Documentation MOOREV-Timer-Camera ScFo

Information:

Groupe de projet: L1 - Science Formelles Maths-Info - (février - avril 2023)

- CHU Amélie amelie.chu@etu.sorbonne-universite.fr

- SAE LIM Thierry thierry.sae_lim@etu.sorbonne-universite.fr

- PERRIN DE BRICHAMBAUT Jules jules.perrin_de_brichambaut@etu.sorbonne-universite.fr

Contexte:

Dans le cadre de notre projet d'ARE, nous nous focalisons sur la récolte de données images et vidéos d'espèces marines à l'aide de caméras et de capteurs. 

Objectif:

Notre objectif est de concevoir un système autonome qui permet d'enregistrer ces données en profondeur sur une longue durée (plusieurs semaines à plusieurs mois), à faible coût et à faible consommation d'énergie. 

Matériel:

- GoProHero3+Silver

- LED Cree

- Arduino NANO/ ESP32

- Multimètre TENMA 72-14620

- Esp32-Cam

- Breadboard

- Caisson hermétique

- Ordinateur

GoPro Hero3+Silver

Machines utilisées:

Construction:

1- Réflexion sur les aspects à prendre en compte du projet (contraintes et accessibilités)

2- Recherches sur différents moyens et façons de contrôler la GoPro

3- (Tests sur comparaison Arduino Nano ESP32)

Etape :

- Réaliser le soudage de l'Arduino/l'ESP32 si il ne sont pas soudé.

- Installer sur ordinateur le logiciel relié au multimètre

Etape :

- On réalise des mesures de consommation sur l'Arduino et l'ESP32 pour choisir le mieux adapté. 

On branche sur un breadboard les deux microcontrôleurs. On alimente en premier temps une des deux carte avec un courant de 5V pour lancer le script. Entre la carte et le générateur on insère le multimètre qui est de même relié à un ordinateur pour prendre les données en temps réel.  

   

Branchement de l'Arduino (gauche) et de l'ESP32 (droite).

On récolte les données de consommation pour les deux cartes à l'aide du logiciel sur ordinateur.

Etape :

- Comparer les résultats obtenus: faire une moyenne des données récoltées et les visualiser (utilisation de Numpy/Panda/Matplotlib) 

Résultats obtenus:

On observe que l'Arduino Nano consomme moins que l'ESP32. Les pics de chaque lignes correspondent à l'allumage de la LED de chaque carte, et l'espace entre chaque pic correspond au mode veille. L'Arduino semble le mieux adapté en terme de consommation.

	Arduino	ESP32
mean	6.1727 mA	10.5101 mA
standard deviation	4.6997	11.8473
total time	5.0 min 18.0 s	5.0 min 0.0 s
total time consumption	2981.44 mA	4792.6 mA
average consumption	22.2219 mW/h	37.8363 mW/h

Etape:

On souhaite maintenant faire la mesure entre notre système qui intègre la GoPro et l'Arduino, et l'ESP32-Cam qui est un ESP32 qui comprend déjà le microcontrôleur et une caméra. On pourra comparer la consommation des deux systèmes