine 3 ou 4 points dans la mesure où la balle est visible.
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== Essai n°2 ==
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Nous avons donc augmenté la fréquence à 20Hz. Mais encore une fois les résultats étaient peu concluant.
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Les problèmes qui pourraient être lié aux mauvais résultats de cette exprérience sont les suivants :
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*Résolution du capteur
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*Temps passé devant le capteur
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**Fréquence de mesure
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*Qualité de notre dataset
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de plus, le déclenchement de la récupération des données n'étant pas régulier, il faudrait rééssayer avec d'autres capteurs permettant de régularisé la capture des données lors de la construction du dataset.
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Par exemple un capteur de type rideau de lumière permettant de détecter quand la balle entre dans la zone de détection du TOF, déclanchant la collecte d'un nombre prédéfini de points de données.
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Présentation :
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[[Fichier: Compteur_de_panier_rentré.pdf ]]

Version actuelle datée du 12 décembre 2022 à 12:43

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 un baud rate 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

Mise en place

maquette

Résultats

Cette première expérience ne fût pas concluant. En effet, La résolution du capteur ne permettait pas de bien capturer le mouvement du joueur ainsi que le début de la trajectoire de la balle.

Changement de disposition et d'objectif

Nous avons décider de faire évoluer notre projet et donc d'installer le capteur au dessus du panier afin de compter le nombre de paniers rentrés.

maquette

Essai n°1

Pour notre premier essai, nous avions une fréquence de 5Hz pour la capture. Etant une fréquence assez faible, le capteur n'arrivez pas à détecter le passage du ballon dans sa zone. En effet on a pu estimer que le temps que la balle passe devant le capteur est inférieur à une seconde, soit à peine 3 ou 4 points dans la mesure où la balle est visible.

Essai n°2

Nous avons donc augmenté la fréquence à 20Hz. Mais encore une fois les résultats étaient peu concluant.

Conclusion

Les problèmes qui pourraient être lié aux mauvais résultats de cette exprérience sont les suivants :

  • Résolution du capteur
  • Temps passé devant le capteur
    • Fréquence de mesure
  • Qualité de notre dataset

de plus, le déclenchement de la récupération des données n'étant pas régulier, il faudrait rééssayer avec d'autres capteurs permettant de régularisé la capture des données lors de la construction du dataset. Par exemple un capteur de type rideau de lumière permettant de détecter quand la balle entre dans la zone de détection du TOF, déclanchant la collecte d'un nombre prédéfini de points de données.

Annexe

Présentation : Fichier:Compteur de panier rentré.pdf