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Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-12-06T16:51:06Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain.
L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés afin d'en faire des habitats collectifs.
Nous avons prit pour référence l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne, pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles.

Pendant des dizaines d'années, les friches industrielles de Saint-Etienne ont accueilli une industrie lourde.
Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux.
Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

La friche n'est pas un lieu accueillant.

Plusieurs facteurs entrent en compte:

* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution.
Les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension.
Elles sont dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* présentes sous forme de gaz toxiques.
On y trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre.
La peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.

* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.)

* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est d'exploiter ses facteurs en développant une solution afin d'améliorer les qualités de vie des habitants.

==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur la partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser et aménager une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).

Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:

* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]

* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]

* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]

* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 

En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting.
Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. En 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg".
L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 

AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 

Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Pierre 36 ans

Pierre travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans.
Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heures de travail perdues à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Jacques 45 ans

Jacques possède une grande maison ainsi qu’un jardin (800m²).
Il y a 15 ans, il l’a fait construire sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb.
Possédant maintenant quelques défaillances physiques, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

Les objectifs fixés en début de projet sont les suivants:
* Mesurer l'humidité de l'air dans une friche.
* Connaitre la qualité de l'air vis à vis de la pollution dans la friche.
* Pouvoir effectuer les mesures pendant le trajet du drone et récolter les données sur l'humidité et la qualité de l'air dans une carte SD.
* Récupérer les données enregistrées et établir une cartographie de l'humidité et de la qualité de l'air.

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:

* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut).
La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur consiste à lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h".
Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), pour commencer nous prendrons un délai de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure.
La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures.
En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série.
En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. On peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux :

-air frais
-faible pollution
-pollution
-forte pollution

La bibliothèque et un tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

= Ouverture =

== Effectuer un maximum de mesures lors du trajet du drone ==

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable car nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure.
Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

[[Fichier:mesures_couples.jpg|vignette|centre|Mesures en fonction du temps]]

==Ballon==

Le drone consomme beaucoup d'énergie et a une autonomie un peu faible. Pour palier à ce problème, étant donné que les mesures sont effectuées à l'intérieur des bâtiments, il n'y a donc pas de vent ou de courant d'air, nous pourrions donc utiliser un ballon gonfler à l'hélium, pour embarquer les capteurs. Il faudrait bien sur lui ajouter une hélice rotative pour le guider à travers le bâtiment. Nous n'avons pas besoin d'une grande vitesse puisqu'il faut le temps aux capteurs pour effectuer leurs mesures.

==Capteur nucléaire==

De nos jours, pour évaluer le taux de nucléarité dans les bâtiments, des personnes sont obligées de se déplacer et de réaliser un travail fastidieux en effectuant les mesures sur chaque pan de mur. Notre solution serait de pouvoir réaliser ces mesures avec un drone, en automatique, Afin d'alléger le travail de ces personnes. De plus, il permettrait de ne pas exposer ces personnes au flux radioactif et ainsi de les préserver d'éventuels problèmes de santé.

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-12-06T16:39:03Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain.
L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés afin d'en faire des habitats collectifs.
Nous avons prit pour référence l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne, pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles.

Pendant des dizaines d'années, les friches industrielles de Saint-Etienne ont accueilli une industrie lourde.
Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux.
Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

La friche n'est pas un lieu accueillant.

Plusieurs facteurs entrent en compte:

* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution.
Les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension.
Elles sont dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* présentes sous forme de gaz toxiques.
On y trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre.
La peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.

* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.)

* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est d'exploiter ses facteurs en développant une solution afin d'améliorer les qualités de vie des habitants.

==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur la partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser et aménager une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).

Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:

* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]

* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]

* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]

* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 

En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting.
Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. En 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg".
L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 

AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 

Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Pierre 36 ans

Pierre travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans.
Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heures de travail perdues à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Jacques 45 ans

Jacques possède une grande maison ainsi qu’un jardin (800m²).
Il y a 15 ans, il l’a fait construire sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb.
Possédant maintenant quelques défaillances physiques, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

Les objectifs fixés en début de projet sont les suivants:
* Mesurer l'humidité de l'air dans une friche.
* Connaitre la qualité de l'air vis à vis de la pollution dans la friche.
* Pouvoir effectuer les mesures pendant le trajet du drone et récolter les données sur l'humidité et la qualité de l'air dans une carte SD.
* Récupérer les données enregistrées et établir une cartographie de l'humidité et de la qualité de l'air.

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:

* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut).
La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur consiste à lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h".
Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), pour commencer nous prendrons un délai de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure.
La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures.
En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série.
En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. On peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux :

-air frais
-faible pollution
-pollution
-forte pollution

La bibliothèque et un tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure.
Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

[[Fichier:mesures_couples.jpg|vignette|centre|Mesures en fonction du temps]]

= Ouverture =
==Ballon==
Le drone consomme beaucoup d'énergie et a une autonomie un peu faible. Pour palier à ce problème, étant donné que les mesures sont effectuées à l'intérieur des bâtiments, il n'y a donc pas de vent ou de courant d'air, nous pourrions donc utiliser un ballon gonfler à l'hélium, pour embarquer les capteurs. Il faudrait bien sur lui ajouter une hélice rotative pour le guider à travers le bâtiment. Nous n'avons pas besoin d'une grande vitesse puisqu'il faut le temps aux capteurs pour effectuer leurs mesures.
==Capteur nucléaire==
De nos jours, pour évaluer le taux de nucléarité dans les bâtiments, des personnes sont obligées de se déplacer et de réaliser un travail fastidieux en effectuant les mesures sur chaque pan de mur. Notre solution serait de pouvoir réaliser ces mesures avec un drone, en automatique, Afin d'alléger le travail de ces personnes. De plus, il permettrait de ne pas exposer ces personnes au flux radioactif et ainsi de les préserver d'éventuels problèmes de santé.

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-12-06T16:16:17Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain.
L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés afin d'en faire des habitats collectifs.
Nous avons prit pour référence l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne, pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles.

Pendant des dizaines d'années, les friches industrielles de Saint-Etienne ont accueilli une industrie lourde.
Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux.
Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

La friche n'est pas un lieu accueillant.

Plusieurs facteurs entrent en compte:

* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution.
Les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension.
Elles sont dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* présentes sous forme de gaz toxiques.
On y trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre.
La peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.

* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.)

* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est d'exploiter ses facteurs en développant une solution afin d'améliorer les qualités de vie des habitants.

==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur la partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser et aménager une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).

Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:

* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]

* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]

* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]

* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 

En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting.
Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. En 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg".
L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 

AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 

Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Pierre 36 ans

Pierre travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans.
Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heures de travail perdues à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Jacques 45 ans

Jacques possède une grande maison ainsi qu’un jardin (800m²).
Il y a 15 ans, il l’a fait construire sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb.
Possédant maintenant quelques défaillances physiques, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:

* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut).
La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur consiste à lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h".
Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), pour commencer nous prendrons un délai de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure.
La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures.
En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série.
En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. On peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux :

-air frais
-faible pollution
-pollution
-forte pollution

La bibliothèque et un tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure.
Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

[[Fichier:mesures_couples.jpg|vignette|centre|Mesures en fonction du temps]]

= Ouverture =

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-12-06T16:08:32Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain.
L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés afin d'en faire des habitats collectifs.
Nous avons prit pour référence l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne, pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles.

Pendant des dizaines d'années, les friches industrielles de Saint-Etienne ont accueilli une industrie lourde.
Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux.
Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

La friche n'est pas un lieu accueillant.

Plusieurs facteurs entrent en compte:

* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution.
Les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension.
Elles sont dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* présentes sous forme de gaz toxiques.
On y trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre.
La peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.

* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.)

* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est d'exploiter ses facteurs en développant une solution afin d'améliorer les qualités de vie des habitants.

==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur la partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser et aménager une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).

Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:

* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]

* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]

* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]

* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]

* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 

En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting.
Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. En 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg".
L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 

AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 

Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Pierre 36 ans

Pierre travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans.
Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heures de travail perdues à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Jacques 45 ans

Jacques possède une grande maison ainsi qu’un jardin (800m²).
Il y a 15 ans, il l’a fait construire sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb.
Possédant maintenant quelques défaillances physiques, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:

* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut).
La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur consiste à lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h".
Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), pour commencer nous prendrons un délai de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure.
La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures.
En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série.
En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. On peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux :

-air frais
-faible pollution
-pollution
-forte pollution

La bibliothèque et un tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure.
Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

[[Fichier:mesures_couples.jpg|vignette|centre|Mesures en fonction du temps]]

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Fichier:Mesures couples.jpg

2016-11-29T16:50:01Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-29T16:49:29Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable car nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure.
Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

[[Fichier:mesures_couples.jpg|vignette|centre|Mesures en fonction du temps]]

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-29T16:47:21Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable car nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup en énergie très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

Une autre solution est possible, faire avancer le capteur à vitesse constante pendant qu'on effectue les mesures. Plus le drone ira vite, et moins on aura de mesures réalisées. On devra donc adapter la vitesse du drone en fonction du nombre de mesure que l'on veut (si on veut une mesure tout les mètres avec un intervalle de 2 secondes entre chaque mesures, le drone devra se déplacer à un vitesse de 0.5 m/s). On aura toujours la mesure à un point précis car comme vu dans les parties précédentes, la mesure est quasi instantanée, c'est bien le procédé chimique qui fait que le capteur met autant de temps à donner la mesure.
Nous utiliserons un IMU pour connaitre l'emplacement du drone à tout moment et donc pouvoir faire correspondre les mesures à leurs emplacements respectifs.

Si le nombre de mesures est insuffisant, nous pourrions utiliser plusieurs autres capteurs. En désynchronisant les capteurs supplémentaires des premiers, nous pourrons multiplier le nombre de mesure.

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-29T15:43:32Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:

Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....

D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable car nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup énergique très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Fichier:Test capteurs.zip

2016-11-29T15:42:14Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-29T15:41:18Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

== Simulation des mesures avec tous les capteurs ==

Pour la cohérence des mesures, nous choisissons que les mesures d'humidité et de pollution (gérées par deux capteurs différents) seront synchronisées sachant que le temps nécessaire entre deux mesures est aussi important pour le capteur d'humidité que pour le capteur de pollution. De cette manière nous obtiendrons une mesure d'humidité et une mesure de pollution pour un point de l'espace.

Nous effectuons un test avec les deux capteurs: Pour synchroniser la mesure des deux capteurs, nous plaçons la lecture de la valeur d'humidité à la suite de l'interruption nécessaire à la mesure de la pollution. (Pour rappel une interruption est une attente passive, on libère le processeur pendant le temps de mesure du capteur de pollution pour ne pas bloquer tout le programme). De cette manière, les deux mesures (humidité et pollution) peuvent se faire en quasi-parallèle et on retourne les deux valeurs en même temps.

Code source du test: [[Fichier:test_capteurs.zip]]

Nous avons vu que le temps d'acquisition des capteurs est assez long. Or nous voulons embarquer ces capteurs sur un drone et effectuer une série de mesures à différents points rapprochés dans l'espace pour en sortir une cartographie précise. Pour cela nous avons pensé dans un premier temps effectuer des mesures à différents points prédéfinis. Par exemple en faisant s’arrêter le drone tous les mètres nous aurions eu les mesures à des points connus en suivant le scénario suivant:
Faire avancer le drone sur 1 mètre --> Arrêter le drone (vol stationnaire) --> Effectuer la mesure --> Faire avancer le drone sur 1 mètre --> ....
D'un point de vue fonctionnel, cette solution semble correcte et facilement réalisable car nous connaissons les points où les mesures sont faites (tout les mètres ici). Mais d'un point de vue énergétique, cette solution n'est définitivement pas bonne car chaque redémarrage du drone a un coup énergique très important car la consommation en courant est très importante pour faire avancer le drone lorsqu'il est arrêté.

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Fichier:Resultat test airquality.jpg

2016-11-23T17:44:51Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-23T17:44:33Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:resultat_test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-23T17:38:35Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:
[[Fichier:test_airquality.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Fichier:Test airquality.zip

2016-11-23T17:31:33Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-23T17:30:45Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déjà un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

Les friches industrielles comme nous avons à Saint-Etienne ont accueilli pendant des dizaines d'années une industrie lourde. Celle ci a des conséquences sur la "qualité" des lieux. Avant de pouvoir construire des habitations, il est primordiale de mener une étude pour déterminer si le lieux est habitable.

