Positionnement entrepôt

De Wiki d'activités IMA
Révision datée du 12 avril 2014 à 10:00 par Shaddaou (discussion | contributions) (Testmain)

Contexte

Dans le cadre de la formation d'IMA de quatrième année, nous sommes amenés à réaliser un projet d'une durée de quarante heures.

Etudiants : Soufiane HADDAOUI & Cédric DESPREZ

Encadrants : Alexandre BOE & Thomas VANTROYS

Cette page Wiki sera régulièrement mise à jour au fil des semaines afin de tenir informés les encadrants de l'état d'avancement du projet.


Présentation du projet

Le projet en question consiste à améliorer le repérage dans la pharmacie du centre hospitalier CHRU de Lille, dans le but de supprimer la perte de temps engendrée par la recherche de médicaments. Ce projet comporte deux objectifs principaux :

  • Concevoir un système infrarouge constitué d'un ensemble de LEDs permettant de donner la position approximative d'une personne lors de son passage sous la LED. Cette donnée devra être traitée par l'intermédiaire d'une tablette ou d'un smartphone.
  • Proposer à la personne un chemin optimal en fonction d'une liste de produits présents dans une base de données.


Analyse du projet

Le diagramme ci-dessous illustre les différentes problématiques nous avons d'ores et déjà repérées concernant ce projet :


Representation Mindmap


Cahier des charges

A la lumière de l'entretien que nous avons eu avec nos professeurs encadrants, nous avons pu faire apparaître les points importants du projet, à savoir ceux qui définissent le cahier des charges :


1) Réalisation d'un système de capteurs afin d'être en mesure de positionner une personne dans l'entrepôt en question.

2) Adaptation de ce système afin de localiser, cette fois, une dizaine de médicaments à travers tout l'entrepôt, le projet étant un prototype d'étude. Alexandre : L'idée première est plus simple, on veut juste avoir une base qui permet de rechercher un médicament et de donner sa localisation (code interne au CHR) approximative dans un premier temps. Ça peut par exemple être juste la travée ou si on met plus de balises (à voir en fonction de la complexité des capteurs) une position plus fine dans la travée.

3) Réalisation d'un système de codage suffisamment important pour le rajout de médicaments.

4) Réalisation d'une base de données regroupant cette dizaine de médicaments.

5) Réalisation d'une application smartphone,

  • fournissant un plan avec la position de la personne tenant le smartphone,
  • ainsi que la position des médicaments que la personne en question voudra obtenir.
  • cette application devra être accessible pour un personnel non initié en informatique. Alexandre : Effectivement, l'idéal serait d'avoir quelque chose de suffisamment simple pour qu'un non spécialiste soit à même d'apporter des modifications simples.

6) Éventuellement, implémenter un algorithme d'optimisation afin de déterminer le plus court chemin pour la personne en question.


Si les points principaux de ce cahier des charges demeureront non modifiables, nous nous gardons toutefois le droit d'adapter les étapes secondaires nécessaires au cours de ce projet.


Matériel nécessaire à la réalisation du projet

Afin de réaliser ce projet, les composants et matériels suivants vont être utilisés :

  • Emetteurs LED infrarouges, SFH4258, OSRAM
  • Pin photodiodes, PD15-21B/TR8, EVERLIGHT
  • Arduino Uno
  • ATtiny 13A


Déroulement du projet

Semaine 1

  • Rencontre des deux encadrants afin de définir les axes de réalisation du projet.
  • Réalisation de la planification du projet sous MS Project 2013.
  • Analyse du plan de l'entrepôt et identification des différentes zones (A, B, C, D...).
  • Etude des datasheet afin d'extraire les données utiles (angle d'ouverture, pic de sensibilité de la longueur d'onde).
  • Etude du système de codage pour les LEDs. Nécessité d'un identifiant et du repérage en quadrillage X,Y.
  • Étude des algorithmes de localisation dans l'espace.
  • Optimisation du nombre nécessaire et suffisant d'émetteurs IR en fonction de leur zone de couverture.
  • Étude d'un système de codage pour l'identification des médicaments avec Thierry Flamen.


