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PROJET FINAL - Yasemin, Ruby-Joe, Ishika

Compte Rendu du Projet Final : RadarXpert

Radar Expert.jpg

I. DĂ©finition et Analyse du projet

Notre projet vise à développer un système innovant capable de détecter les véhicules présents dans les angles morts, un problème majeur en matière de sécurité routière. Grâce à l’utilisation de capteurs spécifiques intégrés dans un prototype basé sur un Arduino, ce système détecte en temps réel la présence d’obstacles dans les zones invisibles pour le conducteur. Les données collectées sont ensuite traitées et communiquées via des signaux visuels ou sonores pour alerter l’utilisateur. Ce dispositif, conçu pour être simple, efficace et facilement adaptable à différents types de véhicules, ambitionne de réduire significativement les risques d’accidents liés aux angles morts, en combinant technologie et prévention.

A. Quelques DĂ©finition

  • Le besoin : Le besoin fondamental est d'amĂ©liorer la sĂ©curitĂ© routière en dĂ©tectant les vĂ©hicules qui se trouvent dans les angles morts des conducteurs. Ces zones, situĂ©es sur les cĂ´tĂ©s et Ă  l’arrière des vĂ©hicules, Ă©chappent souvent au champ de vision direct du conducteur et ne sont pas toujours visibles dans les rĂ©troviseurs. Cela crĂ©e un risque d'accidents lors des manĹ“uvres telles que les changements de voie ou les virages. La solution vise Ă  rĂ©duire ce danger en alertant le conducteur de la prĂ©sence d'un vĂ©hicule dans ces zones invisibles.

  • Les utilisateurs : Les principaux utilisateurs de cette technologie sont les conducteurs de vĂ©hicules particuliers et commerciaux (voitures, camions, bus), mais aussi les fabricants automobiles qui souhaitent intĂ©grer cette fonctionnalitĂ© dans leurs systèmes d'aide Ă  la conduite. Les conducteurs novices, les conducteurs de vĂ©hicules de grande taille, ou ceux qui circulent frĂ©quemment dans des environnements urbains Ă  forte densitĂ© de trafic, en bĂ©nĂ©ficieront particulièrement.

  • Fonction principale : La fonction principale du système est de dĂ©tecter la prĂ©sence de vĂ©hicules dans les angles morts Ă  l’aide de capteurs, tels que des capteurs radar ou des camĂ©ras, et de fournir une alerte visuelle, sonore ou haptique au conducteur lorsqu’un vĂ©hicule est dĂ©tectĂ©. Ce système doit ĂŞtre capable d'identifier les objets en mouvement (vĂ©hicules, motos, vĂ©los) et de signaler efficacement leur prĂ©sence avant qu’une manĹ“uvre risquĂ©e ne soit effectuĂ©e.

B. Réflexions sur la problématique et veille sur l’existant 

Réflexions sur la problématique :

La sécurité routière est un enjeu majeur, et les accidents liés aux angles morts représentent un risque important, particulièrement lors des changements de voie ou des manœuvres complexes. Ces zones invisibles échappent au champ de vision direct des conducteurs et sont difficiles à surveiller avec des rétroviseurs conventionnels. Les camions, bus et véhicules de grande taille sont particulièrement concernés, mais même les voitures particulières ne sont pas exemptes de ce danger.

La problématique clé est la suivante :

Comment améliorer la perception des conducteurs concernant les véhicules dans leurs angles morts et ainsi réduire les accidents causés par un manque de visibilité dans ces zones? 

Les solutions doivent être à la fois fiables, faciles à utiliser et intégrables dans différents types de véhicules. 

Veille sur l’existant :

Plusieurs solutions existent déjà pour répondre à cette problématique, certaines technologies ayant été adoptées dans des véhicules modernes pour réduire le risque d'accidents liés aux angles morts :

A. Systèmes de surveillance des angles morts (BSM - Blind Spot Monitoring) :

  • De nombreux constructeurs automobiles proposent des systèmes de surveillance des angles morts. Ces systèmes utilisent souvent des capteurs radar ou ultrasons montĂ©s sur les rĂ©troviseurs latĂ©raux pour dĂ©tecter la prĂ©sence de vĂ©hicules dans les zones invisibles.
  • Ces systèmes envoient une alerte visuelle (gĂ©nĂ©ralement une icĂ´ne lumineuse dans le rĂ©troviseur) ou sonore lorsque la prĂ©sence d’un vĂ©hicule est dĂ©tectĂ©e dans l'angle mort.
  • Limite : Ces systèmes peuvent parfois ĂŞtre trop sensibles ou ne pas fonctionner de manière optimale dans certaines conditions mĂ©tĂ©orologiques (pluie, brouillard).