En général, une friche n'est pas un lieu très accueillant. Plusieurs facteurs entrent en compte:
* La pollution: L'activité industrielle exercée et la dégradation du bâtiment sont des facteurs qui engendrent de la pollution. En général, les polluants que l'on trouve dans les friches industrielles sont des particules en suspension dues à des produits chimiques ou encore des molécules organiques* sous forme de gaz toxiques. On trouve également des métaux lourds comme du plomb ou du cuivre. Pour rappel, la peinture utilisée dans les industries était souvent faite à base de plomb.
* La qualité de l'environnement: L'humidité est un facteur à prendre en compte pour des futures habitats. En effet, vivre dans un endroit trop humide ou mal isolé peut entraîner des aggravations au niveau des maladies respiratoires (asthme, rhinite etc.).
* La solidité du bâtiment: L'abandon et l'ancienneté de ces bâtiments peut avoir entraîner des dégradations au niveau des murs ou de la toiture.

Notre objectif est de développer une solution de contrôle de ses facteurs afin de pouvoir sécuriser la friche avant sa réhabilitation.
==les composants==

-'''''un drone :''''' il permettra d'effectuer les mesures à des endroits inaccessibles pour l'humain. Tels que les hauteurs de mur, les plafonds ... Ainsi qu'un moyen d'automatiser le processus, assez rébarbatif et fastidieux. 
-'''''les capteurs :''''' ils permettent d'effectuer des mesures sur la qualité de l'air et des infrastructures (taux de pollution dans l'air...), pour savoir si le domaine est habitable ou non. Ces capteurs pourront être embarqués sur le drone pour automatiser la mesure et permettre d'aller à des endroits inaccessibles à l'homme. De plus, il pourra vérifier l'état de l'infrastructure (haut des murs, toits...) afin de faciliter le travail.

==Problématique==

Le projet est développé par des élèves designers et artistes de l'ESADSE en collaboration avec des étudiants ingénieurs de TELECOM Saint-Etienne autour de la problématique globale: "Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)".

En tant qu'étudiants ingénieurs, Yann Carrio et Nicolas Rivat interviendrons sur une partie technique du projet centré plus précisément sur la problématique: "Sécuriser une friche pour la rendre habitable".

...

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

Nous avons chercher des capteurs qui pourraient répondre à nos besoins sur le site Lextronic.com (revendeur de matérielle électronique).
Plusieurs capteurs ont attirés notre attention:
* Module "Air quality Click Board": Ce capteur de qualité de l’air est réactif à différents gaz nocifs tels que l'ammoniac, l'oxyde d'azote, le benzène ou le dioxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P34096-module-air-quality-click-board.html]
* Module "Grove - capteur de gaz": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de GPL*, de dihydrogène, de méthane et d'oxyde de carbone. [http://www.lextronic.fr/P36473-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module "Grove - capteur de gaz WSP2110": Ce capteur de gaz permet de donner une mesure de la concentration de HCHO, de benzène et de toluène. [http://www.lextronic.fr/P38014-module-grove---capteur-de-gaz.html]
* Module Grove - Capteur de poussières: Ce capteur permet d'obtenir une indication sur la qualité de l'air ambiant grace à une mesure effectué sur le nombre de particules présentes dans l'air. [http://www.lextronic.fr/P37795-module-grove---capteur-de-poussieres.html]
* Platine capteur d'humidité "HIH-4030": Permet de mesurer l'humidité relative de l'air. [http://www.lextronic.fr/P19203-platine-capteur-dhumidite-hih-4030.html]
* Capteur IMU : Permet de mesurer l'accélération du drone. Pour obtenir sa position, il faudra intégrer deux fois cette mesure d'accélération. [http://www.ebay.fr/itm/LSM9DS0-IMU-9DoF-Integre-9-Axes-Capteur-Attitude-I2C-SPI-Module-Pour-Arduino-DIY-/291923266663?_trksid=p2141725.m3641.l6368]

==Etat de l'art==

Mesurer la qualité de l'air: 
En 2012, l'association HabitatMap a développé l'outil AirCasting. Il s'agit d'un ensemble de capteur implémenté sur Arduino qui permet de mesurer la concentration de monoxyde de carbone (CO) et de dioxyde d'azote (NO2) dans l'air mais aussi la température et l'humidité de l'air. Un an plus tard, en 2013, le projet est développé à grande échelle et l'objet est baptisé "air quality egg". L'air quality egg permet aux utilisateurs d'effectuer des mesures de la qualité de l'air partout dans le monde, les données sont ensuite partagées avec le monde entier sur une carte collaborative.[http://www.proximamobile.fr/article/capteurs-et-objets-connectes-pour-mesurer-la-pollution-de-l%E2%80%99air]

Évaluation de la qualité de l’air intérieur : 
AirJin et Foobot : Boitiers connectés qui permettent de mesurer la qualité de l’air dans un espace fermé (typiquement une maison, un appartement). Les capteurs permettent de mesurer les particules fines (particules en suspension) de 2,5 microns à 10 microns, les composés organiques volatils (notamment le formaldéhyde), la température et le degré d'humidité.
[http://www.lesnumeriques.com/divers-electromenager/airjin-p33645/airjin-objet-connecte-pour-evaluer-pollution-air-interieur-n53607.html]

Mesure de plomb sur une surface : 
Niton XLp 300 : L'analyseur plomb se présente sous la forme d’un ‘pistolet’ portable et permet de mesurer en quelques secondes la quantité de plomb présente sur cette surface. Cet analyseur plomb permet de réaliser des mesures sur des surfaces non lisses, telles que crépi, tuyaux, radiateurs, moulures, corniches, garde corps.
[http://www.fondis-bioritech.com/analyseur-plomb-xlp]

==Personnae==

Jacky 36 ans

Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans

Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

= Matériel utilisé =

Pour réaliser le projet, Telecom Saint-Etienne nous a fourni le matériel suivant:
* Carte Arduino UNO
* Kit de démarrage pour Grove Arduino comprenant shield Arduino, écran LCD et jeux de capteurs
* Shield Arduino pour carte SD
* Capteur de température et d'humidité Grove AM2302 (utilisant un capteur DHT22)
* Module Grove air quality sensor (capteur de qualité de l'air)

=Réalisation=

== Le capteur d'humidité ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le capteur AM2302/DHT22 est un capteur d'humidité et de température. Le signal donné par le capteur est un signal numérique (compris entre 0V, niveau logique bas, et la tension d'alimentation, niveau logique haut). La communication avec le capteur se fait de la manière suivante: Tout d'abord le processeur de la carte envoi un bit de start (1 seconde à l'état haut). Si le capteur est prêt, il lui répond par un état haut de 80µs et un état bas de 80µs. Ensuite, le capteur transmet les 40 bits de données, bit de poids fort en premier. Les 16 premiers bits sont correspondent à la mesure de l'humidité, les 16 suivants à la mesure de la température et les 8 derniers bits sont des bits de checksum, utiles à la vérification de la transmission. Chaque bit de donnée correspond à un état bas suivi d'un état haut et la valeur du bit est donnée par la durée de l'état haut (entre 22µs et 30µs pour un 0, et entre 68µs et 75µs pour un état haut) --> voir image ci dessous.

[[Fichier:fonctionnement_dht.jpg|vignette|centre|Fonctionnement du DHT22]]

Une fois les bits récupérés, il suffit de convertir la donnée binaire en décimal. Heureusement pour nous, cette fonction existe et est décrite dans les bibliothèques Arduino fournies par Adafruit. En incluant la bibliothèque, nous n'aurons donc pas à interpréter le signal pour le convertir, la donnée que nous allons récupérer sur Arduino sera directement intelligible par l'Homme.

=== Test ===

Le test du capteur va donc consister à simplement lire la donnée convertie grâce aux fonctions de la bibliothèque "DHT.h". Nous afficherons les informations sur le moniteur série.

Comme le capteur est assez lent (problématique lié à la mesure de l'humidité), nous prendrons pour commencer un délai raisonnable de 2 secondes entre chaque mesures. Pour une approche plus pratique, on pourra prendre le délais le plus petit possible entre chaque mesure. La bibliothèque "Adafruit_sensor.h" nous permet de déclarer un objet "sensor" qui possède l'attribut "min_delay". Cet attribut contient la valeur en µs du délais minimal nécessaire entre chaque mesures. En utilisant cette valeur pour notre délais, nous pouvons utiliser le capteur au maximum de ses capacités dans une situation réelle.

Nous obtenons les résultats suivants sur le port série. En soufflant sur le capteur, on remarque bien une augmentation significative de l'humidité et de la température, le capteur fonctionne comme prévu:
[[Fichier:resultat_test_dht22.jpg|vignette|centre|Résultat sur le moniteur série]]

Code source: [[Fichier:test_dht22.zip]]

== Le capteur de qualité de l'air ==

=== Fonctionnement du capteur ===

Le module Grove Air Quality Sensor permet de mesurer la qualité de l'air en terme de pollution. La mesure couvre de nombreux gaz dangereux pour la santé et l'environnement, que l'on peut retrouver dans une usine abandonnée, tels que le monoxyde de carbone, l'acétone, le formaldéhyde ou encore certains diluants utilisés dans les peintures.

Le mécanisme de mesure de ce capteur ne permet pas de connaitre la concentration exacte d'un gaz en particulier. Les mesures effectuées permettent seulement d'avoir une idée qualitative du niveau de pollution de l'air. On ne pourra donc pas, avec ce capteur, établir une cartographie de la concentration de chaque gaz présent mais on pourra connaitre la qualité globale de l'air.

Pour notre application, nous devrons donc fixer des seuils pour établir les différents niveaux de pollution.

Avant de se lancer, il faut connaitre les quelques contraintes du capteur: Il a besoin de quelques minutes (jusqu'à 3 minutes) après avoir été alimenté pour chauffer et les mesures ne sont véritablement stable qu'après 48 heures d'utilisation consécutive. Nous ne pourrons pas nous permettre d'utiliser le capteur pendant 48 heures de suite durant notre projet, nous ne prendrons donc pas trop compte des petites fluctuations dues à l'instabilité des mesures. En revanche, nous ferons attention à chauffer le capteur avant de l'utiliser afin de conserver un peu de cohérence dans les mesures.

=== Test ===

Il existe sur Arduino une bibliothèque spécifique à l'utilisation de ce capteur. Par chance, on peut trouver dans cette dernière un programme exemple qui permet de mettre en oeuvre le capteur et d'afficher la qualité de l'air selon 4 niveaux (air frais, faible pollution, pollution, forte pollution).
La bibliothèque et un petit tutoriel sont disponibles sur le lien suivant: [http://wiki.seeed.cc/Grove-Air_Quality_Sensor_v1.3/].

Après avoir étudier le code pour savoir comment la mise en oeuvre fonctionne, nous pouvons tester rapidement le programme, vous constaterez que nous travaillons dans un environnement non pollué:

Code source: [[Fichier:test_airquality.zip]]

=Sources=

Friche industrielle [https://fr.wikipedia.org/wiki/Friche_industrielle]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Fichier:Test dht22.zip

2016-11-22T15:10:21Z

Nicolas Rivat : Nicolas Rivat a téléchargé une nouvelle version de Fichier:Test dht22.zip

Fichier:Test dht22.zip

2016-11-22T15:07:58Z

Nicolas Rivat : Nicolas Rivat a téléchargé une nouvelle version de Fichier:Test dht22.zip

Fichier:Test dht22.zip

2016-11-22T14:20:56Z

Nicolas Rivat : Nicolas Rivat a téléchargé une nouvelle version de Fichier:Test dht22.zip

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-22T14:16:45Z

Nicolas Rivat :

Fichier:Test dht22.zip

2016-11-22T13:54:38Z

Nicolas Rivat : Nicolas Rivat a téléchargé une nouvelle version de Fichier:Test dht22.zip

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-22T13:52:56Z

Nicolas Rivat :

Fichier:Resultat test dht22.jpg

2016-11-15T17:04:34Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-15T17:04:12Z

Nicolas Rivat :

Fichier:Test dht22.zip

2016-11-15T17:02:22Z

Nicolas Rivat :

Fichier:Fonctionnement dht.jpg

2016-11-15T16:55:19Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-15T16:54:50Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-15T16:38:33Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-15T16:38:17Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-08T16:53:02Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-08T16:52:15Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-08T16:50:28Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-02T13:46:59Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-02T13:23:58Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-02T13:23:25Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-11-02T13:22:37Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-19T15:23:39Z

Nicolas Rivat : /* Problématique */

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-19T15:16:14Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T17:10:13Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:52:11Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:50:59Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:49:26Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:48:16Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

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Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:47:29Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:47:00Z

Nicolas Rivat :

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:23:49Z

Nicolas Rivat :

=Introduction=
==Présentation==

La réhabilitation des friches industrielles est dores et déja un enjeu du monde de demain. L'objectif auquel nous nous raccrochons est de redonner vie à ces grands bâtiments abandonnés pour en faire des habitats collectifs. Nous nous sommes inspirés de l'ancienne manufacture d'arme de Saint-Etienne pour développer nos idées autour de la réhabilitation des friches industrielles en général.