Semaine 2

  • Installation de phpMyadmin sur un PC de projet.
  • Réalisation du modèle conceptuel de données après analyse des besoins et réalisation de la matrice des dépendances fonctionnelles.
  • Implantation de la base de données intitulée "Pharmacie" (tables, associations et remplissage des données).
  • Etude du montage émetteur à réaliser à l'aide d'un Arduino Uno et d'un ATtiny 13A.
  • Réalisation d'un premier montage à base d'ATtiny 13A et d'Arduino Uno utilisé comme programmeur : clignotement d'une LED.


Semaine 3

  • Mise en place des plate-formes JAVA nécessaires à la réalisation du projet : Eclipse et Netbeans associées à la dernière version du SDK Manager d'Android.
  • Abandon de la programmation de l'ATtiny 13A par l'intermédiaire d'un Arduino en ISP
    • dû au motif suivant : confrontation à une erreur de synchronisme dans le téléversement du programme dans l'Arduino Uno.
    • Test du téléversement sur l'Arduino Uno par l'IDE Arduino, ainsi que par la programmation directe en C (à l'instar du tutorat système du S7)
    • Les deux méthodes génèrent la même erreur, qui est jugée trop abstraite pour pouvoir la localiser, et la corriger.
    • Sur le conseil de notre encadrant M.Boé, nous nous sommes alors tournés vers AVR STUDIO 5.
  • Utilisation de AVR STUDIO 5 afin d'implémenter notre programme directement dans l'ATtiny 13A.
  • Recherche des méthodes d'économie d'énergie, le "Power Management", concernant la consommation du micro-contrôleur ATtiny 13A afin d'obtenir une application durable dans le temps.
  • Ajout d'une nouvelle amélioration dans le cahier des charges, dont la réalisation pourrait être appréciée : considérer l'application pour une surface quelconque (principe de généricité sur la surface à traiter).
  • Recherche dans la programmation Android pouvant notamment apporter une solution à ce problème.
  • Piste intéressante à creuser dans la Transformée de Hough.
  • Recherche en parallèle sur l'algorithme du plus court chemin, s'apparentant au problème du voyageur de commerce, ainsi qu'à la théorie des graphes.
  • Etude de l'algorithme d'optimisation "Ant System", jugé comme une piste à approfondir.


Semaine 4

  • Réalisation sur papier du schéma électronique relatif au récepteur infrarouge.
  • Réalisation d'une nouvelle librairie sous Altium Designer pour l'implantation de l'attiny13A dans la schématique.
  • Implantation de la schématique sous Altium Designer pour le récepteur infrarouge.
  • Réalisation du PCB avec mise en place d'un plan de masse.
  • Réalisation avec Java du codage de Fanno-Shannon pour le codage des différents capteurs implantés dans l'entrepôt.
  • Développement sous Androïd et premiers tests sur un HTC. L'environnement de développement intégré utilisé étant NetBeans.


Semaine 5

  • Validation du routage effectué pour l'émetteur IR sur Altium Designer.
  • Réalisation d'un dictionnaire de données orienté objet pour l'application smartphone
  • Réalisation du modèle de classes UML2 pour la conception/programmation objet du projet, en l'occurrence du noyau de l'application smartphone.
  • Réalisation du diagramme d'état simulant la progression de l'utilisateur dans l'application.
  • Réflexion sur l'interface purement graphique de l'application Android, ainsi que tous les widgets nécessaires pour les interactions entre l'application et le client.
  • A la lumière de l'étude, reconsidération du moyen de communication entre le récepteur IR et l'application Android : choix privilégié pour une communication Bluetooth ou encore une communication série dite ADK, au lieu d'une connexion Wifi par Xbee.

MATHEMATIQUES

Cette section a pour but de regrouper toutes les considérations purement mathématiques du projet, chaque sous-section illustrant un point particulier sans forcément de lien avec les autres.

Optimisation du nombre de capteurs

Cette thématique illustre son importance par le fait qu'un de nos objectifs est de couvrir le maximum de la surface de l'entrepôt avec le minimum de capteurs-émetteurs IR nécessaires.