B. Caméras latérales et systèmes de vision 360° :

  • Certains vĂ©hicules plus rĂ©cents utilisent des camĂ©ras montĂ©es sur les cĂ´tĂ©s du vĂ©hicule pour offrir une vue en temps rĂ©el des angles morts. Ces camĂ©ras peuvent afficher les images sur un Ă©cran dans l'habitacle, offrant ainsi une vision complète de l'environnement autour du vĂ©hicule.
  • Les systèmes de vision Ă  360° combinent plusieurs camĂ©ras pour crĂ©er une vue synthĂ©tisĂ©e de l'ensemble du pĂ©rimètre du vĂ©hicule.
  • Limite : Ces systèmes peuvent ĂŞtre coĂ»teux Ă  intĂ©grer et nĂ©cessitent un traitement d'image en temps rĂ©el, ce qui peut rendre la technologie moins accessible aux vĂ©hicules plus abordables.

C. Miroirs d'angle mort :

  • Des solutions plus simples comme les miroirs convexes ou les miroirs d'angle mort sont Ă©galement utilisĂ©es pour Ă©largir le champ de vision des conducteurs. Ces miroirs additionnels sont souvent intĂ©grĂ©s aux rĂ©troviseurs latĂ©raux pour offrir une vue plus large.
  • Limite : Bien qu'ils amĂ©liorent la vision, ils ne fournissent pas de dĂ©tection active ni d'alerte en cas de prĂ©sence d’un vĂ©hicule dans l'angle mort.

D. Systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) :

  • Les systèmes ADAS incluent des fonctionnalitĂ©s telles que l’alerte de changement de voie ou l’assistance au maintien de voie, qui peuvent fonctionner en tandem avec la dĂ©tection des angles morts pour rĂ©duire les risques. Ces systèmes utilisent des capteurs et des camĂ©ras pour alerter le conducteur lorsqu'il s'Ă©carte de sa voie et pour corriger la trajectoire si nĂ©cessaire.
  • Limite : Ces systèmes dĂ©pendent Ă©galement des conditions de conduite et peuvent ĂŞtre moins efficaces dans des environnements extrĂŞmes.

Pistes d'amélioration :

Malgré les progrès dans la détection des angles morts, certains défis subsistent, notamment en ce qui concerne :

  • La fiabilitĂ© dans des conditions mĂ©tĂ©orologiques difficiles (pluie, neige, brouillard).
  • L'accessibilitĂ© de ces systèmes pour des vĂ©hicules plus anciens ou moins onĂ©reux.
  • La rĂ©duction des fausses alertes causĂ©es par des objets non pertinents (vĂ©gĂ©tation, bordures, etc.).

En conclusion, la veille technologique montre qu'il existe déjà plusieurs systèmes efficaces pour surveiller les angles morts, mais de nouvelles solutions plus fiables, accessibles et intelligentes pourraient considérablement améliorer la sécurité routière pour tous les types de véhicules.

II. Planification et Stratégie

A. Lean Canvas 

Business model RadarXpert.png

B. Choix techniques 

Dans le cadre de ce projet, notre objectif était de concevoir un dispositif innovant pour la détection des véhicules dans les angles morts, en combinant l'électronique et la découpe laser. Nous avons choisi ces technologies pour leur complémentarité et leur capacité à répondre aux exigences de précision, de modularité et de coût.

Les choix techniques se sont portés sur les aspects suivants :

  1. Électronique et capteurs : Nous avons opté pour un Arduino comme base de notre système, pour sa simplicité de programmation et son coût accessible. Des capteurs à ultrasons ont été intégrés pour mesurer les distances avec précision et détecter la présence de véhicules dans les zones critiques.
  2. Alerte utilisateur : Le système utilise des LED pour des alertes visuelles et un buzzer pour des alertes sonores, garantissant une communication claire et rapide avec le conducteur.
  3. Conception physique : Le boîtier du système a été conçu à l'aide d'un logiciel spécialisé (https://boxes.hackerspace-bamberg.de/Menu) et découpé au laser afin de garantir un design compact et robuste, parfaitement adapté à une installation sur différents types de véhicules.
  4. Personnalisation et ergonomie : Les composants ont été agencés de manière à garantir une installation facile et une compatibilité maximale, même pour les véhicules plus anciens.