==Problématique==

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

==Etat de l'art==

==Personnae==

Jacky 36 ans
Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans
Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

=Réalisation=

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)

2016-10-12T16:14:58Z

Nicolas Rivat : Page créée avec « =Introduction= ==Présentation== ==Problématique== =Etudes préliminaires= ==Possibilités envisagées== ==Etat de l'art== ==Personnae== Jacky 36 ans Jacky travaill... »

=Introduction=
==Présentation==

==Problématique==

=Etudes préliminaires=
==Possibilités envisagées==

==Etat de l'art==

==Personnae==

Jacky 36 ans
Jacky travaille dans la réhabilitation d’anciennes usines depuis 15 ans. Il est fatigué et s’interroge sur le nombre d’heure de travail perdu à parcourir les friches afin d’en mesurer la pollution.

Michel 45 ans
Michelle possède une grande maison ainsi qu’un jardin, le tout faisant environ 800m². Il l’a fait construire il y a 15ans sur les lieux d’une ancienne usine travaillant le plomb. Possédant quelques défaillances physiques depuis peu, il aimerait maintenant s’enquérir sur le taux de pollution présent dans sa propriété.

=Cahier des charges=
==Fonctionnalités à mettre en oeuvre==

=Réalisation=

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]

Projet Habiter

2016-10-12T16:13:05Z

Nicolas Rivat :

Ce module pluridisciplinaire de 60 heures se propose de réfléchir sur le thèmes de l'habitat du futur, de la Smart City peer-to-peer à l'habitat coopératif écologiqeu. Le module est organisé en deux temps, avec une semaine de workshop à l'ESADSE du 3 au 7 octobre 2016, puis 6 séances de 5h les mardis après-midi.

* '''Groupe 1 : [[Projet Georges]]'''
[[Utilisateur:Simon Le Bos|Le Bos]], [[Utilisateur:Antoine|Descours]], [[Utilisateur:Lebouarpierre|Le Bouar]]

* '''Groupe 2 : [[Réhabilitation de friche(s) industrielle(s)]]'''
[[Utilisateur:Carrio Yann|Carrio]], [[Utilisateur:Nicolas Rivat|Rivat]]

* '''Groupe 3 : [[Energy harvesting on artificial forest]] '''
[[Utilisateur:Fab|Auphelle]], [[Utilisateur:TAOUIL|Taouil]]

* '''Groupe 4 : [[Habitat d'urgence]]'''
[[Utilisateur:El-mhadi.youssef|El Mhadi]], [[Utilisateur:Abderrahim IDOUHZLI|Idouhzli]], [[Utilisateur:Souleymane|Gueye]], [[Utilisateur:Kcogne|Cogne]]

* '''Groupe 5 : [[Habitat auto-suffisant sur un arbre]]'''
[[Utilisateur:Sana.bousairi|Bousairi]], Abaz, [[Utilisateur:Dina.Rakotonirina|Rakotonirina]]

* '''Groupe 6 : [[SmartHood]] '''
[[Utilisateur:YousraBarj|Barj]], [[Utilisateur:SarahKhadir|Khadir]]

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:ESADSE]]
[[Catégorie:Workshop]]

Robots serveurs parisiens

2016-05-21T10:43:51Z

Nicolas Rivat :

Lors de l'option robotique de deuxième année de Télécom Saint Etienne, nous devons réaliser quatre robots. Le projet a été pensé par les professeurs d'électronique de notre école, M. Eric Verney et M. Thierry Bru, en association avec [http://www.fablabouffe.org/ FABLABouffe].
Il s'agit de robots serveurs parisiens, en effet c'est en se basant sur le comportement ingrat des serveurs parisiens que l'idée de ces quatre scénarios est née.
Le premier robot est Pépé le porte-plateaux, le deuxième Le Gueulard, le troisième Chaud-Devant et enfin le dernier, Hermès. La description de chacun d'eux est donnée postérieurement.

Le workshop se tiendra sur deux semaines. La première semaine se déroulera à la Préfabrique de l'innovation et la seconde au bâtiment du FABLABouffe, tous les deux situés aux Forces Motrices à l'ancienne manufacture de Saint Etienne, voir [http://les-guinguettes.org/wp-content/uploads/2015/05/Plan-acces-2015.png plan d'accès]
[[Fichier:Robot.jpg|vignette|droite|Base robot Stinger et sa carte contrôleur]]
=Partie commune aux robots=
==Documentation Technique==
*Le robot fonctionne par l'intermédiaire d'une carte Teensy dont vous avez l'architecture sur le lien suivant : [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png Carte Teensy]
*PCB de la carte moteur contenant la Teensy : [[Fichier:PCB_Project_TeensyRobotL298N_Orange.PDF]]
==Déplacement du robot==
*Dans un premier temps, on a installé l'environnement Teensy sous Arduino. Puis, il suffit de compiler et téléverser le programme suivant pour faire fonctionner les deux moteurs :
- Code Teensy asservissement vitesse moteurs ( en K ) : [[Fichier:TeensyVSL298AsservissementVitesse.zip]]
A ce stade, le robot fonctionne par l'intermédiaire d'ordres donnés directement via le moniteur série.

==Suiveur de ligne==
Pour notre projet, nos robots doivent suivre une ligne tracée au sol. Pour effectuer cette action, on choisit d'utiliser deux capteurs "suiveurs de ligne" QRE1113 composés chacun d'un émetteur IR et d'un photo-transistor.

[[Fichier:Suiveur1.jpg|vignette|centre|Capteur QRE1113 embarqué sur la base robot]] 
[[Fichier:Suiveur2.jpg|vignette|centre|Capteur QRE1113]] 

*Vous trouverez la Datasheet du capteur QRE1113 dans le lien suivant: https://www.sparkfun.com/datasheets/Robotics/QR_QRE1113.GR.pdf

Après plusieurs tests et ajustements du code Arduino, on arrive à un résultat assez concluant que l'on vous présente dans cette vidéo :
{{#ev:youtube|https://youtu.be/absPJ4wBRAc}}

*Code Arduino pour le suiveur de ligne : [[Fichier:Suiveur_ligne.zip|vignette]] 

==Détection des obstacles==
*On utilisera pour réaliser cette fonction un capteur à ultrasons SRF08 dont vous trouverez la documentation ci joint : [[Fichier:Capteur SRF08.docx]] 
*Ce capteur est positionné au milieu à l'avant du robot :
[[Fichier:Capteur_ultrason.jpg|vignette|centre|Capteur à ultrasons]] 

*Le capteur est branché sur le bus I2C de la carte Teensy de commande moteurs (voir pins 18 (SDA) et 19 (SCL) sur le PCB de la carte). 
*Code pour l'arrêt du robot inclus dans le code de suiveur de ligne : [[Fichier:Suiveur_detecteur.zip]] 
*Voici la vidéo qui montre l'arrêt du robot à la détection d'un obstacle :
{{#ev:youtube|https://www.youtube.com/watch?v=QRY7wBcaxUk}}

=Scénario 1 : Pépé le porte plateau=
==Présentation du scénario==

Ce robot a pour objectif d’apporter quelque chose à une personne qui serait alors assimilée à une source de chaleur importante.
Dans ce contexte, il attendrait à son point de départ qu'on lui remette quelque chose à servir (verres, apéritifs, etc...). 
Initialement positionné sur le circuit, Pépé le porte-plateau suivrait la ligne tracée devant lui tant qu'il ne détecterait pas la présence d'une personne dans son champ de vision. Une fois la personne détectée, en supposant que celle-ci reste au même endroit durant le processus, Pépé quitterait le circuit pour se diriger en ligne droite vers sa cible, s'arrêterait à une certaine distance de celle-ci et lui laisserait le temps de prendre les objets posés sur le plateau avant de faire demi-tour et de revenir à sa position initiale. 
Dans l'idéal, le robot se remettrait en place sur le circuit et recommencerait les étapes décrites précédemment tant qu'il détecterait la présence d'objets sur le plateau. Si le plateau est "vide", il s'arrêterait alors et attendrait qu'on lui remette de nouveaux objets à servir. 

==Documentation technique==

Pour faire fonctionner ce robot nous allons utiliser une seule carte Teensy qui sera responsable de la commande des moteurs, et de la gestion des différents capteurs associés au suivi de ligne, à la détection d'obstacle et à la détection de personne.

'''Datasheets:''' 
* Teensy 3.1: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Documentation Technique".''
* QRE1113: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Suiveur de ligne".''
* Capteur à ultrasons SRF08: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Détection d'obstacles".''
* Grid-Eye: [[Fichier:GrideyeDatasheet1.pdf ‎]] + [[Fichier:GrideyeDatasheet2.pdf ]]

==Etapes de réalisation==
===Etape 1 : Visualisation des données fournies par le GridEye ===

Les environnements qui ont été utilisés pour ce projet sont Arduino IDE, Teensyduino, et Processing. 
'''Arduino & Teensyduino''' 
''Cette partie permet de retourner les données numériques du GridEye.''
# Télécharger la dernière version de Arduino IDE sur le site officiel: https://www.arduino.cc/
# Télécharger Teensyduino: https://www.pjrc.com/teensy/td_download.html
# Télécharger et compiler sous Arduino IDE le code suivant: [[Fichier:Grid-eye.zip]]
# Effectuer les branchements entre la carte Teensy et le capteur GridEye selon le schéma ci-dessous:
# Connecter le tout à votre ordinateur, vérifier que la carte est bien reconnue et sélectionner le bon port dans Arduino IDE (MenuBar>Tools).
# Téléverser le code qui a été compilé précédemment.
[[Fichier:Scheme.jpg|vignette|centre|Schéma du branchement]]
 
Selon les besoins, on pourra visualiser les données telles quelles grâce au moniteur série fourni par Arduino IDE ou les visualiser via le GUI développé sous Processing (voir ci-dessous) 
'''Processing''' 
# Télécharger la version 2.0 de Processing sur le site officiel: https://processing.org/
# Lier Arduino IDE à Processing en suivant les étapes décrites dans ce lien: http://playground.arduino.cc/Interfacing/Processing
# Télécharger le code permettant de générer le GUI sous Processing: [[Fichier:Gui.zip]]
# Charger le code. Vérifier que Processing prend en compte le bon port (en liaison série, c'est le même qu'utilise Arduino IDE). Veiller avant de lancer Processing à ce que le moniteur série d'Arduino IDE ne soit pas ouvert.
# Lancer le tout et enjoy!
[[Fichier:charte_couleurs.png|vignette|centre|Charte de couleurs]] 
Ci-dessus la charte de couleur du GUI, de gauche à droite les couleurs correspondent au froid et au chaud, la dernière colonne (blanche) étant réservée aux valeurs aberrantes (comme 500 celsius). 
 
Cette étape nous a surtout permis de récupérer les valeurs des pixels que l'on pouvait associer à la présence d'humains. L'environnement (température ambiante, présence de radiateurs ou non) étant évolutif, il était important de réadapter les seuils de températures en début de chaque journée pour que le fonctionnement du robot, en asservissement, soit optimal. 
''L'étape 1 peut aussi être retrouvée en suivant ce lien Github: https://github.com/racoon-tse/GridEye-Teensy3.1.git'' 
<'' Nota Bene ''>'' : pour ceux qui voudraient reprendre le code GUI, notez bien qu'un des pixels a été assignée à une valeur aberrante (500 en celsius). Ce pixel correspond à un pixel mort, spécifique au GridEye que nous avons utilisé au cours de ce projet. Il sert surtout de repère au niveau software pour faire la différence entre le début et la fin de chaque matrice de valeurs retournée par le capteur. Nous conseillons en conséquence de garder le code tel quel.''

===Etape 2 : Suivi de personne simple dans un environnement ouvert.===

Cette étape a consisté à caractériser le "champ de vision" du robot, et à asservir celui-ci en déplacement. Pour ce faire, nous avons utilisé les codes de motorisation communs à l'ensemble des robots serveurs parisiens et nous les avons combinés avec la récupération des données fournies par le GridEye. Cette étape était cruciale car elle permettait de réguler la sensibilité du robot, et d'adapter sa vitesse de déplacement à sa capacité de détection de personne.