Rappelons que la réalisation de cette optimisation s'inscrit dans le positionnement de la personne dans l'entrepôt.

Considérons le plan de l'entrepôt comme un quadrillage (X,Y), plusieurs contraintes sont à définir. Toutefois, avant toute chose, un certain vocabulaire doit être mis en place.


Vocabulaire

  • La longueur de l'entrepôt est notée : X.
  • La largeur de l'entrepôt est notée : Y.
  • Le nombre de capteurs émetteurs à IR est noté : n_c.
  • La superficie totale de l'entrepôt est notée : A.
  • La superficie occupée (étagères, pièces, ...) de l'entrepôt est notée : B.
  • La surface utile à couvrir dans l'entrepôt est notée : U.
  • La surface couverte par un capteur émetteur IR est notée : A_{base}.
  • La hauteur de l'entrepôt est notée : h.
  • L'angle d'émission du capteur émetteur IR est notée : \alpha.
    • En l'occurrence, pour les émetteurs OSRAM, la datasheet nous apprend que \alpha=30 degrés.

Définition

Surface totale

La surface totale est quelque peu intuitif à exprimer (en nous basant sur une architecture rectangulaire et non circulaire bien entendu) :

 A=X\times Y
Surface occupée

La totalité de la surface occupée est en fait une somme de surface occupée par chaque "obstacle", donc une somme allant à n obstacles :

 B=\displaystyle\sum\limits_{i=1}^{n}b_i
Surface couverte par un capteur

En vérité, en trois dimensions, le recouvrement de surface se modéliser sous la forme d'un cône. Toutefois, comme en l'occurrence nous travaillons dans le plan (X,Y), la surface couverte se représente par l'aire du cercle C (la base du cône), r étant son rayon :

 A_{base}=\pi r^2 = \pi\left(h\times\tan\left(\dfrac{\alpha}{2}\right)\right)^2


Contraintes

Dans une approche de modélisation linéaire, plusieurs contraintes peuvent apparaître, certaines exprimables mathématiquement, d'autres non :

Première contrainte

La surface couverte par les capteurs ne doit pas dépasser la surface totale :

n_c \times A_{base}\leq A
Deuxième contrainte

La surface occupée ne peut être plus grande que la surface totale :

 B\leq A


Troisième contrainte

Celle que nous pouvons considérer comme la plus importante de toutes :

n_c\times A_{base} \leq U \Rightarrow n_c\times \pi\left(h\times\tan\left(\dfrac{\alpha}{2}\right)\right)^2 \leq X\times Y - \displaystyle\sum\limits_{i=1}^{n}b_i


Quatrième contrainte

une autre contrainte est la distance du capteur par rapport aux positions des portes de l'entrepôt, afin qu'elles soient toutes couvertes.


Cinquième contrainte

Nous pouvons aussi considérer la distance suffisante de non-perturbation de données entre plusieurs capteurs-émetteurs.

Cette distance pourra être mesurée expérimentalement lorsque le prototype du circuit contenant l'émetteur IR sera fonctionnel.


Transformée de Hough

La Transformée de Hough est une méthode de reconnaissance de formes, notamment utilisée dans le traitement des images numériques.

Elle sera utile pour la généricité d'utilisation de l'application concernant l'architecture de l'entrepôt.

Elle se base sur les équations paramétriques. En effet, dans le domaine de Hough, chaque point d'une image est modélisée sous la forme d'une droite.

Comme dans le plan (x,y), une succession de points représente une droite, dans l'espace de Hough, cette droite est repérée par l'intersection des différentes courbes paramétriques.

En effet, dans le repère  (\rho, \theta) , les courbes paramétriques sont de la forme suivante :

\rho=x\times\cos(\theta)+y\times\sin(\theta)


Par ailleurs, la transformée de Hough permet d'avoir une bonne robustesse contre les discontinuités et les elements manquants d'une structure.