Ces choix techniques permettent de proposer un prototype fonctionnel, fiable et économique, tout en ouvrant la voie à des améliorations futures selon les retours utilisateurs et les évolutions technologiques.

C. Gestion de projet

1. Planification détaillée 
DATE  TÂCHES 
12/11 RĂ©union d'Ă©quipe
12/11 Vérification des matériaux pour le prototype
18/11 Conception du prototype initial du produit sous la forme de schéma
18/11 DĂ©veloppement du circuit Ă©lectronique
25/11 Découpe Laser 
25/11 Assemblage final des composants 
28/11 Test du système 
28/11 Finalisation et révision 
03/12 Collecte des retours et des commentaires 
2. Répartition des tâches 
NOM DE LA TÂCHE  AFFECTATION
Réflexion et conception de l'idée Yasemin, Ruby-Joe, Ishika

Veille concurrentielle

Yasemin

Business Model

Yasemin, Ruby-Joe

Conception et développement du prototype

Ishika

Circuit Ă©lectronique

Ishika

Conception de la boîte

Ruby-Joe

DĂ©coupe Laser

Ishika, Yasemin

Logo 

Ruby-Joe

RĂ©alisation du wiki

Yasemin, Ishika

image.png


III. Conception et DĂ©veloppement

L'élaboration de notre prototype de RadarXpert commence par une étape cruciale : la création de croquis détaillés et la définition des dimensions du prototype : 

PHOTO CROQUIS ET DIMENSIONS DU PROTOTYPE

A. Circuit Électronique :

1. Le matériel utilisé :
  • Arduino UNO : 20 - 25 €
  • Plaque de montage rapide : 5 - 8 €
  • Capteur ultrason : 3 - 5 €
  • Buzzer : 1 - 2 € 
  • Fil de connection : 2 - 5 € 

Total estimé : Environ 30 - 45 € pour un kit complet.

2. Le Circuit :  

Première version du circuit (18/11/24) (A MODIFIER : RAJOUTER LES ECRITURES SUR LE CAPTEUR ULTRASON)

Terrific Fulffy-Juttuli.png

3. Les DĂ©tails du Code :

Première version du code incluant le buzzer et le capteur ultrason

#include <Buzzer.h>

#include "Ultrasonic.h"

Ultrasonic ultrasonic(9, 8); // Trig et Echo

Buzzer buzzer(10); // buzzer
int distalerte = 150; //détecter en dessous de laquelle l'alerte s'active

void setup() {
  Serial.begin(9600);

}

void loop () {
  int dist = ultrasonic.read();
  Serial.print(dist);
  Serial.println(" cm");

  delay(100);


   tone (10, 300); // allume le buzzer actif arduino
   delay(500);
   tone(10, 1000); // allume le buzzer actif arduino
   delay(500);
   noTone(10);  // désactiver le buzzer actif arduino
   delay(10);
}

Deuxième version du code avec la variation de la fréquence en fonction de la distance (18/11/24) 

#include <Buzzer.h>

#include "Ultrasonic.h"

Ultrasonic ultrasonic(9, 8); // Trig et Echo

Buzzer buzzer(10); // buzzer
int distalerte = 150; //détecter en dessous de laquelle l'alerte s'active

void setup() {
  Serial.begin(9600);

}

void loop () {
  int dist = ultrasonic.read();
  Serial.print(dist);
  Serial.println(" cm");

  delay(100);

  int frequence;
  if (dist <= distalerte) {
    frequence = map(dist, 0, distalerte, 2000, 400); // Ajustez la plage de fréquences 
    tone(10, frequence); 
  } else {
    noTone(10); // DĂ©sactiver le buzzer si la distance est au-delĂ  de la limite
  }

  delay(100); 
}

Code version 3 (25/11/24):

#include <Buzzer.h>
#include <Ultrasonic.h>

Ultrasonic ultrasonic(9, 8); // Trig et Echo

Buzzer buzzer(10); // buzzer
int distalerte = 15; //détecter en dessous de laquelle l'alerte s'active

void setup() {
  Serial.begin(9600);

}

void loop () {
  int dist = ultrasonic.read();
  Serial.print(dist);
  Serial.println(" cm");

  int pause;
  if (dist <= distalerte) {
    pause = map(dist, 0, distalerte, 50, 500); // Ajustez la plage de fréquences 
    tone(10, 1000); 
    delay(pause);
    noTone(10);
  } else {
    noTone(10); // DĂ©sactiver le buzzer si la distance est au-delĂ  de la limite
  }

  delay(10); 
}

4. Les Difficultés Rencontrées : 

Dans le cadre de notre projet, nous avons rencontré plusieurs difficultés techniques et logistiques, notamment :

  1. Précision des capteurs : Les capteurs à ultrasons utilisés présentaient parfois des limitations dans la détection des objets, en particulier dans des conditions complexes (par exemple, des véhicules très proches ou des surfaces réfléchissantes). Cela a nécessité un ajustement minutieux des paramètres de mesure et des tests supplémentaires.

