« SE5 ECEAI/eceai 2023/2024/GodardDelcourt » : différence entre les versions
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==Objectifs du projet== | |||
Le projet vise à distribuer le calcul à différents endroits du réseau pour optimiser les performances et la sobriété énergétique. Un réseau d'objets connectés, de passerelles, et d'un serveur sera mis en place pour collecter, traiter, et évaluer les données environnementales. | Le projet vise à distribuer le calcul à différents endroits du réseau pour optimiser les performances et la sobriété énergétique. Un réseau d'objets connectés, de passerelles, et d'un serveur sera mis en place pour collecter, traiter, et évaluer les données environnementales. | ||
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Image de la Raspberry Pi pour connexion avec le serveur via WiFi | Image de la Raspberry Pi pour connexion avec le serveur via WiFi | ||
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Utilisation d'un STM32F401RE avec un capteur de distance (Nucleo-53L5A1). | Utilisation d'un STM32F401RE avec un capteur de distance (Nucleo-53L5A1). | ||
Protocole de communication et acquisition des données. | Protocole de communication et acquisition des données. | ||
==Acquisition des données== | |||
Développer un firmware embarqué pour collecter les données => code STM32 Cube IDE pour collecter les données du capteur | Développer un firmware embarqué pour collecter les données => code STM32 Cube IDE pour collecter les données du capteur | ||
==Protocole de communication== | |||
* 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 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 | * 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 | ||
==Stockage des Données== | |||
Le côté serveur doit être capable de stocker les données reçues. | Le côté serveur doit être capable de stocker les données reçues. | ||
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 | 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= | |||
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* 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 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. | ||
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*Mise en place d'un serveur web http sur le serveur delgodVM pour permettre la communication grâce à des requêtes http entre la raspberry pi et le serveur. Tout ceci est réalisé grâce des scripts python. | *Mise en place d'un serveur web http sur le serveur delgodVM pour permettre la communication grâce à des requêtes http entre la raspberry pi et le serveur. Tout ceci est réalisé grâce des scripts python. | ||
=Séance du 20/12/2023= | |||
*Transmission des datas récupérées par le capteur de la raspberry pi vers le serveur http. | *Transmission des datas récupérées par le capteur de la raspberry pi vers le serveur http. | ||
*Vérfication de la réception de ces données brutes | *Vérfication de la réception de ces données brutes | ||
*Début de l'apprentissage de notre AI, reconnaissance de la langue des signes | *Début de l'apprentissage de notre AI, reconnaissance de la langue des signes | ||
Version du 20 décembre 2023 à 16:12
Introduction
Objectifs du projet
Le projet vise à distribuer le calcul à différents endroits du réseau pour optimiser les performances et la sobriété énergétique. Un réseau d'objets connectés, de passerelles, et d'un serveur sera mis en place pour collecter, traiter, et évaluer les données environnementales.
Mise en œuvre du réseau
Description générale
Configuration de la Machine Virtuelle
Nous allons devoir créer une machine virtuelle sur Chassiron avec un accès internet IPv6. Cette machine virtuelle sera déployée grâce à Xen et sera nommée "delgodVM".
xen-create-image --hostname delgodVM --force --dist bookworm --size 10G --memory 10G --dir /usr/local/xen --password glopglop --dhcp --bridge bridgeStudents
Nous allons par la suite devoir configurer son réseau, sa résolution DNS, et ses sources de paquets Debian. Pour configurer le réseau de notre serveur, nous allons devoir modifier le fichier /etc/network/interfaces qui est un fichier de configuration réseau dans lequel les paramètres réseaux de l'interface sont spécifiés.
auto enX0
iface enX0 inet6 auto
Pour configurer la résolution DNS de notre serveur, nous allons modifier le fichier /etc/resolv.conf. Ce fichier permet de spécifier l'a configuration des serveurs de nom (DNS) pour résoudre les noms de domaine en adresses IP. Nous allons donc réaliser la configuration DNS suivante fournie dans le sujet :
domain plil.info
search plil.info
nameserver 2a01:c916:2047:c800:216:3eff:fe82:8a5c
Pour modifier les sources des paquets Debian, nous allons modifier le fichier /etc/apt/sources.list en rajoutant les paquets suivants :
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
Et nous allons aussi supprimer le fichier /etc/apt/apt.conf.d/01proxy .
Image de la Raspberry Pi
Image de la Raspberry Pi pour connexion avec le serveur via WiFi
Objets Connectés
Utilisation d'un STM32F401RE avec un capteur de distance (Nucleo-53L5A1). Protocole de communication et acquisition des données.
Acquisition des données
Développer un firmware embarqué pour collecter les données => code STM32 Cube IDE pour collecter les données du capteur
Protocole de communication
- 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
Stockage des Données
Le côté serveur doit être capable de stocker les données reçues. 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.
- Machine virtuelle sur Chassiron avec un accès internet IPv6.
- 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
- Développer un firmware embarqué pour collecter les données, avec STM32 Cube IDE et donc un programme permettant d'acquérir 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. 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.
Séance du 19/12/2023
- Mise en place d'un serveur web http sur le serveur delgodVM pour permettre la communication grâce à des requêtes http entre la raspberry pi et le serveur. Tout ceci est réalisé grâce des scripts python.
Séance du 20/12/2023
- Transmission des datas récupérées par le capteur de la raspberry pi vers le serveur http.
- Vérfication de la réception de ces données brutes
- Début de l'apprentissage de notre AI, reconnaissance de la langue des signes