INFORMATIQUE

Réalisation de la base de données

  • Définition du dictionnaire de données
  • Au cours de cette partie, il s'agit de recenser les différentes données dans un tableau.

    Representation Mindmap
  • Matrice des dépendances fonctionnelles
  • On construit maintenant la matrice des dépendances fonctionnelles en s'occupant uniquement des données élémentaires.

    Representation Mindmap
  • Simplification
  • On simplifie la matrice des dépendances fonctionnelles obtenue précédemment. On ne conserve pas dans le tableau les colonnes vides. Le tableau devient donc le suivant :

    Representation Mindmap
  • Elimination des dépendances fonctionnelles transitives
  • On élimine les dépendances fonctionnelles transitives et on obtient le nouveau tableau suivant :

    Representation Mindmap
  • Recherche des dépendances fonctionnelles composées
  • On obtient le nouveau tableau suivant :

    Representation Mindmap
  • Création des entités
  • Chaque colonne du tableau induit la création d'une entité dont la clé primaire est la tête de colonne.

    Representation Mindmap
  • Implantation de la base sous phpMyadmin
  • Création des différentes tables, remplissage des champs et création des associations.


Application Android

Comportement

Dans l'idéal, notre objectif serait qu'en premier lieu, à l'ouverture de l'application, un menu apparaisse demandant quel plan l'utilisateur voudrait choisir, puis viendrait un menu affichant les trois modes définis à la section suivante.

Modes

L'application Android nécessaire à la réalisation du projet devra être considérée sous plusieurs aspects utilitaires :

  • Un mode gestionnaire de l'entrepôt
    • Accessible uniquement par numéro de matricule ou encore statut de l'utilisateur (cf base de données)
    • Ouvrirait un onglet où le gestionnaire pourra ajouter ou enlever les stocks de médicaments suite aux arrivages (ajout de type de médicament, ...)
  • Un mode architecte
    • Ce mode permettrait d'ajouter un nouveau plan par prise de photo ou par recherche d'image JPEG dans la gallery du smartphone.
    • Traitement de la cartographie sur l'image en récupérant les lignes (par l'intermédiaire des transformées de Hough).
    • Il faudrait également prendre en compte l'ajout de la position des capteurs émetteurs dans l'application
  • Un mode purement utilitaire
    • menant directement au choix par l'utilisateur de l'image correspondant au plan
    • suivi aussitôt par une liste de médicaments à cocher (ou dans le meilleur des cas, une recherche en rentrant le nom sur clavier)
    • Le plan s'afficherait donc avec la position de la personne ainsi que des croix indiquant la position des médicaments
    • Le cas échéant, le chemin le plus court serait tracé sur le plan en question


Réalisation modélisation de l'application smartphone

Dictionnaire de données

Contrairement à la modélisation en UML pour la base de données, nous considérons le problème sous l'angle de l'orienté objet. Aussi, la notion de fonctionnalités fait son apparition.

Voilà pourquoi nous rédigeons le dictionnaire de données correspondant d'une manière plus littérale, afin que le moins d'"opérations" nécessaires nous échappe.

Voici le dictionnaire de données pour chaque "entité" considérée comme classe implémentée dans le noyau de l'application smartphone :


  • Capteur Emetteur : capteur placé dans l’entrepôt afin de pouvoir localiser le client. Chaque capteur est défini par son matricule, sa position (X,Y), sa probabilité (selon une porte ou une allée) et son code unique (par la méthode de Fano-Shannon). Son rôle est d’envoyer ledit code unique constamment. Il est également caractérisé par son angle de recouvrement, qui est de 30°, ainsi que de la surface qu’il recouvre. Il a également une distance minimale de sécurité entre lui et ses semblables afin de ne pas avoir de perturbation de données envoyées par IR. Il communique avec le récepteur.

  • Ensemble de capteurs émetteurs : caractérisé par un ou plusieurs capteurs émetteurs IR. Il génère un code spécifique à chacun, et son nombre doit être, idéalement, le plus petit possible pour recouvrir toute la surface utile U du plan.