Nous avons défini de manière arbitraire 5 sous-matrices 8x2 (voir ci-dessous) pour décomposer le champ de vision du robot (une matrice 8x8 fournie par le GridEye). Chaque sous-matrice correspond à une direction spécifique. De manière naturelle, on comprend que si un humain apparaît dans le rectangle le plus à gauche, et s'il n'y a rien dans les autres, alors le robot devra aller à gauche. Si il y a plus d'une personne dans le champ de vision, le robot s'arrêtera momentanément, et manifestera une préférence pour la personne la plus à droite. S'il ne trouve rien, il tournera indéfiniment à droite. 

''Une personne est détectée lorsque le nombre de pixels qui la localisent, soit compris dans une fourchette de température "humaine", dépasse un certain seuil.'' 

[[Fichier:Champs_vision.png|vignette|centre|Champs de vision]]

 
Pour l'instant, le robot n'était pas en mesure de détecter les obstacles. Cependant, celui-ci parvenait parfaitement à cibler une personne dans son champ de vision et à se déplacer dans sa direction. Voir vidéo ci-dessous: 

{{#ev:youtube|https://youtu.be/0sptA8WtcX0||center}}

 
Cette étape nous a permis de faire une première version du robot porte-plateau. 

'''Code:''' [[Fichier:Robot_v1.zip]]

===Etape 3 : Scénario complet===

Voir ''"Pépé, le robot porte-plateau" > "Présentation du scénario".'' 
Voici un diagramme SDL permettant d'expliciter chaque étape dans l'asservissement du robot: 

[[Fichier:SDL.png|vignette|center|Diagramme SDL du scénario complet.]] 

Le scénario étant assez complexe, nous avons voulu décomposer l'asservissement en fonctions que nous avons réalisées une par une. Aussi, nous avons écrit différentes versions d'un robot à chaque fois plus élaboré.

Afin de réaliser le suivi de ligne, nous avons tout simplement repris le même code qui était utilisé par tous les autres robots.

===Etape 4 : [Bonus] Liaison Bluetooth===

Puisque nous avions développé un GUI, il était intéressant d'établir une liaison bluetooth afin de voir ce que le robot "voyait" via le GridEye. Nous avons utilisé un module HC-06 pour mettre cette liaison sans fil.

'''Datasheet:''' [[Fichier:Hc06_datasheet.pdf]]

# Effectuer les branchements entre la carte Teensy et le module selon le schéma ci-dessous:
# Modifier le code pour établir la liaison bluetooth, en fonction des broches Tx/Rx utilisées.
# Téléverser le code ainsi modifié.
# Passer en mode Bluetooth sur l'ordinateur, afin que celui-ci retrouve le module. Pour une première connexion, un mot de passe sera demandé. Par défaut, c'est 1234.
# Regarder sur quel port virtuel l'ordinateur a placé le module.
# Éventuellement, regarder si l'ordinateur reçoit bien des données en utilisant Putty: http://www.putty.org/
# Ouvrir Processing, charger le code du GUI et vérifier que celui-ci lit les données sur le bon port.
# Démarrer le robot, et lancer Processing en parallèle.

Ci-dessous un test en vidéo du code Arduino [[Fichier:Grid-eye.zip]] avec le code Processing [[Fichier:gui.zip]] pour faire fonctionner le GUI en liaison bluetooth: 
 
{{#ev:youtube|https://youtu.be/8wQAVFlGn-I||center}} 
Nous avons mise en oeuvre cette liaison un peu avant d'avoir fini de coder le scénario complet du robot, ce qui nous a bien servis pour débugger, car on pouvait retourner des messages en temps réel sur la console d'erreur de nos ordinateurs sans que ceux-ci soient connectés en filiaire au robot.

==Robot opérationnel==

Voici l'allure de notre robot final: 
[[Fichier:Robot_3.jpg|500px|center|N'est-il pas mignon?]]
 
Entouré en rouge: carte Teensy 3.1. 
Entouré en blanc: batterie servant à alimenter la carte Teensy 3.1. 
Entouré en bleu: batterie servant à alimenter les moteurs. 
Entouré en vert: GridEye. 
Entouré en orange: capteur à ultrasons. 
Entouré en rose: module Bluetooth. 

Schéma final des branchements:

=Scénario 2 : Le Gueulard=
==Présentation du scénario==

Ce robot a pour objectif de stopper le bruit en « gueulant » sur les gens.
Le robot se déplacera comme les autres le long du parcours tracé avec une ligne noire. Son capteur, un microphone, sera placé sur celui ci. Lorsque le signal sonore dépassera un seuil donné, le robot se stoppera alors et une phrase préenregistrée sera émise via les haut-parleurs afin de faire taire le perturbateur. Il ne reprendra alors son chemin que lorsque le bruit sera en dessous du seuil. 
 
Il s'agira également d'un robot lunatique, mi-ange, mi-démon. Le robot sera muni d'un capteur couleur. La ligne noire sera parsemée de tâches de couleur (cf photo ci-après). Lorsque le robot détectera la couleur bleu, il énoncera une phrase préenregistrée "gentille" et lorsqu'il détectera du rouge, ce sera alors une phrase préenregistrée "méchante" qui sera émise. 
 
Le robot sera également muni des fonctions "suivi de ligne" et "détection d'obstacles".

==Documentation technique==
Nous utiliserons deux cartes Arduino Teensy pour la réalisation de ce robot : une responsable de la commande moteurs, du suivi de ligne, de la détection d'obstacles par capteurs ultrasons et de la détection sonore (détection de bruit) et la deuxième responsable de l'envoi de messages audio avec une audio-cape Arduino. 
 

* Teensy 3.1: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Documentation Technique".''
* QRE1113: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Suiveur de ligne".''
* Capteur à ultrasons SRF08: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Détection d'obstacles".''
*Capteur sonore SEN 12642 (capteur de base non disponible): [[Fichier:résumé_datasheet.docx]] 
*Microphone ADMP401 (en remplacement) : [[Fichier:ADMP401_datasheet.pdf]] 
*Capteur couleur :
[[Fichier:TSC3200_Resumefonctionnement.pdf]] 
[[Fichier:TSC3200_Datasheet.pdf]] 

==Étapes de réalisation==
===Microphone===
====Etape 0 : Test du microphone====
Cette étape permet de vérifier que le capteur fonctionne correctement. Le but du programme test est d'allumer une LED à partir d'un certain seuil.

Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un microphone ADMP401
* Une LED
* Fils

Branchements :
* Brancher VCC (3.3V) et la masse GND à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher la sortie analogique du microphone à une des pins analogiques de la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher la LED à la masse et à un pin digital de la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].

Code :
[[Fichier:microphone_admp401.zip]]

Vidéo :
{{#ev:youtube|https://youtu.be/blArNN51XVQ||center}}

====Etape 1 : Mise en oeuvre du microphone ====
Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un Shield Audio (connecté à la Teensy)
* Une carte SD contenant les fichiers sons, à mettre dans le shield audio
* Un microphone ADMP401
* Un haut parleur équipé d'une prise Jack
* Fils femelle/femelle

Branchements :
* Brancher VCC (3.3V) et la masse GND à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher la sortie analogique du microphone à une des pins analogiques de la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Pluguer le shield audio sur la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher le haut parleur à la sortie Jack du shield audio.
* Relier la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "audio" à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "moteur" (ports digitaux) de manière à pouvoir envoyer l'ordre d’arrêter les moteurs lorsqu'un son est détecté.

Code :
[[Fichier:gueulard.rar]]

Le robot est alors capable de suivre la ligne, émettre une phrase lorsqu'il entend un bruit trop fort ainsi que se stopper lorsqu'un obstacle se trouve devant lui.

Vidéos :

{{#ev:youtube|https://youtu.be/rc7E5KTCYvM||center}}

{{#ev:youtube|https://youtu.be/8ojvWP0jADY||center}}

===Capteur couleur===
====Etape 0 : Test du capteur couleur====
Cette étape permet de vérifier que le capteur fonctionne correctement. Le but du programme test est d'allumer la LED de la couleur du scotch détectée par le capteur. Nous avons deux LEDs, une rouge et une bleu.

Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un capteur couleur TCS3200
* Une LED rouge et une LED bleu
* Fils
* Scotch de couleur bleu et rouge

Mécanique :
*Il faut stabiliser le capteur à une distance constante du support sur lequel sera placé le scotch de couleur. Nous avons accroché le capteur couleur sous le robot (cf photo). Si cette étape n'est pas réalisée les valeurs ne seront pas stabilisées. Lors de l'étalonnage et lors de la mesure du test final, il y aura des valeurs trop éloignées les unes des autres ce qui impliquera un non fonctionnement du test.
[[Fichier:FixationCapteur.jpg|vignette|centre|Fixation du capteur couleur sous le robot]] 
*Il faut impérativement que la taille du scotch soit supérieure à la distance séparant les photodiodes. Sinon le capteur ne pourra pas fonctionner. Nous mesurons ??????mm.

Branchements :
*[https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
[[Fichier:schéma_brochage_TCS3200.jpg|vignette|centre|Brochage pour le test du capteur avec les LED]]

*On choisit d'allumer la LED du capteur. La zone colorée est alors éclairée. On élimine ainsi les quelques problèmes liés à l'éclairage environnant non contrôlable qui influenceraient les données du capteur. On a donc une certaine constance dans les données couleur renvoyées par le capteur.
*Après avoir effectuer les branchements, vérifiez et téléversez le code suivant :
Code :
[[Fichier:test_capteur_couleur_TCS3200.zip]]
*Il faut maintenant étalonner. Positionnez le capteur sur le scotch de couleur, ouvrez le moniteur série. Les quatre valeurs White, Red, Green et Blue s'affichent alors. Il y a un léger écart dû à la sensibilité du capteur entre deux mesures. C'est pourquoi il faut choisir une plage de valeurs pour chaque composante couleur : +/-5 de la valeur plus ou moins stable. Entrez ces valeurs dans le code (boucle if). Faites de même avec l'autre scotch coloré.
*Vous avez terminé.
Vous pouvez observer que lorsque la capteur se trouve au dessus du scotch de couleur, la LED de la même couleur s'allume.

Vidéo résultat:
{{#ev:youtube|https://youtu.be/Bq1JjWFCIqs||center}}

====Etape 1 : Mise en oeuvre du capteur couleur====
Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un capteur couleur TCS3200
* Fils
* Scotch de couleur bleu et rouge

Mécanique :
*Comme vu dans l'étape précédente, le scotch doit être assez large pour que les photodiodes reçoivent les informations de la couleur. Nous décidons alors de réaliser un circuit de ce type :
[[Fichier:Circuit.jpg|vignette|centre|Circuit avec scotchs de couleur]] 

Les scotchs de couleur rouge et bleu sont à différents endroits, de largeur suffisante (photodiodes) mais pas excessive (suivi de ligne) et d'une longueur choisie de telle façon que le capteur puisse détecter la couleur sachant que le robot est en marche.

Branchements :
* Reprendre les branchements entre le capteur de couleur et la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "moteur" comme dans le test du capteur de couleur.
* Pluguer le shield audio sur la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "audio".
* Brancher le haut parleur à la sortie Jack du shield audio.
* Relier la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "audio" à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "moteur" (ports digitaux) de manière à pouvoir envoyer l'information sur la detection de couleur.

Code :
[[Fichier: test_capteur_couleur_et_audio.rar]]

Vidéo :
Nous avons choisi d'attribuer la voix de Nicolas à la couleur rouge et la voix de Davy à la couleur bleue pour réaliser le test.

{{#ev:youtube|https://youtu.be/uGi5zBCkslc||center}}

==Robot opérationnel==
Voici l'allure de notre robot final :
[[Fichier:Robot_Geulard.png|vignette|gauche|Robot Gueulard vu de dessus]]
[[Fichier:Robot_Gueulard.png|vignette|droite|Robot Gueulard vu de dessous]]
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Voici la vidéo présentant notre robot suivant la ligne blanche. Lorsqu'il entend du bruit, il se stoppe et émet une phrase pré-enregistrée.
{{#ev:youtube|https://youtu.be/8YIp-_UyymE||center}}
 

=Scénario 3 : Chaud-Devant=
==Présentation du scénario==

Le robot parisien "Chaud-Devant" est un robot suiveur de ligne qui va suivre un itinéraire tracé sur le sol jusqu'à ce qu'il rencontre un obstacle. Le robot va alors s'arrêter et diffuser des messages audios pour qu'on lui libère le passage. Une fois le passage libéré, "Chaud-Devant" reprend sa route.

==Documentation technique==

Ce robot, de la même façon que le robot Gueulard, aura besoin de deux cartes Arduino Teensy pour fonctionner : la première pour gérer la commande des moteurs, le suivi de ligne et la détection d'obstacles par capteurs ultrasons et une deuxième pour l'envoi de messages audio grâce à une audio-cape. 
 