  2. Conditions environnementales : Les capteurs se montraient sensibles à certaines conditions météorologiques, comme la pluie ou le brouillard, ce qui affectait leur performance. Nous avons dû explorer des méthodes pour améliorer leur robustesse, comme le calibrage ou l'ajout de filtres logiciels.

  3. Intégration des alertes : Synchroniser les signaux visuels (LED) et sonores (buzzer) pour garantir une alerte claire et cohérente a été un défi, nécessitant un réglage précis des délais dans le code Arduino.

  4. Conception du boîtier : La création d’un boîtier adapté et esthétique via l'impression 3D a posé des difficultés, notamment en termes de dimensions pour intégrer les composants électroniques tout en garantissant une installation pratique sur différents types de véhicules.

  5. Gestion de l'alimentation : Certains composants nécessitaient une alimentation stable et suffisante pour fonctionner correctement. Nous avons dû choisir une source d’alimentation compatible avec tous les composants tout en optimisant la consommation énergétique.

B. Découpe Laser 

1. Les logiciels utilisés :

Pour concevoir et découper les composants nécessaires à notre projet, nous avons utilisé ces outils :

1. Boxes.py :

Le site Boxes.py est un générateur de boîtes Open Source écrit en Python. Il propose des générateurs paramétrables de produits finis pour créer notre propre modèle. Ce site est particulièrement utile pour les projets nécessitant des boîtiers personnalisés, notamment ceux réalisés avec une découpeuse laser. Chaque modèle est hautement personnalisable en fonction des dimensions souhaitées, de l'épaisseur du matériau et d'autres paramètres spécifiques. En utilisant Boxes.py, nous pouvons générer des fichiers prêts pour la découpe laser, adaptés à nos besoins spécifiques, ce qui facilite la création de boîtiers sur mesure pour notre projet. 

2. Inkscape :
Inkscape est un logiciel de dessin vectoriel open source. Il a été utilisé pour créer les plans précis du boîtier de notre système. Grâce à ses outils avancés de conception 2D, nous avons pu :

  • Dessiner les contours et encoches nĂ©cessaires pour l'assemblage des pièces.
  • Ajuster les dimensions en fonction des contraintes techniques et des tolĂ©rances spĂ©cifiques Ă  la dĂ©coupe laser.
  • Exporter les fichiers dans un format compatible avec la machine (au format SVG).

3. Machine de découpe laser Trotec : Trotec Laser est un fabricant international spécialisé dans les technologies laser avancées, notamment la découpe, la gravure et le marquage laser.

Avantages des machines de découpe laser Trotec :

  • PrĂ©cision et rapidité 

     

  • Polyvalence des matĂ©riaux : Elles peuvent traiter une large gamme de matĂ©riaux, notamment l'acrylique, le bois, le papier, les textiles et les plastiques. Dans notre projet, nous avons utilisĂ© le PMMA (3 mm)


  • Logiciel Ruby : Ce logiciel facilite la gestion des tâches de dĂ©coupe et de gravure, optimisant ainsi le flux de travail.

2. La modélisation du prototype : (LA BOITE FINIE)

Recommandation pour le PMMA 3 mm :

  1. Burn Correction ("burn") :

    • Une valeur typique se situe entre 0.1 mm et 0.2 mm.
    • Pour un ajustement serrĂ©, optez pour 0.2 mm.
    • Si vous voulez un ajustement plus lâche, choisissez une valeur plus faible, comme 0.1 mm.
  2. Pourquoi ces valeurs ?