  • Capteur Récepteur : capteur recevant le code unique des émetteurs IR, pouvant ainsi transmettre l’information de la position du client dans l’entrepôt. Il est placé sur la personne, à l’aide d’un brassard, (composé notamment d’un Arduino et d’un récepteur IR). Il n’existe qu’un capteur de ce genre, et transmet au smartphone le code unique des émetteurs par le protocole Bluetooth.

  • Smartphone : application Android cœur du projet, elle indique directement au client le traitement souhaité. Elle est unique, et permet au client de s’identifier, et de choisir un mode de fonctionnement : utilisateur, architecte, ou gestionnaire. Dans le cas de l’architecte, l’application demande au client son matricule, qu’elle vérifie si le client a bien la permission de rajouter des entrepôts, puis une photo représentant un entrepôt et des renseignements sur l’ensemble des capteurs émetteurs IR présents dans ledit entrepôt en commençant par l’angle de couverture du capteur choisi. Eventuellement, l’application pourra donner le nombre minimal de l’ensemble des capteurs. L’application peut avoir plusieurs entrepôts d’enregistrés. Pour l’utilisateur, l’application demandera son matricule, et quel entrepôt le client veut choisir, suivi d’une liste de médicaments qu’il cochera. Le résultat sera ensuite l’affichage de l’entrepôt. Lorsque le client sera devant un emplacement de médicament, l’application demandera combien de médicaments le client voudra prendre. Pour le gestionnaire, l’application pourra éventuellement fournir des moyens afin d’enregistrer la gestion des stocks de médicaments, après vérification si le client a bien les permissions par son matricule. Le smartphone est relié par connexion WIFI sur la BDD, ainsi que sur le capteur Récepteur par protocole Bluetooth.

  • BDD : Base de données regroupant tous les services concernant un client avec un choix de médicaments par une commande. Elle permet d’obtenir la localisation (X,Y) desdits médicaments choisis. La BDD comprend notamment l’entité client, l’entité médicament, l’association commande, l’association localisation, l’entité zone et l’entité emplacement. Le gestion de stock passe par cette BDD, notamment par la table médicament.
    • Client : Utilisateur direct de l’application smartphone du projet. Il ne possède qu’un numéro de matricule unique. Il a également un nom et un prénom, ainsi qu’un service dans lequel il travaille. Il peut également avoir un ou plusieurs statuts (= mode) : utilisateur, gestionnaire ou architecte.
    • Médicament : Produit recherché par le client, défini par sa référence unique (code barre notamment), son nom, son fabricant, son exploitant, sa localisation dans le système « zone + emplacement », son stock, son stock minimal, son stock d’alerte, son stock maximal, son nombre d'unité par boîte.

  • Entrepôt : Modèle générique pour n’importe quel entrepôt, l’entrepôt se compose de son plan ainsi que d’un ensemble de capteurs émetteurs IR. L’entrepôt n’a qu’un seul plan, et il a forcément une ou plusieurs portes. Il est composé d’allées. Il est utilisé dans l’application smartphone. Il joue le rôle d’interface graphique avec le positionnement des médicaments par des croix rouges, la position du client par un cercle bleu, et le chemin optimal tracé par des flèches. Il dispose d’un entrepôt test pour le projet se basant sur le schéma de la pharmacie du CHRU de Lille.

  • Chemin : trajet optimal que le client doit effectuer pour faire sa récupération de la liste des médicaments. Il est composé d’une ou de plusieurs localisations (X,Y), nommées des escales, correspondant aux médicaments souhaités. Il est également composé de la position du client, obtenue par le récepteur IR. Il peut se considérer comme une succession de segments, illustrés par des flèches dans l’application smartphone.

  • Plan : définit l’architecture de l’entrepôt. Il est caractérisé par sa longueur X, sa largeur Y, sa hauteur h, sa surface totale A, sa surface occupée B, et sa surface utile U représentant la surface où le client peut se situer, et donc qu’il faut couvrir par les capteurs émetteurs. Les obstacles représentant les étagères où les pièces avoisinantes seront considérées comme des rectangles remplis, et non utilisable par le chemin. Le plan est principalement caractérisé par son échelle et sa photo (JPEG) en tant que support sur l’application smartphone, obtenue soit par prise de photo sur le smartphone, soit par choix dans la galerie d’images du smartphone. Le plan possède un grillage de coordonnées (X,Y).


