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=Journal d'avancement=
=Edge Computing and Embedded AI=
 
==Mise en œuvre du réseau==
 
- Machine virtuelle sur chassiron avec un accès internet IPv6 => delgodVM
- Image de la Raspberry Pi pour connexion avec le serveur via WiFi ;
- Objet connecté (STM32F401RE) avec capteur de distance (Nucleo-53L5A1).
 
==Protocole de communication et acquisition des données==
 
- Développer un firmware embarqué pour collecter les données => code STM32 Cube IDE pour collecter les données du capteur
- Mettre en œuvre un protocole de communication entre les quatre objets et la Raspberry Pi en garantissant que toutes les données sont bien reçues => Script python et liaison série qui permettent au capteur de communiquer ses données a la RaspberryPi.
- Mettre en œuvre un protocole de communication entre la Raspberry Pi et le serveur. Ce protocole doit facilement pouvoir être étendu à un grand nombre de Raspberry Pi => Protocole de communication HTTP initié avec un script python entre le serveur et la Raspberry Pi
- Stocker les données reçues côté serveur => Script python recevant les données et qui les stockes dans un fichier .csv sur le serveur afin de pouvoir par la suite utiliser les données du capteur
 
==Entraînement du modèle d’apprentissage==
 
==Mise en place du modèle embarqué et des modèles hybrides==
 


==Séance du 04/12/2023==
==Séance du 04/12/2023==

Version du 20 décembre 2023 à 10:00

Edge Computing and Embedded AI

Mise en œuvre du réseau

- Machine virtuelle sur chassiron avec un accès internet IPv6 => delgodVM - Image de la Raspberry Pi pour connexion avec le serveur via WiFi ; - Objet connecté (STM32F401RE) avec capteur de distance (Nucleo-53L5A1).

Protocole de communication et acquisition des données

- Développer un firmware embarqué pour collecter les données => code STM32 Cube IDE pour collecter les données du capteur - Mettre en œuvre un protocole de communication entre les quatre objets et la Raspberry Pi en garantissant que toutes les données sont bien reçues => Script python et liaison série qui permettent au capteur de communiquer ses données a la RaspberryPi. - Mettre en œuvre un protocole de communication entre la Raspberry Pi et le serveur. Ce protocole doit facilement pouvoir être étendu à un grand nombre de Raspberry Pi => Protocole de communication HTTP initié avec un script python entre le serveur et la Raspberry Pi - Stocker les données reçues côté serveur => Script python recevant les données et qui les stockes dans un fichier .csv sur le serveur afin de pouvoir par la suite utiliser les données du capteur

Entraînement du modèle d’apprentissage

Mise en place du modèle embarqué et des modèles hybrides

Séance du 04/12/2023

AU cours de cette première séance, nous avons pu prendre en main les outils nécessaires à la réalisation de notre projet. L’objectif était de construire un serveur Xen et de configurer la RaspberryPi.

Mise en œuvre du réseau

Machine virtuelle sur chassiron avec un accès internet IPv6.

- Création OK

       xen-create-image --hostname delgodVM --force --dist bookworm --size 10G --memory 10G --dir /usr/local/xen --password glopglop --dhcp --bridge bridgeStudents 

- Configuration OK

       fichier /etc/network/interfaces
       auto enX0
       iface enX0 inet6 auto
       fichier /etc/resolv.conf
       domain plil.info
       search plil.info
       nameserver 2a01:c916:2047:c800:216:3eff:fe82:8a5c
       fichier /etc/apt/sources.list
       deb     http://deb.debian.org/debian     bookworm main contrib non-free non-free-firmware
       deb-src http://deb.debian.org/debian     bookworm main contrib non-free non-free-firmware
       supprimer /etc/apt/apt.conf.d/01proxy

Image de la Raspberry Pi pour connexion avec le serveur via WiFi : nous avons installé une image ** sur la rapsberry pi

Séance du 18/12/2023

Au cours de cette séance, nous allons tout d'abord

Protocole de communication et acquisition des données

- Développer un firmware embarqué pour collecter les données

Nous avons utilisé STM32 Cube IDE

Avec un programme permettant d'acquérir les données du capteur.

Que nous avons choisi de séparer avec une virgule.

- Mettre en œuvre un protocole de communication entre les quatre objets et la Raspberry Pi en garantissant que toutes les données sont bien reçues

Utilisation de la liaison série entre la carte et le capteur.

Sur le port ttyACM0, avec un script python lancé de la rapsberry.

Les données du capteur sont ensuite stockées dans un fichier .csv.

- Mettre en œuvre un protocole de communication entre la Raspberry Pi et le serveur. Ce protocole doit facilement pouvoir être étendu à un grand nombre de Raspberry Pi

- Stocker les données reçues côté serveur