===Partie Motrice===

Le déplacement du robot se base sur le code Arduino présent au début du wiki. On utilise donc le suiveur de ligne avec la détection d'obstacles.

===Partie Audio===

Pour la partie audio, la solution retenue pour le moment est l'utilisation d'une teensy munie d'un shield audio pour la lecture et la diffusion du message audio. Le message audio, de type .wav, sera enregistré dans une carte SD.

Code pour lancer un message audio préalablement enregistré dans une carte SD (adapté pour le shield audio) :
[[Fichier:Teensy audio.ino.zip|vignette]]

Code pour lancer différents messages audio depuis la carte SD :
[[Fichier:WavFilePlayer.ino.zip|vignette]]

==Etapes de réalisation==

===Montage global===

Notre robot suiveur de ligne est composé de deux Teensy 3.2, un shield audio, 2 capteurs suiveur de ligne, 2 télémètres à ultrasons et d'un petit haut-parleur. Les datasheets des différents capteurs ainsi que les sketchs arduino sont disponibles dans la partie "Documentation technique".

*Voici le schéma pour relier les deux Teensy :
[[Fichier:2teensy.JPG|vignette|centre|Schéma branchement 2 teensy]] 

''Faites bien attention d'avoir une masse commune.''

Une Teensy va commander le robot et être connectée à tous les capteurs, c'est sur elle que l'on va uploader le programme servant à asservir les moteurs et qui traitera les différentes données communiquées par les capteurs. La deuxième Teensy sera munie du shield audio et connectée à la carte SD contenant les divers messages vocaux. La Teensy "moteur" va relayer l'information des télémètres via un port digital en émission et un port analogique en réception vers la Teensy "audio", cette information permettra de piloter la diffusion des messages audio.

Le shield audio occupe la majeure partie des pins de la Teensy, seul un port purement analogique est disponible (le port A14), ce qui explique qu'on traite le signal logique envoyé par la Teensy motrice de façon analogique. En pratique, on envoie donc des 0 et des 1 et on reçoit un signal valant approximativement 0 ou 1024. En somme, il y a donc deux fils reliant les teensy, un pour relayer l'information des capteurs et l'autre pour assurer une masse commune.

===Etape 1 : Mise en place des capteurs à ultrasons===

Tout d'abord, il est nécessaire de mettre en place vos capteurs à ultrasons afin que votre robot puisse détecter un objet se trouvant devant lui.
Les capteurs doivent être reliés à l'aide d'une liaison I2C à la Teensy. Voir "Partie commune" pour plus de détails.

===Etape 2 : Emission du message vocal===

Pour cette partie, il est nécessaire d'avoir la librairie arduino "Audio", qui est normalement téléchargée lors de l'installation du logiciel Teensyduino cependant il peut arriver qu'elle ne se soit pas bien installée. Copiez aussi quelques fichiers .wav sur votre carte SD.

Une fois la Teensy connectée au shield audio, téléversez le code arduino "Teensy audio.ino" et testez la lecture d'un unique fichier .wav ainsi que la connexion à la carte SD. Si des erreurs surviennent, cela peut être dû à un problème lors du chargement des librairies Audio et SD ou dû au micro-contrôleur branché dans le mauvais sens. Votre fichier .wav doit durer plus de quelques secondes (au moins 5s) sinon il n'a pas le temps d'être traité par la Teensy.
Si tout fonctionne, téléversez le sketch "WavFilePlayer.ino" qui permet de lire différents fichiers .wav (mais pas de façon simultanée). L'insertion de votre code dans des boucles if() permet de ne diffuser vos messages vocaux que si la Teensy audio reçoit un signal de la Teensy moteur.

==Robot opérationnel==
*Voici la vidéo qui résume ce scénario :

{{#ev:youtube|https://www.youtube.com/watch?v=0oLkaCVnEL0}}

=Scénario 4 : Hermès=
==Présentation du scénario==

Ce dernier robot est un robot porteur de messages.
Le robot, tout comme les autres, se déplacera le long du parcours tracé avec une ligne blanche. Il sera en quête d'un client. Lorsque, à l'aide, de ses capteurs à ultrasons, il détectera une personne, il se dirigera vers elle. Il se stoppera alors et demandera s'il s'agit d'un client ou d'un serveur via un écran et il dictera la demande. Il recevra la réponse via un clavier. La commande sera enregistrée dans une base de données situé sur le serveur de la Raspberry. Il repartira ensuite.
Deux possibilités s'offrent alors :
- s'il a obtenu 4 commandes de la part de clients, il se mettra en quête d'un serveur pour lui restituer ces informations.
- s'il a au moins une commande et qu'il n'a pas trouvé d'autre client au bout de 5 minutes, il recherchera là encore un serveur pour lui donner la commande.

==Documentation technique==
Nous allons donc avoir besoin de trois cartes pour ce robot : Une carte Raspberry Pi2 qui va se charger de la partie communication internet (implémentation d'un serveur web) et deux cartes Arduino Teensy : Une pour la commande moteurs, le suivi de ligne, la detection d'obstacle par capteurs ultrasons et le suivi de personnes par caméra (traitement d'images) et une pour l'enregistrement et l’émission de messages audio via une audio-cape Arduino.

==Etapes de réalisation==
===Etape 1 : Créer une carte SD Raspbian (OS linux Debian pour Raspberry) pour notre Raspberry Pi===

1) Choisir une carte SD pour la Raspberry de 8GO ou plus

2) Télécharger la dernière version de la distribution Raspbian (Jessie) 2016-05-10-rasbian-jessie.zip: https://www.raspberrypi.or/downloads/raspbian/

3) Télécharger et installer le logiciel Win32DiskManager qui va nous permettre d'installer Raspbian Jessie sur la carte SD: https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/latest/download

4) Décompresser 2016-05-10-rasbian-jessie.zip: on obtient alors une un fichier ".img".

5) Insérer la carte SD dans le port de l'ordinateur et lancer Win32DiskManager. Préciser le chemin du fichier ".img" représentant l'image disque de l'OS Raspbian Jessie puis cliquer sur "write". Attendre.

6) L'écriture finie, éjecter la carte SD: elle est prête à être utiliser.

Source: http://raspbian-france.fr/creez-carte-sd-raspbian-raspberry-pi-windows/

Remarque: l'image de la raspberry sur la SD carte sera de 3.5Go à peu près. Pour pouvoir utiliser l'intégralité des 8Go de la SD carte, il faut procéder comme suit:
1) Entrer la commande $ sudo raspi-config
2) Valider le menu "Expand Filesystem" et répondre oui à tout les cadres qui apparaissent.
3) Rebooter la raspberry

===Etape 2 : Connexion à la Raspberry===

Soit on connecte la Raspberry à un écran d'ordinateur et on la munie d'un clavier et souris pour travailler directement dessus.

Soit on travaille en session ssh avec un logiciel comme MobaXterm. On procède comme ci-dessous:

1) On effectue une liaison ethernet avec la carte.

2) L'ordinateur va adresser automatiquement une adresse ip du même sous-réseau que la liaison ethernet à la carte. Pour connaître cette adresse ip, on peut effectuer un scan dans le sous-réseau avec le
[[Fichier:Nmap.JPG|vignette|centre|Scan du sous-réseau]] 
Dans ce logiciel on inscrit dans cible le nom du sous-réseau, on choisit Ping scan et on clique sur scan. L'adresse ip de tout les périphériques connectés à ce sous-réseau va s'afficher.
Une fois l'adresse obtenu, on ouvre une session ssh.

3) La session ouverte, un login est demandé. Par défaut il s'agit de "pi". Ensuite le mot de passe est par défaut "raspberry".

===Etape 3 : Mise en place du serveur et de la base de données Mysql===

1) Tout d’abord, nous allons installer Apache, qui est le serveur web en tant que tel.
Avant d’installer le serveur, nous devons mettre à jour notre carte, soit en utilisant les droits administrateur en étant connecté en root, soit via la commande sudo.
$ sudo aptitude update
$ sudo aptitude upgrade
Puis $ sudo aptitude install apache2 . Lors de l'installation du package, répondez "y" à la question.
On donne ensuite des droits au dossier d’apache qui vous permettra de facilement administrer les sites. Pour cela, lancez les commandes suivantes :
$ sudo chown -R www-data:pi /var/www/html/
$ sudo chmod -R 770 /var/www/html/
Une fois l’installation terminée, nous pouvons tester qu’Apache fonctionne correctement en nous rendant sur l’adresse de la Raspberry.
En ssh, on utilise la commande suivante: $ wget -O verif_apache.html http://192.168.137.227
Cette commande va enregistrer le code HTML de la page dans le fichier « verif_apache.html » dans le répertoire courant.
Vous n’avez donc plus qu’à lire le fichier avec la commande $ cat ./verif_apache.html
Si vous voyez marqué à un endroit dans le code « It works! », c’est qu’Apache fonctionne.

2) Pour envoyer des requêtes à la base de données, il faut installer PhP via la commande suivante:
$ sudo aptitude install php5 . Lors de l'installation du package, répondez "y" à la question.
Pour vérifier que PhP a bien été installé, vous allez en premier lieu supprimer le fichier « index.html » dans le répertoire « /var/www/html »
$ sudo rm /var/www/html/index.html
Puis créez un fichier « index.php » dans ce répertoire, avec cette ligne de commande $ echo "<?php phpinfo(); ?>" > /var/www/html/index.php
Ensuite effectuez les commandes $ wget -O verif_apache.html http://192.168.137.227 et $ cat ./verif_apache.html .
Si vous voyez marqué à un endroit dans le code « PHP Version », c’est que PhP fonctionne.

3) Nous allons installer MySQL. Pour ce faire il faut exécuter la commande suivante:
$ sudo aptitude install mysql-server php5-mysql
Pendant l'installation, on vous demandera de choisir un mot de passe pour pouvoir se connecter à la base de données. Retenez le bien.
Une fois MySQL installé, nous allons construire notre base de données. Pour cela, en mode root taper la commande $ mysql -u root -p
Le mot de passe demandé est le même que celui que vous avez rentré lors de l'installation.
Pour créer une base de données nommée "commande", entrer "create databases commande;"
Sélectionner ensuite la base avec la commande "use commande"
Pour créer la table, entrer la commande "create table fichier (id INT, nom VARCHAR(20), date DATE, int numero);" Vous pouvez la visionner avec la commande "describe fichier;"
Le numéro "id" servira à classer les commandes reçu par le robot. Le "nom" contiendra le nom du fichier wave de la commande vocale effectué par le client. La "date" contiendra l'heure
de la commande et "numero" le numero de la commande durant la soirée où le robot est mis en marche.
Voilà, la base de données est prête à être utilisé.

===Etape 4 : Mise en place de l'écran LCD===

Pour installer les programmes régissant l'écran, il faut exécuter les commandes ci-dessous:
$ cd /home/pi/Desktop
$ sudo git clone https://github.com/DexterInd/GrovePi
Une fois les commandes effectuées, aller dans le répertoire $ cd /home/pi/Desktop/GrovePi/Script puis mettre le script "install.sh" exécutable via la commande $ sudo chmod +x install.sh
Exécuter le script ensuite avec la commande $ sudo ./install.sh . Répondez "y" si on vous le demande.
A la fin de l'installation, la carte va redémarrer.
L'écran lcd doit être branché à l'un des ports i2C.
Il faut également vérifié que le module gérant l'i2C est dans le noyau. Effectuer la commande $ raspi-config
Allez dans "Advanced Options", "I2C" puis "yes", "ok", "yes" et "ok".
[[Fichier:grove2.JPG|vignette|centre|Mise en place du Grove]] 
[[Fichier:Ecran.jpg|vignette|centre|Ecran LCD]] 

===Etape 5 : Ajout des logiciels pour micro usb et enceintes ===

1) Pour activer le son sur la prise Jack, il faut effectuer les commandes suivantes:
$ sudo apt-get install alsa-utils
Créer un fichier avec la commande $ sudo nano .bashrc dont on écrira les commandes
$ sudo modprobe snd_bcm2835 pour intégrer le programme au noyau
$ sudo amixer cset numid=3 1 pour ressortir le son sur la prise Jack

2) Pour utiliser le micro, brancher celui-ci sur le port USB. Vous n'avez besoin d'aucun driver pour que ça marche.
Taper la commande $ alsamixer
Vous arriverez sur cette fenêtre:
[[Fichier:micro.JPG|vignette|centre|Fenêtre de sélection du micro]] 
Taper sur F6 puis sélectionner votre micro. Pour pouvez augmenter ou diminuer le volume via la barre verticale du milieu.