Il est à noter que les classes Client et Médicaments sont déjà définies en tant qu'entités dans la base de données BDD, explicitée dans la section précédente. Leur présence dans le dictionnaire de données ne se justifie que par le modèle comportemental de l'application.

Ainsi, de ce dictionnaire de données, nous allons pouvoir en extraire le diagramme de classes ainsi que le diagramme d'états.

Détermination des attributs et des opérations

Une étape intermédiaire de ce processus consiste à visualiser tous les attributs et les opérations propres à chaque classe explicitée précédemment sous la forme d'un tableau.


Pour la classe Emetteur :

Emetteur
Code propriété Signification Type

matriculeEmetteur

Matricule de l'émetteur

NC/variable

positionEmetteur

Position (X,Y) de l'émetteur

NC/variable

probabiliteEmetteur

Probabilité de l'émetteur

NC/variable

codeEmetteur

Code unique de l'émetteur

C/Résultat

angleRecouvrementEmetteur

Angle de recouvrement de l'émetteur (30°)

NC/variable

surfaceEmetteur

Angle de recouvrement de l'émetteur (30°)

C/variable

distanceSecuriteEmetteur

Distance minimale de sécurité pour chaque émetteur

NC/variable


Pour la classe EnsembleRecepteur :

EnsembleEmetteur
Code propriété Signification Type

nbTotal

Nombre total d'émetteurs

C/variable

FanoShannon()

Calcul par Fano-Shannon du code unique de chaque émetteur

Fonction

envoiCodeToRecept()

Envoi du code calculé de chaque capteur de l'ensemble au récepteur

Fonction


Pour la classe Récepteur :

Recepteur
Code propriété Signification Type

connexionBluetooth()

Connexion en Bluetooth de l'Arduino

Fonction

deconnexionBluetooth()

Déconnexion en Bluetooth de l'Arduino

Fonction

obtentionCodeEmetteur()

Récupération du code unique de l'émetteur

Fonction

envoiCodeEmetteur(codeEmetteur)

Envoie au smartphone le code unique de chaque émetteur

Fonction


Pour la classe Smartphone :

Smartphone
Code propriété Signification Type

obtentionPosClient()

Récupération de la position du client par le code de l'émetteur (lien avec Emetteurs)

Fonction

prisePhoto()

Prise d'une photo par caméra du smartphone

Fonction

recupPhoto()

Récupération photo dans galerie Fonction (JPEG)

Fonction


Pour la classe RequeteBDD :

RequeteBDD
Code propriété Signification Type

connexionBDD()

Connexion à la base de données

Fonction

deconnexionBDD()

Déconnexion à la base de données

Fonction

verifMatricule(matriculeClient)

Vérification du matricule rentré

Fonction

recupPosMedic(ref medic)

Récupération de la position (X,Y) du médicament

Fonction

verifPresMedic(ref_medic)

Vérification de la présence d'un médicament en stock

Fonction (booléenne)

ajoutStockMedic(Qté, réf_medic)

Ajout d'un certain nombre d'un médicament (mode gestionnaire)

Fonction

reducStockMedic(Qté, réf_médic)

Réduction d'un certain nombre d'un médicament (mode utilisateur + gestionnaire)

Fonction

supprMedic(ref_medic)

Suppression d'un médicament (mode gestionnaire)

Fonction

ajoutMedic(ref_medic…)

Ajout d'un médicament (mode gestionnaire)

Fonction


Pour la classe Entrepôt :

Entrepôt
Code propriété Signification Type

rajoutEntrepot()

Rajout d'un nouvel entrepôt (mode architecte)

Fonction

h

Valeur de la hauteur de l'entrepôt

NC/variable

affichageCroixMedic(Liste)

Mise en place d'une croix rouge sur chaque position de médicement dans l'entrepôt

