« SE5 ECEAI/eceai 2024/2025/benmbarek-elqastalani » : différence entre les versions
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The trajectory of the falling object will almost always be non linear, which introduces new parameters to the equation. | |||
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The length of the connection could probably affect the communication ? Would it be possible to store the experience data then feed the model, or should it be real time ? | |||
Version du 5 septembre 2024 à 09:04
ECEAI
le 03/09/2024 :
- Recherche du sujet
- Installation des logiciels;
le 05/09/2024 :
Nous avons décidé de concevoir un système qui détermine la nature d'un objet en chute libre, en se basant sur les données provenant d'un accéléromètre attaché à ce dernier.
le matériel utilisé :
- Raspberry pi
- Nucleo
- Accéléromètre
Notre première approche est de proposer un modèle simple de classification.
La communication entre l'accéléromètre et la nucleo se fait en I2C.
Possible Challenges:
The trajectory of the falling object will almost always be non linear, which introduces new parameters to the equation.
Need to take in account the weight of the object, the size, the rebound behaviour (ricochet). (Probably need a soft surface in order not to damage the object).
The length of the connection could probably affect the communication ? Would it be possible to store the experience data then feed the model, or should it be real time ?