===Etape 6 : Ajout des codes sources ===

Pour faire démarrer le programme du robot, vous aurez besoin des codes sources suivants:
- Ceux en python pour l'écran : [[Fichier: python12.zip]] 
- Celui en C pour le programme principal : [[Fichier: MainHermes.zip]] 
- Les fichiers audio : [[Fichier: Audio12.zip]] 

Les fichiers en python doivent être mis dans le répertoire $ cd /home/pi/Desktop/GrovePi/Software/Python/grove_rgb_lcd/
Pour les autres, créer un répertoire $ mkdir /home/projet/ et y mettre les fichiers audio et programme comme ils sont présents dans le fichier zip.

Pour compiler le programme en C, taper la commande $ gcc MainHermes.c -o MainHermes 'mysql_congfig --cflags --libs' . L'instruction entre guillemets sert à faire le lien avec
la bibliothèque de requête en C de MySQL. Les étapes principales du programme sont commentées dedans.

Pour lancer le programme au démarrage, il faut ajouter la ligne ci-dessous dans le fichier $ /etc/rc.local
Après #By default this script does nothing, "/home/projet/MainHermes"
Ce script s’exécutera juste après le boot de la carte en mode root.

===Etape 7 : Connection Teensy via le port série ===

Brancher la carte teensy au port serie ci-dessous:
[[Fichier:series10.JPG|vignette|centre|Pin serie sur Raspberry]] 
Dès que le robot aura détecter une personne, il enverra via ce port un message que lira le code C et le robot commencera alors à poser ses questions.

==Robot opérationnel==

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:Arduino]]
[[Catégorie:Teensy]]

Robots serveurs parisiens

2016-05-21T10:40:13Z

Nicolas Rivat :

Lors de l'option robotique de deuxième année de Télécom Saint Etienne, nous devons réaliser quatre robots. Le projet a été pensé par les professeurs d'électronique de notre école, M. Eric Verney et M. Thierry Bru, en association avec [http://www.fablabouffe.org/ FABLABouffe].
Il s'agit de robots serveurs parisiens, en effet c'est en se basant sur le comportement ingrat des serveurs parisiens que l'idée de ces quatre scénarios est née.
Le premier robot est Pépé le porte-plateaux, le deuxième Le Gueulard, le troisième Chaud-Devant et enfin le dernier, Hermès. La description de chacun d'eux est donnée postérieurement.

Le workshop se tiendra sur deux semaines. La première semaine se déroulera à la Préfabrique de l'innovation et la seconde au bâtiment du FABLABouffe, tous les deux situés aux Forces Motrices à l'ancienne manufacture de Saint Etienne, voir [http://les-guinguettes.org/wp-content/uploads/2015/05/Plan-acces-2015.png plan d'accès]
[[Fichier:Robot.jpg|vignette|droite|Base robot Stinger et sa carte contrôleur]]
=Partie commune aux robots=
==Documentation Technique==
*Le robot fonctionne par l'intermédiaire d'une carte Teensy dont vous avez l'architecture sur le lien suivant : [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png Carte Teensy]
*PCB de la carte moteur contenant la Teensy : [[Fichier:PCB_Project_TeensyRobotL298N_Orange.PDF]]
==Déplacement du robot==
*Dans un premier temps, on a installé l'environnement Teensy sous Arduino. Puis, il suffit de compiler et téléverser le programme suivant pour faire fonctionner les deux moteurs :
- Code Teensy asservissement vitesse moteurs ( en K ) : [[Fichier:TeensyVSL298AsservissementVitesse.zip]]
A ce stade, le robot fonctionne par l'intermédiaire d'ordres donnés directement via le moniteur série.

==Suiveur de ligne==
Pour notre projet, nos robots doivent suivre une ligne tracée au sol. Pour effectuer cette action, on choisit d'utiliser deux capteurs "suiveurs de ligne" QRE1113 composés chacun d'un émetteur IR et d'un photo-transistor.

[[Fichier:Suiveur1.jpg|vignette|centre|Capteur QRE1113 embarqué sur la base robot]] 
[[Fichier:Suiveur2.jpg|vignette|centre|Capteur QRE1113]] 

*Vous trouverez la Datasheet du capteur QRE1113 dans le lien suivant: https://www.sparkfun.com/datasheets/Robotics/QR_QRE1113.GR.pdf

Après plusieurs tests et ajustements du code Arduino, on arrive à un résultat assez concluant que l'on vous présente dans cette vidéo :
{{#ev:youtube|https://youtu.be/absPJ4wBRAc}}

*Code Arduino pour le suiveur de ligne : [[Fichier:Suiveur_ligne.zip|vignette]] 

==Détection des obstacles==
*On utilisera pour réaliser cette fonction un capteur à ultrasons SRF08 dont vous trouverez la documentation ci joint : [[Fichier:Capteur SRF08.docx]] 
*Ce capteur est positionné au milieu à l'avant du robot :
[[Fichier:Capteur_ultrason.jpg|vignette|centre|Capteur à ultrasons]] 

*Le capteur est branché sur le bus I2C de la carte Teensy de commande moteurs (voir pins 18 (SDA) et 19 (SCL) sur le PCB de la carte). 
*Code pour l'arrêt du robot inclus dans le code de suiveur de ligne : [[Fichier:Suiveur_detecteur.zip]] 
*Voici la vidéo qui montre l'arrêt du robot à la détection d'un obstacle :
{{#ev:youtube|https://www.youtube.com/watch?v=QRY7wBcaxUk}}

=Scénario 1 : Pépé le porte plateau=
==Présentation du scénario==

Ce robot a pour objectif d’apporter quelque chose à une personne qui serait alors assimilée à une source de chaleur importante.
Dans ce contexte, il attendrait à son point de départ qu'on lui remette quelque chose à servir (verres, apéritifs, etc...). 
Initialement positionné sur le circuit, Pépé le porte-plateau suivrait la ligne tracée devant lui tant qu'il ne détecterait pas la présence d'une personne dans son champ de vision. Une fois la personne détectée, en supposant que celle-ci reste au même endroit durant le processus, Pépé quitterait le circuit pour se diriger en ligne droite vers sa cible, s'arrêterait à une certaine distance de celle-ci et lui laisserait le temps de prendre les objets posés sur le plateau avant de faire demi-tour et de revenir à sa position initiale. 
Dans l'idéal, le robot se remettrait en place sur le circuit et recommencerait les étapes décrites précédemment tant qu'il détecterait la présence d'objets sur le plateau. Si le plateau est "vide", il s'arrêterait alors et attendrait qu'on lui remette de nouveaux objets à servir. 

==Documentation technique==

Pour faire fonctionner ce robot nous allons utiliser une seule carte Teensy qui sera responsable de la commande des moteurs, et de la gestion des différents capteurs associés au suivi de ligne, à la détection d'obstacle et à la détection de personne.

'''Datasheets:''' 
* Teensy 3.1: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Documentation Technique".''
* QRE1113: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Suiveur de ligne".''
* Capteur à ultrasons SRF08: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Détection d'obstacles".''
* Grid-Eye: [[Fichier:GrideyeDatasheet1.pdf ‎]] + [[Fichier:GrideyeDatasheet2.pdf ]]

==Etapes de réalisation==
===Etape 1 : Visualisation des données fournies par le GridEye ===

Les environnements qui ont été utilisés pour ce projet sont Arduino IDE, Teensyduino, et Processing. 
'''Arduino & Teensyduino''' 
''Cette partie permet de retourner les données numériques du GridEye.''
# Télécharger la dernière version de Arduino IDE sur le site officiel: https://www.arduino.cc/
# Télécharger Teensyduino: https://www.pjrc.com/teensy/td_download.html
# Télécharger et compiler sous Arduino IDE le code suivant: [[Fichier:Grid-eye.zip]]
# Effectuer les branchements entre la carte Teensy et le capteur GridEye selon le schéma ci-dessous:
# Connecter le tout à votre ordinateur, vérifier que la carte est bien reconnue et sélectionner le bon port dans Arduino IDE (MenuBar>Tools).
# Téléverser le code qui a été compilé précédemment.
[[Fichier:Scheme.jpg|vignette|centre|Schéma du branchement]]
 
Selon les besoins, on pourra visualiser les données telles quelles grâce au moniteur série fourni par Arduino IDE ou les visualiser via le GUI développé sous Processing (voir ci-dessous) 
'''Processing''' 
# Télécharger la version 2.0 de Processing sur le site officiel: https://processing.org/
# Lier Arduino IDE à Processing en suivant les étapes décrites dans ce lien: http://playground.arduino.cc/Interfacing/Processing
# Télécharger le code permettant de générer le GUI sous Processing: [[Fichier:Gui.zip]]
# Charger le code. Vérifier que Processing prend en compte le bon port (en liaison série, c'est le même qu'utilise Arduino IDE). Veiller avant de lancer Processing à ce que le moniteur série d'Arduino IDE ne soit pas ouvert.
# Lancer le tout et enjoy!
[[Fichier:charte_couleurs.png|vignette|centre|Charte de couleurs]] 
Ci-dessus la charte de couleur du GUI, de gauche à droite les couleurs correspondent au froid et au chaud, la dernière colonne (blanche) étant réservée aux valeurs aberrantes (comme 500 celsius). 
 
Cette étape nous a surtout permis de récupérer les valeurs des pixels que l'on pouvait associer à la présence d'humains. L'environnement (température ambiante, présence de radiateurs ou non) étant évolutif, il était important de réadapter les seuils de températures en début de chaque journée pour que le fonctionnement du robot, en asservissement, soit optimal. 
''L'étape 1 peut aussi être retrouvée en suivant ce lien Github: https://github.com/racoon-tse/GridEye-Teensy3.1.git'' 
<'' Nota Bene ''>'' : pour ceux qui voudraient reprendre le code GUI, notez bien qu'un des pixels a été assignée à une valeur aberrante (500 en celsius). Ce pixel correspond à un pixel mort, spécifique au GridEye que nous avons utilisé au cours de ce projet. Il sert surtout de repère au niveau software pour faire la différence entre le début et la fin de chaque matrice de valeurs retournée par le capteur. Nous conseillons en conséquence de garder le code tel quel.''

===Etape 2 : Suivi de personne simple dans un environnement ouvert.===

Cette étape a consisté à caractériser le "champ de vision" du robot, et à asservir celui-ci en déplacement. Pour ce faire, nous avons utilisé les codes de motorisation communs à l'ensemble des robots serveurs parisiens et nous les avons combinés avec la récupération des données fournies par le GridEye. Cette étape était cruciale car elle permettait de réguler la sensibilité du robot, et d'adapter sa vitesse de déplacement à sa capacité de détection de personne.

Nous avons défini de manière arbitraire 5 sous-matrices 8x2 (voir ci-dessous) pour décomposer le champ de vision du robot (une matrice 8x8 fournie par le GridEye). Chaque sous-matrice correspond à une direction spécifique. De manière naturelle, on comprend que si un humain apparaît dans le rectangle le plus à gauche, et s'il n'y a rien dans les autres, alors le robot devra aller à gauche. Si il y a plus d'une personne dans le champ de vision, le robot s'arrêtera momentanément, et manifestera une préférence pour la personne la plus à droite. S'il ne trouve rien, il tournera indéfiniment à droite. 

''Une personne est détectée lorsque le nombre de pixels qui la localisent, soit compris dans une fourchette de température "humaine", dépasse un certain seuil.'' 

[[Fichier:Champs_vision.png|vignette|centre|Champs de vision]]

 
Pour l'instant, le robot n'était pas en mesure de détecter les obstacles. Cependant, celui-ci parvenait parfaitement à cibler une personne dans son champ de vision et à se déplacer dans sa direction. Voir vidéo ci-dessous: 

{{#ev:youtube|https://youtu.be/0sptA8WtcX0||center}}

 
Cette étape nous a permis de faire une première version du robot porte-plateau. 

'''Code:''' [[Fichier:Robot_v1.zip]]

===Etape 3 : Scénario complet===

Voir ''"Pépé, le robot porte-plateau" > "Présentation du scénario".'' 
Voici un diagramme SDL permettant d'expliciter chaque étape dans l'asservissement du robot: 

[[Fichier:SDL.png|vignette|center|Diagramme SDL du scénario complet.]] 

Le scénario étant assez complexe, nous avons voulu décomposer l'asservissement en fonctions que nous avons réalisées une par une. Aussi, nous avons écrit différentes versions d'un robot à chaque fois plus élaboré.

Afin de réaliser le suivi de ligne, nous avons tout simplement repris le même code qui était utilisé par tous les autres robots.