Fonction

affichageRondClient(Recepteur)

Mise en place d'un rond bleu indiquant la position de la personne dans l'entrepôt

Fonction


Pour la classe Chemin :

Chemin
Code propriété Signification Type

calculCheminOpt()

Obtention du chemin optimal

Fonction (Chemin)


Pour la classe Plan :

Plan
Code propriété Signification Type

planImage

Image JPEG correspondant au plan de l'entrepôt

NC/variable

x

Valeur de la longueur du plan

NC/variable

y

Valeur de la largeur du plan

NC/variable

a

Surface totale du plan

C/variable

b

Surface occupée du plan

C/variable

u

Surface utile du plan

C/variable

grillage

Grillage en quadrillage (X,Y)

C/variable

traitementImage(planImage)

Reconnaissance des lignes du plan

C/Fonction

rectangleObstacle

Rectangle rempli représentant un obstacle

NC/variable

posageGrillageImage(planImage)

retourne Quadrillage (X,Y) sur planImage

Fonction

obtentionNbTotalEmetteurs()

Optimisation du nombre d'émetteurs minimal pour couverture de la surface utile

Fonction

Diagramme de classes UML2

A l'aide du service web de la start-up GenMyModel basée à Lille, nous avons pu représenter le modèle de classes suivant :

Representation Mindmap

Diagramme d'états

Toujours à l'aide du même service web, nous avons pu représenter le diagramme d'états de l'application smartphone, comprenant les différentes interactions qu'aura le client avec l'application en elle-même (choix du mode, rentrer les informations nécessaires, choisir les médicaments ...) :

Representation Mindmap


Méthode de Fano-Shannon

Pertinence

Toujours dans le principe de généricité, il nous fallait développer un programme capable de pouvoir trouver un identifiant unique, on parlera d'irréductibilité, en terme de code binaire pour chaque émetteur installé dans l'entrepôt, et ce quelque soit le nombre total.


Pour se faire, trois solutions dans la théorie de codage de l'information, enseignée dans notre filière SC par M.Mamouni, sont envisageables :

  • Le codage dit direct.
  • Le codage de Fano-Shannon
  • Le codage de Huffmann

En termes d'efficacité, il s'avère que l'algorithme de Huffmann est celui qui offre le moins de redondance, donc il est privilégié. Toutefois, il s'avère complexe à mettre en place, tandis que Fano-Shannon, lui, offre des performances très satisfaisantes dans le contexte du projet, sans pour autant si difficile à réaliser.


Voilà pourquoi, nous nous sommes davantage penchés sur la méthode de Fano-Shannon, considérant que le codage direct n'offrait des résultats que peu satisfaisants.


Notre projet demeurant malgré tout un prototype expérimental, aussi nous l'avons développé pour un nombre limité de capteurs émetteurs IR. Une généricité totale aurait pu être obtenue avec davantage de temps et d'heures réservés au projet dans le cadre de notre formation.


Java

Le code a tout d'abord été implémenté en Java, pour être ensuite incorporé dans l'application Android. Aussi, trois classes principales apparaissent ici : Capteur (représentant les caractéristiques d'un capteur), EnsembleCapteurs (gérant notamment le traitement par Fano-Shannon), et TestMain (gérant le phénomène de récursivité de l'algorithme)

Capteur

Voici différentes images illustrant chronologiquement le code Java de la classe Capteur.java :

Code1


Code2


Code1


Code1
EnsembleCapteurs

Voici le code de la classe EnsembleCapteurs.java :

Code1
Code1
Code1
Code1
Code1
Code1
Code1
Code1
Testmain

Enfin, voici le code source de la classe TestMain :

Code1
Code1
Code1
Code1
Code1
Code1

ELECTRONIQUE

Réalisation du montage côté émetteur infrarouge

  • Mise en place des librairies permettant de programmer l'ATtiny13.
  • La librairie est placée dans un dossier hardware du sketchbook.