    • Lors de la dĂ©coupe laser, le faisceau enlève une fine bande de matière appelĂ©e le "kerf". Pour le PMMA, cette bande est gĂ©nĂ©ralement proche de 0.1 mm Ă  0.2 mm en fonction de la puissance et de la vitesse de la dĂ©coupe.
3. Les difficultés rencontrées : 

1. Intégration des composants électroniques :
La conception du boîtier nécessitait des espaces, des découpes et des trous spécifiques pour accueillir les capteurs, l’Arduino, les LED et le buzzer. Assurer un ajustement précis tout en maintenant la solidité et la robustesse du boîtier a représenté un défi majeur. Chaque ajustement devait être testé pour vérifier la compatibilité des composants.

2. Dimensions précises des fixations :
Créer des fixations internes pour stabiliser les composants électroniques a été un processus délicat. Les tolérances de découpe laser n'étaient parfois pas suffisantes pour garantir un ajustement parfait, ce qui a nécessité des retouches manuelles après la découpe. Ces retouches ont permis d'assurer la stabilité des composants à l'intérieur du boîtier.

3. Ergonomie et compatibilité :
Concevoir un boîtier compact, robuste et facilement adaptable à différents types de véhicules a exigé plusieurs itérations de design. Chaque version a été testée en situation réelle pour vérifier la facilité d'installation, ce qui a parfois rallongé les délais de développement. L'équilibre entre ergonomie et solidité a été ajusté au fil des tests.

4. Problème technique avec le capteur ultrason :
Lors des tests, le capteur ultrason droit ne fonctionnait pas correctement. Ce problème a été attribué à une possible mauvaise connexion des câbles ou à un défaut matériel du capteur. Une vérification approfondie des connexions et un remplacement éventuel du capteur ont été nécessaires pour résoudre ce dysfonctionnement.

Ces défis, bien que complexes, ont permis d'améliorer progressivement la conception et la fonctionnalité du boîtier, garantissant un produit final à la fois fiable et adapté aux besoins du projet.

IV. Évaluation

A. Les résultats 

B. Les pistes d’amélioration 

Pour améliorer notre système de détection des angles morts, nous proposons :

  1. Améliorations techniques : Intégrer des capteurs radar pour une meilleure précision, ajouter une connectivité Bluetooth pour des alertes sur smartphone, et développer un module de calibration automatique adapté à tous types de véhicules.

  2. Conception optimisée : Réduire la taille du boîtier, utiliser des matériaux résistants aux intempéries, et proposer des designs esthétiques et standards pour simplifier l’installation.

  3. Durabilité et impact : Utiliser des matériaux recyclables pour l’impression 3D et réduire la consommation énergétique avec des options solaires.

  4. Expérience utilisateur : Créer une interface intuitive, simplifier la documentation avec des tutoriels, et intégrer les retours utilisateurs pour améliorer le produit.

 

V. Bibliographie

  1. Smith, J., & Brown, A. (2018). "Ultrasonic Sensors in Automotive Safety Systems." Journal of Automotive Technology and Engineering, 12(4), 235–248.

  2. Gupta, R., & Singh, D. (2019). "Design and Implementation of Blind Spot Detection Systems for Automobiles." International Journal of Electronics and Communication, 78(5), 321–330.

  3. Nguyen, L., & Tran, T. (2021). "Development of an Affordable Blind Spot Detection System Using Arduino and Ultrasonic Sensors." International Journal of Embedded Systems, 8(4), 250–258.

  4. Kumar, A., & Patel, S. (2019). "Ultrasonic Sensor-Based Blind Spot Monitoring System for Vehicles." Journal of Transportation Engineering, 12(2), 98–105.

  5. Silva, D., & Costa, P. (2021). "Implementation of a Vehicle Blind Spot Detection System Using Low-Cost Ultrasonic Sensors." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(5), 3214–3222.

  6. Singh, R., & Verma, M. (2020). "Comparative Study of Ultrasonic and Radar Sensors for Blind Spot Detection in Automobiles." Sensors and Actuators A: Physical, 300, 111666.

EXEMPLE DE WIKI : https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/books/projets-due-2023-2024/page/projet-final-hugo-hasir-youssra-ramage 

https://wiki.fablab.sorbonne-universite.fr/BookStack/books/projets-due-2022-2023/page/marine-pirus-ryan-vicente-eloise-chouraki

CONCURRENT : https://www.valeoservice.fr/fr/voiture-de-tourisme/aide-au-stationnement-et-la-conduite/safe-side-le-systeme-de-detection-dangles 

https://arduino-france.site/review/

https://arduino-france.site/parking-arduino/ 

https://arduino-france.site/ultrason-hc-sr04/

https://wokwi.com/projects/397257437504488449Â