===Etape 4 : [Bonus] Liaison Bluetooth===

Puisque nous avions développé un GUI, il était intéressant d'établir une liaison bluetooth afin de voir ce que le robot "voyait" via le GridEye. Nous avons utilisé un module HC-06 pour mettre cette liaison sans fil.

'''Datasheet:''' [[Fichier:Hc06_datasheet.pdf]]

# Effectuer les branchements entre la carte Teensy et le module selon le schéma ci-dessous:
# Modifier le code pour établir la liaison bluetooth, en fonction des broches Tx/Rx utilisées.
# Téléverser le code ainsi modifié.
# Passer en mode Bluetooth sur l'ordinateur, afin que celui-ci retrouve le module. Pour une première connexion, un mot de passe sera demandé. Par défaut, c'est 1234.
# Regarder sur quel port virtuel l'ordinateur a placé le module.
# Éventuellement, regarder si l'ordinateur reçoit bien des données en utilisant Putty: http://www.putty.org/
# Ouvrir Processing, charger le code du GUI et vérifier que celui-ci lit les données sur le bon port.
# Démarrer le robot, et lancer Processing en parallèle.

Ci-dessous un test en vidéo du code Arduino [[Fichier:Grid-eye.zip]] avec le code Processing [[Fichier:gui.zip]] pour faire fonctionner le GUI en liaison bluetooth: 
 
{{#ev:youtube|https://youtu.be/8wQAVFlGn-I||center}} 
Nous avons mise en oeuvre cette liaison un peu avant d'avoir fini de coder le scénario complet du robot, ce qui nous a bien servis pour débugger, car on pouvait retourner des messages en temps réel sur la console d'erreur de nos ordinateurs sans que ceux-ci soient connectés en filiaire au robot.

==Robot opérationnel==

Voici l'allure de notre robot final: 
[[Fichier:Robot_3.jpg|500px|center|N'est-il pas mignon?]]
 
Entouré en rouge: carte Teensy 3.1. 
Entouré en blanc: batterie servant à alimenter la carte Teensy 3.1. 
Entouré en bleu: batterie servant à alimenter les moteurs. 
Entouré en vert: GridEye. 
Entouré en orange: capteur à ultrasons. 
Entouré en rose: module Bluetooth. 

Schéma final des branchements:

=Scénario 2 : Le Gueulard=
==Présentation du scénario==

Ce robot a pour objectif de stopper le bruit en « gueulant » sur les gens.
Le robot se déplacera comme les autres le long du parcours tracé avec une ligne noire. Son capteur, un microphone, sera placé sur celui ci. Lorsque le signal sonore dépassera un seuil donné, le robot se stoppera alors et une phrase préenregistrée sera émise via les haut-parleurs afin de faire taire le perturbateur. Il ne reprendra alors son chemin que lorsque le bruit sera en dessous du seuil. 
 
Il s'agira également d'un robot lunatique, mi-ange, mi-démon. Le robot sera muni d'un capteur couleur. La ligne noire sera parsemée de tâches de couleur (cf photo ci-après). Lorsque le robot détectera la couleur bleu, il énoncera une phrase préenregistrée "gentille" et lorsqu'il détectera du rouge, ce sera alors une phrase préenregistrée "méchante" qui sera émise. 
 
Le robot sera également muni des fonctions "suivi de ligne" et "détection d'obstacles".

==Documentation technique==
Nous utiliserons deux cartes Arduino Teensy pour la réalisation de ce robot : une responsable de la commande moteurs, du suivi de ligne, de la détection d'obstacles par capteurs ultrasons et de la détection sonore (détection de bruit) et la deuxième responsable de l'envoi de messages audio avec une audio-cape Arduino. 
 

* Teensy 3.1: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Documentation Technique".''
* QRE1113: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Suiveur de ligne".''
* Capteur à ultrasons SRF08: ''Voir "Partie commune aux robots" > "Détection d'obstacles".''
*Capteur sonore SEN 12642 (capteur de base non disponible): [[Fichier:résumé_datasheet.docx]] 
*Microphone ADMP401 (en remplacement) : [[Fichier:ADMP401_datasheet.pdf]] 
*Capteur couleur :
[[Fichier:TSC3200_Resumefonctionnement.pdf]] 
[[Fichier:TSC3200_Datasheet.pdf]] 

==Étapes de réalisation==
===Microphone===
====Etape 0 : Test du microphone====
Cette étape permet de vérifier que le capteur fonctionne correctement. Le but du programme test est d'allumer une LED à partir d'un certain seuil.

Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un microphone ADMP401
* Une LED
* Fils

Branchements :
* Brancher VCC (3.3V) et la masse GND à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher la sortie analogique du microphone à une des pins analogiques de la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher la LED à la masse et à un pin digital de la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].

Code :
[[Fichier:microphone_admp401.zip]]

Vidéo :
{{#ev:youtube|https://youtu.be/blArNN51XVQ||center}}

====Etape 1 : Mise en oeuvre du microphone ====
Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un Shield Audio (connecté à la Teensy)
* Une carte SD contenant les fichiers sons, à mettre dans le shield audio
* Un microphone ADMP401
* Un haut parleur équipé d'une prise Jack
* Fils femelle/femelle

Branchements :
* Brancher VCC (3.3V) et la masse GND à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher la sortie analogique du microphone à une des pins analogiques de la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Pluguer le shield audio sur la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher le haut parleur à la sortie Jack du shield audio.
* Relier la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "audio" à la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] "moteur" (ports digitaux) de manière à pouvoir envoyer l'ordre d’arrêter les moteurs lorsqu'un son est détecté.

Code :
[[Fichier:gueulard.rar]]

Le robot est alors capable de suivre la ligne, émettre une phrase lorsqu'il entend un bruit trop fort ainsi que se stopper lorsqu'un obstacle se trouve devant lui.

Vidéos :

{{#ev:youtube|https://youtu.be/rc7E5KTCYvM||center}}

{{#ev:youtube|https://youtu.be/8ojvWP0jADY||center}}

===Capteur couleur===
====Etape 0 : Test du capteur couleur====
Cette étape permet de vérifier que le capteur fonctionne correctement. Le but du programme test est d'allumer la LED de la couleur du scotch détectée par le capteur. Nous avons deux LEDs, une rouge et une bleu.

Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un capteur couleur TCS3200
* Une LED rouge et une LED bleu
* Fils
* Scotch de couleur bleu et rouge

Mécanique :
*Il faut stabiliser le capteur à une distance constante du support sur lequel sera placé le scotch de couleur. Nous avons accroché le capteur couleur sous le robot (cf photo). Si cette étape n'est pas réalisée les valeurs ne seront pas stabilisées. Lors de l'étalonnage et lors de la mesure du test final, il y aura des valeurs trop éloignées les unes des autres ce qui impliquera un non fonctionnement du test.
[[Fichier:FixationCapteur.jpg|vignette|centre|Fixation du capteur couleur sous le robot]] 
*Il faut impérativement que la taille du scotch soit supérieure à la distance séparant les photodiodes. Sinon le capteur ne pourra pas fonctionner. Nous mesurons ??????mm.

Branchements :
*[https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
[[Fichier:schéma_brochage_TCS3200.jpg|vignette|centre|Brochage pour le test du capteur avec les LED]]

*On choisit d'allumer la LED du capteur. La zone colorée est alors éclairée. On élimine ainsi les quelques problèmes liés à l'éclairage environnant non contrôlable qui influenceraient les données du capteur. On a donc une certaine constance dans les données couleur renvoyées par le capteur.
*Après avoir effectuer les branchements, vérifiez et téléversez le code suivant :
Code :
[[Fichier:test_capteur_couleur_TCS3200.zip]]
*Il faut maintenant étalonner. Positionnez le capteur sur le scotch de couleur, ouvrez le moniteur série. Les quatre valeurs White, Red, Green et Blue s'affichent alors. Il y a un léger écart dû à la sensibilité du capteur entre deux mesures. C'est pourquoi il faut choisir une plage de valeurs pour chaque composante couleur : +/-5 de la valeur plus ou moins stable. Entrez ces valeurs dans le code (boucle if). Faites de même avec l'autre scotch coloré.
*Vous avez terminé.
Vous pouvez observer que lorsque la capteur se trouve au dessus du scotch de couleur, la LED de la même couleur s'allume.

Vidéo résultat:
{{#ev:youtube|https://youtu.be/Bq1JjWFCIqs||center}}

====Etape 1 : Mise en oeuvre du capteur couleur====
Matériel :
* Une [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] 3.1/3.2
* Un capteur couleur TCS3200
* Fils
* Scotch de couleur bleu et rouge

Mécanique :
*Comme vu dans l'étape précédente, le scotch doit être assez large pour que les photodiodes reçoivent les informations de la couleur. Nous décidons alors de réaliser un circuit de ce type :
[[Fichier:Circuit.jpg|vignette|centre|Circuit avec scotchs de couleur]] 

Les scotchs de couleur rouge et bleu sont à différents endroits, de largeur suffisante (photodiodes) mais pas excessive (suivi de ligne) et d'une longueur choisie de telle façon que le capteur puisse détecter la couleur sachant que le robot est en marche.

Branchements :
* Reprendre les branchements entre le capteur de couleur et la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy] comme dans le test du capteur de couleur.
* Pluguer le shield audio sur la [https://www.pjrc.com/teensy/teensy31_front_pinout.png carte Teensy].
* Brancher le haut parleur à la sortie Jack du shield audio.

Code :
[[Fichier: test_capteur_couleur_et_audio.rar]]

Vidéo :
Nous avons choisi d'attribuer la voix de Nicolas à la couleur rouge et la voix de Davy à la couleur bleue pour réaliser le test.

{{#ev:youtube|https://youtu.be/uGi5zBCkslc||center}}

==Robot opérationnel==
Voici l'allure de notre robot final :
[[Fichier:Robot_Geulard.png|vignette|gauche|Robot Gueulard vu de dessus]]
[[Fichier:Robot_Gueulard.png|vignette|droite|Robot Gueulard vu de dessous]]
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Voici la vidéo présentant notre robot suivant la ligne blanche. Lorsqu'il entend du bruit, il se stoppe et émet une phrase pré-enregistrée.
{{#ev:youtube|https://youtu.be/8YIp-_UyymE||center}}
 

=Scénario 3 : Chaud-Devant=
==Présentation du scénario==

Le robot parisien "Chaud-Devant" est un robot suiveur de ligne qui va suivre un itinéraire tracé sur le sol jusqu'à ce qu'il rencontre un obstacle. Le robot va alors s'arrêter et diffuser des messages audios pour qu'on lui libère le passage. Une fois le passage libéré, "Chaud-Devant" reprend sa route.

==Documentation technique==

Ce robot, de la même façon que le robot Gueulard, aura besoin de deux cartes Arduino Teensy pour fonctionner : la première pour gérer la commande des moteurs, le suivi de ligne et la détection d'obstacles par capteurs ultrasons et une deuxième pour l'envoi de messages audio grâce à une audio-cape. 
 
===Partie Motrice===

Le déplacement du robot se base sur le code Arduino présent au début du wiki. On utilise donc le suiveur de ligne avec la détection d'obstacles.

===Partie Audio===

Pour la partie audio, la solution retenue pour le moment est l'utilisation d'une teensy munie d'un shield audio pour la lecture et la diffusion du message audio. Le message audio, de type .wav, sera enregistré dans une carte SD.

Code pour lancer un message audio préalablement enregistré dans une carte SD (adapté pour le shield audio) :
[[Fichier:Teensy audio.ino.zip|vignette]]

Code pour lancer différents messages audio depuis la carte SD :
[[Fichier:WavFilePlayer.ino.zip|vignette]]

==Etapes de réalisation==

===Montage global===

Notre robot suiveur de ligne est composé de deux Teensy 3.2, un shield audio, 2 capteurs suiveur de ligne, 2 télémètres à ultrasons et d'un petit haut-parleur. Les datasheets des différents capteurs ainsi que les sketchs arduino sont disponibles dans la partie "Documentation technique".

*Voici le schéma pour relier les deux Teensy :
[[Fichier:2teensy.JPG|vignette|centre|Schéma branchement 2 teensy]] 

''Faites bien attention d'avoir une masse commune.''

Une Teensy va commander le robot et être connectée à tous les capteurs, c'est sur elle que l'on va uploader le programme servant à asservir les moteurs et qui traitera les différentes données communiquées par les capteurs. La deuxième Teensy sera munie du shield audio et connectée à la carte SD contenant les divers messages vocaux. La Teensy "moteur" va relayer l'information des télémètres via un port digital en émission et un port analogique en réception vers la Teensy "audio", cette information permettra de piloter la diffusion des messages audio.