  • Réalisation du câblage à l'aide d'une LED, de l'Arduino Uno, de l'ATtiny13 et d'une capacité de 10uF.
  • Representation Mindmap
  • Programmation de l'ATtiny 13 en utilisant l'arduino Uno (ISP).
  • Utilisation du programme "Blink" fourni par l'IDE. => Test : La LED s'allume mais ne clignote pas.



Réalisation de la carte de l'émetteur infrarouge

  • Réalisation d'une nouvelle librairie sous Altium
  • L'ATtiny13A n'étant pas disponible dans la librairie Altium fournie, il a été nécessaire de créer une nouvelle librairie. Les empreintes ont été tracées conformément aux espacements indiqués dans la datasheet.

    Representation Mindmap

    Une image et un nom ont également été associés à l'élément réalisé.

  • Réalisation de la schématique sous Altium Designer
  • Ce schéma est constitué de l'ATtiny13A réalisé à partir d'une nouvelle librairie. L'ATtiny13A a été utilisé au profit de l'Atmega328P (Arduino) pour des raisons d'économie d'énergie.
    On retrouve une LED permettant d'indiquer le fonctionnement du circuit, cette LED D1 est relié à la broche "digital pin" PB0 de l'attiny au travers d'une résistance. On retrouve également une LED IR D2 qui est reliée au +VCC par l'intermédiaire d'une résistance, l'ensemble étant relié à la broche digital pin PB1 de l'ATtiny13A.
    L'alimentation est réalisé par un header2, alimentation qui sera réalisé par l'intermédiaire de deux piles. Les différentes broches de l'attiny13A non utilisées ont été reliées à un header2 (PB2, PB3, PB4) afin de permettre une utilisation future.
    La broche de RESET a été laissée en l'air car une résistance de rappel interne la relie à +VCC. Un condensateur de 100nF assure le découplage de l'alimentation, il est placé entre la masse et le +VCC.
    La schématique réalisée est la suivante :

    Representation Mindmap



  • Réalisation du PCB
  • Un placement judicieux des composants destiné à faciliter le routage a été effectué.
    Le routage a ensuite été réalisé en bottom layer après tracé des contours de la carte. La taille des pistes est de 24mil et celle des trous (drill) est de 24 mil.
    Un plan de masse a également été effectué.
    Voici un aperçu du PCB réalisé :

    Representation Mindmap



Réalisation du montage côté récepteur

  • Réalisation du montage sur Breadboard
  • Le montage va être réalisé à partir d'un Arduino Uno, équipé d'un ATmega 328P. Dans un premier temps, nous allons uniquement faire le montage sur une breadboard. Une carte électronqiue sera éventuellement réalisée par la suite.
    Le montage est constitué principalement d'un Arduino Uno, d'une LED permettant d'indiquer l'état de fonctionnement du montage et d'une photodiode.
    La photodiode va être reliée sur une pin analogique de l'Arduino par l'intermédiaire d'une résistance de pull-up. La résitance de pull-up est présente afin que l'ATmega lise le +VCC quand aucune lumière de la LED IR n'est présente. Quand la photodiode ne reçoit pas de lumière IR, aucun courant traverse la photodiode et la résistance de pull-up entre alors en jeu.
    La LED permettant d'indiquer l'état de fonctionnement du montage va être reliée à une digital pin de l'Arduino par l'intermédiaire d'une résistance. L'Arduino va être alimenté par l'intermédiaire de piles, et non par le biais du port USB du PC, ceci pour des contraintes d'énergie.

    Representation Mindmap



  • Programmation de l'ATmega328P
  • Partie à réaliser



Objectifs futurs

  • Réalisation complète de l'ensemble émetteur / récepteur utile pour la détection d'une personne dans l'entrepôt et tests associés.
  • Adaptation du modèle de codage sur récepteur/émetteur infrarouge.
  • Réalisation du plan de l'entrepôt en Java.
  • Détermination la position des différents capteurs au sein de l'entrepôt.
  • Etablissement de la distance minimale entre deux capteurs.
  • Réalisation du protocole de transfert de données entre le brassard et le smartphone (Bluetooth envisagé).
  • Réalisation de l'algorithme permettant d'obtenir le chemin optimal.