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===Configuration du capteur de distance===
===Configuration du capteur de distance===
Un programme était déjà présent sur le capteur. On a téléchargé le logiciel STM32CubeIDE pour pouvoir éditer du code et le téléverser sur le capteur. Nous avons testé de téléverser un programme d'exemple dont voici le résultat :
Un programme était déjà présent sur le capteur. On a téléchargé le logiciel STM32CubeIDE pour pouvoir éditer du code et le téléverser sur le capteur. Nous avons testé de téléverser un programme d'exemple dont voici le résultat :
[[Fichier:Screenshot 2023-12-18 13-12-19.jpg]]
[[Fichier:Screenshot 2023-12-18 13-12-19.jpg|vignette|néant]]


Nous avons modifié ce programme afin d'effectuer un formatage des données transmises par le capteur sous le format ''<distance>,'' pour chaque valeur. Grâce à ce formatage, il est à présent possible d'utiliser les données reçues par le logiciel NanoEdgeStudio AI pour la partie Machine Learning.
Nous avons modifié ce programme afin d'effectuer un formatage des données transmises par le capteur sous le format ''<distance>,'' pour chaque valeur. Grâce à ce formatage, il est à présent possible d'utiliser les données reçues par le logiciel NanoEdgeStudio AI pour la partie Machine Learning.

Version du 18 décembre 2023 à 16:42

Le binôme

Le binôme est constitué de 2 élèves de SE5-SC :

  • Dann RODENBURG
  • Gabriel THOMAS

Compte rendu des séances

Séance du 04/12/2023

Création de la machine virtuelle

Création d'une machine virtuelle gabidann sur le serveur chassiron :

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

La machine virtuelle est à présent connectée au WiFi.

Après cela, nous avons configuré la machine virtuelle selon l'énoncé du TP en faisant un xen console gabidann. Nous avons ensuite participé à la mise en place du point d'accès WiFi.

Premières observations du capteur

De plus nous avons observé le retour du capteur de distance Nucleo-53L5A1 avec l'outil minicom. Le contenu envoyé par le capteur était compréhensible avec une fréquence de 460 800 bauds ; sur minicom, on a pu constater que le capteur nous envoie des valeurs qui dépendent de la distance entre celui-ci et un obstacle.

Raspberry

D'un autre côté, nous avons branché la Raspberry Pi à l'ordinateur selon le pinout fourni dans la documentation.

20231218 085218.jpg

Enfin, nous avons activé la communication UART de la Raspberry Pi afin de pouvoir communiquer avec. En fin de séance, nous étions en train de vérifier que la Raspberry Pi répondait bien, même en ayant ajouté la ligne enable_uart=1 dans le fichier config.txt de la Raspberry.

Séance du 18/12/2023

Configuration de la Raspberry

Nous avons résolu le problème de la Raspberry qui ne répondait pas. Cela était dû à l'alimentation : brancher la carte en USBC résoud le problème. Cependant, nous recevons une erreur l'erreur EXT4-fs error (device mmcblk0p2). Le problème venait des arguments saisis lors du lancement de Minicom. Avec la commande suivante, il est à présent possible de se connecter sur la Raspberry : minicom -D /dev/ttyUSB0 -b 115200 Dans la Raspberry, nous avons configuré une interface réseau wlan0 pour se connecter à WiFi_IE_1 :

   auto wlan0
   iface wlan0 inet dhcp
   wpa-conf /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf

A présent à partir de la Raspberry, on peut ping la machine virtuelle sur chassiron avec son IPv6.

Configuration du capteur de distance

Un programme était déjà présent sur le capteur. On a téléchargé le logiciel STM32CubeIDE pour pouvoir éditer du code et le téléverser sur le capteur. Nous avons testé de téléverser un programme d'exemple dont voici le résultat :

Screenshot 2023-12-18 13-12-19.jpg

Nous avons modifié ce programme afin d'effectuer un formatage des données transmises par le capteur sous le format <distance>, pour chaque valeur. Grâce à ce formatage, il est à présent possible d'utiliser les données reçues par le logiciel NanoEdgeStudio AI pour la partie Machine Learning.

Pour recevoir les valeurs de manière exploitable, il faut modifier le code Exemple pour obtenir une liste séparée par des virgules, il a donc fallu supprimer les espaces et les barres verticales :

static void print_result(RANGING_SENSOR_Result_t *Result)
{
  int8_t j;
  int8_t k;
  int8_t l;
  uint8_t zones_per_line;
  zones_per_line = ((Profile.RangingProfile == RS_PROFILE_8x8_AUTONOMOUS) ||
         (Profile.RangingProfile == RS_PROFILE_8x8_CONTINUOUS)) ? 8 : 4;
  for (j = 0; j < Result->NumberOfZones; j += zones_per_line)
  {
    for (l = 0; l < RANGING_SENSOR_NB_TARGET_PER_ZONE; l++)
    {
      /* Print distance and status */
      for (k = (zones_per_line - 1); k >= 0; k--)
      {
        if (Result->ZoneResult[j+k].NumberOfTargets > 0)
          printf("%ld,",(long)Result->ZoneResult[j+k].Distance[l]);
      }
    }
  }
  printf("\n");
}

On passe ensuite sur Nano Edge Studio pour définir les signaux et entraîner le modèle.

Capture d'écran 2023-12-18 172047.png


Une fois le modèle entraîné, on peut le tester avec l'onglet Emulator

Capture d'écran 2023-12-18 173255.png

Emulation avec NanoEdgeStudio AI

Configuration du serveur

Configuration d'un serveur HTTP sur la machine virtuelle gabidann :

import socket
from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler

class MyHandler(SimpleHTTPRequestHandler):
  def do_GET(self):
    if self.path == '/ip':
      self.send_response(200)
      self.send_header('Content-type', 'text/html')
      self.end_headers()
      self.wfile.write(f'Your IP address is {self.client_address[0]}'.encode())
      return
    else:
      return SimpleHTTPRequestHandler.do_GET(self)

class HTTPServerV6(HTTPServer):
  address_family = socket.AF_INET6

def main():
  server = HTTPServerV6(('::', 8080), MyHandler)
  server.serve_forever()

if __name__ == '__main__':
  main()

Pour se connecter au serveur depuis un navigateur, on peut ouvrir un navigateur depuis la zabeth et y accéder avec l'adresse : [<ipv6_VM>]:<port>. Dans notre cas, le serveur écoute le port 8080.

Séance du 19/12/2023