Le shield audio occupe la majeure partie des pins de la Teensy, seul un port purement analogique est disponible (le port A14), ce qui explique qu'on traite le signal logique envoyé par la Teensy motrice de façon analogique. En pratique, on envoie donc des 0 et des 1 et on reçoit un signal valant approximativement 0 ou 1024. En somme, il y a donc deux fils reliant les teensy, un pour relayer l'information des capteurs et l'autre pour assurer une masse commune.

===Etape 1 : Mise en place des capteurs à ultrasons===

Tout d'abord, il est nécessaire de mettre en place vos capteurs à ultrasons afin que votre robot puisse détecter un objet se trouvant devant lui.
Les capteurs doivent être reliés à l'aide d'une liaison I2C à la Teensy. Voir "Partie commune" pour plus de détails.

===Etape 2 : Emission du message vocal===

Pour cette partie, il est nécessaire d'avoir la librairie arduino "Audio", qui est normalement téléchargée lors de l'installation du logiciel Teensyduino cependant il peut arriver qu'elle ne se soit pas bien installée. Copiez aussi quelques fichiers .wav sur votre carte SD.

Une fois la Teensy connectée au shield audio, téléversez le code arduino "Teensy audio.ino" et testez la lecture d'un unique fichier .wav ainsi que la connexion à la carte SD. Si des erreurs surviennent, cela peut être dû à un problème lors du chargement des librairies Audio et SD ou dû au micro-contrôleur branché dans le mauvais sens. Votre fichier .wav doit durer plus de quelques secondes (au moins 5s) sinon il n'a pas le temps d'être traité par la Teensy.
Si tout fonctionne, téléversez le sketch "WavFilePlayer.ino" qui permet de lire différents fichiers .wav (mais pas de façon simultanée). L'insertion de votre code dans des boucles if() permet de ne diffuser vos messages vocaux que si la Teensy audio reçoit un signal de la Teensy moteur.

==Robot opérationnel==
*Voici la vidéo qui résume ce scénario :

{{#ev:youtube|https://www.youtube.com/watch?v=0oLkaCVnEL0}}

=Scénario 4 : Hermès=
==Présentation du scénario==

Ce dernier robot est un robot porteur de messages.
Le robot, tout comme les autres, se déplacera le long du parcours tracé avec une ligne blanche. Il sera en quête d'un client. Lorsque, à l'aide, de ses capteurs à ultrasons, il détectera une personne, il se dirigera vers elle. Il se stoppera alors et demandera s'il s'agit d'un client ou d'un serveur via un écran et il dictera la demande. Il recevra la réponse via un clavier. La commande sera enregistrée dans une base de données situé sur le serveur de la Raspberry. Il repartira ensuite.
Deux possibilités s'offrent alors :
- s'il a obtenu 4 commandes de la part de clients, il se mettra en quête d'un serveur pour lui restituer ces informations.
- s'il a au moins une commande et qu'il n'a pas trouvé d'autre client au bout de 5 minutes, il recherchera là encore un serveur pour lui donner la commande.

==Documentation technique==
Nous allons donc avoir besoin de trois cartes pour ce robot : Une carte Raspberry Pi2 qui va se charger de la partie communication internet (implémentation d'un serveur web) et deux cartes Arduino Teensy : Une pour la commande moteurs, le suivi de ligne, la detection d'obstacle par capteurs ultrasons et le suivi de personnes par caméra (traitement d'images) et une pour l'enregistrement et l’émission de messages audio via une audio-cape Arduino.

==Etapes de réalisation==
===Etape 1 : Créer une carte SD Raspbian (OS linux Debian pour Raspberry) pour notre Raspberry Pi===

1) Choisir une carte SD pour la Raspberry de 8GO ou plus

2) Télécharger la dernière version de la distribution Raspbian (Jessie) 2016-05-10-rasbian-jessie.zip: https://www.raspberrypi.or/downloads/raspbian/

3) Télécharger et installer le logiciel Win32DiskManager qui va nous permettre d'installer Raspbian Jessie sur la carte SD: https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/latest/download

4) Décompresser 2016-05-10-rasbian-jessie.zip: on obtient alors une un fichier ".img".

5) Insérer la carte SD dans le port de l'ordinateur et lancer Win32DiskManager. Préciser le chemin du fichier ".img" représentant l'image disque de l'OS Raspbian Jessie puis cliquer sur "write". Attendre.

6) L'écriture finie, éjecter la carte SD: elle est prête à être utiliser.

Source: http://raspbian-france.fr/creez-carte-sd-raspbian-raspberry-pi-windows/

Remarque: l'image de la raspberry sur la SD carte sera de 3.5Go à peu près. Pour pouvoir utiliser l'intégralité des 8Go de la SD carte, il faut procéder comme suit:
1) Entrer la commande $ sudo raspi-config
2) Valider le menu "Expand Filesystem" et répondre oui à tout les cadres qui apparaissent.
3) Rebooter la raspberry

===Etape 2 : Connexion à la Raspberry===

Soit on connecte la Raspberry à un écran d'ordinateur et on la munie d'un clavier et souris pour travailler directement dessus.

Soit on travaille en session ssh avec un logiciel comme MobaXterm. On procède comme ci-dessous:

1) On effectue une liaison ethernet avec la carte.

2) L'ordinateur va adresser automatiquement une adresse ip du même sous-réseau que la liaison ethernet à la carte. Pour connaître cette adresse ip, on peut effectuer un scan dans le sous-réseau avec le
[[Fichier:Nmap.JPG|vignette|centre|Scan du sous-réseau]] 
Dans ce logiciel on inscrit dans cible le nom du sous-réseau, on choisit Ping scan et on clique sur scan. L'adresse ip de tout les périphériques connectés à ce sous-réseau va s'afficher.
Une fois l'adresse obtenu, on ouvre une session ssh.

3) La session ouverte, un login est demandé. Par défaut il s'agit de "pi". Ensuite le mot de passe est par défaut "raspberry".

===Etape 3 : Mise en place du serveur et de la base de données Mysql===

1) Tout d’abord, nous allons installer Apache, qui est le serveur web en tant que tel.
Avant d’installer le serveur, nous devons mettre à jour notre carte, soit en utilisant les droits administrateur en étant connecté en root, soit via la commande sudo.
$ sudo aptitude update
$ sudo aptitude upgrade
Puis $ sudo aptitude install apache2 . Lors de l'installation du package, répondez "y" à la question.
On donne ensuite des droits au dossier d’apache qui vous permettra de facilement administrer les sites. Pour cela, lancez les commandes suivantes :
$ sudo chown -R www-data:pi /var/www/html/
$ sudo chmod -R 770 /var/www/html/
Une fois l’installation terminée, nous pouvons tester qu’Apache fonctionne correctement en nous rendant sur l’adresse de la Raspberry.
En ssh, on utilise la commande suivante: $ wget -O verif_apache.html http://192.168.137.227
Cette commande va enregistrer le code HTML de la page dans le fichier « verif_apache.html » dans le répertoire courant.
Vous n’avez donc plus qu’à lire le fichier avec la commande $ cat ./verif_apache.html
Si vous voyez marqué à un endroit dans le code « It works! », c’est qu’Apache fonctionne.

2) Pour envoyer des requêtes à la base de données, il faut installer PhP via la commande suivante:
$ sudo aptitude install php5 . Lors de l'installation du package, répondez "y" à la question.
Pour vérifier que PhP a bien été installé, vous allez en premier lieu supprimer le fichier « index.html » dans le répertoire « /var/www/html »
$ sudo rm /var/www/html/index.html
Puis créez un fichier « index.php » dans ce répertoire, avec cette ligne de commande $ echo "<?php phpinfo(); ?>" > /var/www/html/index.php
Ensuite effectuez les commandes $ wget -O verif_apache.html http://192.168.137.227 et $ cat ./verif_apache.html .
Si vous voyez marqué à un endroit dans le code « PHP Version », c’est que PhP fonctionne.

3) Nous allons installer MySQL. Pour ce faire il faut exécuter la commande suivante:
$ sudo aptitude install mysql-server php5-mysql
Pendant l'installation, on vous demandera de choisir un mot de passe pour pouvoir se connecter à la base de données. Retenez le bien.
Une fois MySQL installé, nous allons construire notre base de données. Pour cela, en mode root taper la commande $ mysql -u root -p
Le mot de passe demandé est le même que celui que vous avez rentré lors de l'installation.
Pour créer une base de données nommée "commande", entrer "create databases commande;"
Sélectionner ensuite la base avec la commande "use commande"
Pour créer la table, entrer la commande "create table fichier (id INT, nom VARCHAR(20), date DATE, int numero);" Vous pouvez la visionner avec la commande "describe fichier;"
Le numéro "id" servira à classer les commandes reçu par le robot. Le "nom" contiendra le nom du fichier wave de la commande vocale effectué par le client. La "date" contiendra l'heure
de la commande et "numero" le numero de la commande durant la soirée où le robot est mis en marche.
Voilà, la base de données est prête à être utilisé.

===Etape 4 : Mise en place de l'écran LCD===

Pour installer les programmes régissant l'écran, il faut exécuter les commandes ci-dessous:
$ cd /home/pi/Desktop
$ sudo git clone https://github.com/DexterInd/GrovePi
Une fois les commandes effectuées, aller dans le répertoire $ cd /home/pi/Desktop/GrovePi/Script puis mettre le script "install.sh" exécutable via la commande $ sudo chmod +x install.sh
Exécuter le script ensuite avec la commande $ sudo ./install.sh . Répondez "y" si on vous le demande.
A la fin de l'installation, la carte va redémarrer.
L'écran lcd doit être branché à l'un des ports i2C.
Il faut également vérifié que le module gérant l'i2C est dans le noyau. Effectuer la commande $ raspi-config
Allez dans "Advanced Options", "I2C" puis "yes", "ok", "yes" et "ok".
[[Fichier:grove2.JPG|vignette|centre|Mise en place du Grove]] 
[[Fichier:Ecran.jpg|vignette|centre|Ecran LCD]] 

===Etape 5 : Ajout des logiciels pour micro usb et enceintes ===

1) Pour activer le son sur la prise Jack, il faut effectuer les commandes suivantes:
$ sudo apt-get install alsa-utils
Créer un fichier avec la commande $ sudo nano .bashrc dont on écrira les commandes
$ sudo modprobe snd_bcm2835 pour intégrer le programme au noyau
$ sudo amixer cset numid=3 1 pour ressortir le son sur la prise Jack

2) Pour utiliser le micro, brancher celui-ci sur le port USB. Vous n'avez besoin d'aucun driver pour que ça marche.
Taper la commande $ alsamixer
Vous arriverez sur cette fenêtre:
[[Fichier:micro.JPG|vignette|centre|Fenêtre de sélection du micro]] 
Taper sur F6 puis sélectionner votre micro. Pour pouvez augmenter ou diminuer le volume via la barre verticale du milieu.

===Etape 6 : Ajout des codes sources ===

Pour faire démarrer le programme du robot, vous aurez besoin des codes sources suivants:
- Ceux en python pour l'écran : [[Fichier: python12.zip]] 
- Celui en C pour le programme principal : [[Fichier: MainHermes.zip]] 
- Les fichiers audio : [[Fichier: Audio12.zip]] 

Les fichiers en python doivent être mis dans le répertoire $ cd /home/pi/Desktop/GrovePi/Software/Python/grove_rgb_lcd/
Pour les autres, créer un répertoire $ mkdir /home/projet/ et y mettre les fichiers audio et programme comme ils sont présents dans le fichier zip.

Pour compiler le programme en C, taper la commande $ gcc MainHermes.c -o MainHermes 'mysql_congfig --cflags --libs' . L'instruction entre guillemets sert à faire le lien avec
la bibliothèque de requête en C de MySQL. Les étapes principales du programme sont commentées dedans.

Pour lancer le programme au démarrage, il faut ajouter la ligne ci-dessous dans le fichier $ /etc/rc.local
Après #By default this script does nothing, "/home/projet/MainHermes"
Ce script s’exécutera juste après le boot de la carte en mode root.

===Etape 7 : Connection Teensy via le port série ===

Brancher la carte teensy au port serie ci-dessous:
[[Fichier:series10.JPG|vignette|centre|Pin serie sur Raspberry]] 
Dès que le robot aura détecter une personne, il enverra via ce port un message que lira le code C et le robot commencera alors à poser ses questions.

==Robot opérationnel==

[[Catégorie:TELECOM]]
[[Catégorie:Arduino]]
[[Catégorie:Teensy]]