Skip to main content

PROJET FINAL - Yasemin, Ruby-Joe, Ishika

Compte Rendu du Projet Final : RadarXpert 🚗

I. Définition 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 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 Définition

  • Le besoin : Le besoin fondamental est d'améliorer la sécurité routière en détectant les véhicules qui se trouvent dans les angles morts des conducteurs. Ces zones, situées sur les côtés et à l’arrière des véhicules, échappent souvent au champ de vision direct du conducteur et ne sont pas toujours visibles dans les rétroviseurs. Cela crée un risque d'accidents lors des manœuvres telles que les changements de voie ou les virages. La solution vise à réduire ce danger en alertant le conducteur de la présence d'un véhicule dans ces zones invisibles.

  • Les utilisateurs : Les principaux utilisateurs de cette technologie sont les conducteurs de véhicules particuliers et commerciaux (voitures, camions, bus), mais aussi les fabricants automobiles qui souhaitent intégrer cette fonctionnalité dans leurs systèmes d'aide à la conduite. Les conducteurs novices, les conducteurs de véhicules de grande taille, ou ceux qui circulent fréquemment dans des environnements urbains à forte densité de trafic, en bénéficieront particulièrement.

  • Fonction principale : La fonction principale du système est de détecter la présence de véhicules dans les angles morts à l’aide de capteurs, tels que des capteurs radar ou des caméras, et de fournir une alerte visuelle, sonore ou haptique au conducteur lorsqu’un véhicule est détecté. Ce système doit être capable d'identifier les objets en mouvement (véhicules, motos, vélos) et de signaler efficacement leur présence avant qu’une manœuvre risquée ne soit effectuée.

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 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? 

C'est ici que notre produit RadarXpert intervient pour répondre à la problématique. 

Capture d’écran 2024-11-27 à 00.16.16.png

La Concurrence :

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 :

Technologies

Description

Limites

1. Systèmes de surveillance des angles morts (BSM)

Utilisent des capteurs radar ou ultrasons pour détecter les véhicules dans les angles morts, avec alertes visuelles ou sonores.

Sensibilité excessive ou performance réduite par conditions météorologiques (pluie, brouillard).

2. Caméras latérales et systèmes de vision 360°

Des caméras offrent une vue en temps réel des angles morts, avec des systèmes 360° pour une vision complète.

Coût élevé et besoin de traitement d'image en temps réel, limitant l'accès pour les véhicules moins chers.

3. Miroirs d'angle mort

Miroirs convexes ou d'angle mort pour élargir le champ de vision des conducteurs.

Pas de détection active ni d'alertes, se contentent d'améliorer la vision.

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

Incluent des fonctionnalités comme l'alerte de changement de voie et l'assistance au maintien de la trajectoire.

Efficacité limitée dans des conditions extrêmes ou environnementales difficiles.

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

  • La fiabilité dans des conditions météorologiques difficiles (pluie, neige, brouillard).
  • L'accessibilité de ces systèmes pour des véhicules plus anciens.
  • La réduction des fausses alertes causées par des objets non pertinents (végétation, 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 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 Réunion d'équipe
12/11 Vérification des matériaux pour le prototype
18/11 Conception du prototype initial du produit sous la forme de schéma
18/11 Développement du circuit électronique
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 électronique

Ishika

Conception de la boîte

Ruby-Joe

Découpe Laser

Ishika, Yasemin

Logo 

Ruby-Joe

Réalisation du wiki

Yasemin, Ishika

image.png


III. Conception et Développement

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 :

Croquis.jpg

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) :

Terrific Fulffy-Juttuli.png

Capture d’écran 2024-12-03 à 13.49.03.png

DERNIÈREDernière VERSIONversion DUdu CIRCUITcircuit (25/11/24)  

Capture d’écran 2024-11-26 à 23.56.17.png-1.jpg

Capture d’écran 2024-12-03 à 13.50.06.png

3. Les Détails 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); // Désactiver le buzzer si la distance est au-delà 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); // Désactiver le buzzer si la distance est au-delà de la limite
  }

  delay(10); 
}
CODE FINAL (25/11/24)  
#include <Buzzer.h>
#include <Ultrasonic.h>

Ultrasonic ultrasonicgauche(9, 8); // Trig et Echo
Ultrasonic ultrasonicdroite(7, 6); // Trig et Echo

Buzzer buzzergauche(10); // buzzer gauche
Buzzer buzzerdroite(11); // buzzer droite
int distalerte = 15; //détecter en dessous de laquelle l'alerte s'active

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

}

void loop () {
  int distgauche = ultrasonicgauche.read();
  int distdroite = ultrasonicdroite.read();
  Serial.print(distgauche);
  Serial.println(" cm");
  Serial.print(distdroite);
  Serial.println(" cm");

  int pause;
  if (distgauche <= distalerte) {
    pause = map(distgauche, 0, distalerte, 50, 500); // Ajustez la plage de fréquences 
    tone(10, 1000); 
    delay(pause);
    noTone(10);
  } 
  if (distdroite <= distalerte) {
    pause = map(distdroite, 0, distalerte, 50, 500); // Ajustez la fréquence
    tone(10, 1500); // Fréquence différente pour différencier les directions
    delay(pause);
    noTone(10);
  } else {
    noTone(10); // Désactiver le buzzer si la distance est au-delà de la limite
  }

  delay(10); 
}

4. Les Difficultés Rencontrées  

Dans le cadre de notre projet, nous avons rencontré plusieurs difficultés :

  • mesurer la bonne fréquence pour le capteur ultrason
  • relier les plaques de montage, côté gauche et côté droit sur le même arduino
  • ajuster les câbles pour positionner correctement les deux plaque de montage au bon endroit

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. En utilisant Boxes.py, nous pouvons générer des fichiers prêts pour la découpe laser et adapter les paramètres, 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 nécessaires pour l'assemblage des pièces.
  • Ajuster les dimensions en fonction des contraintes techniques et des tolérances spécifiques à la découpe 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 :

  • Précision et rapidité 

     

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


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

2. La modélisation du prototype 

Capture d’écran 2024-12-03 à 13.53.59.png

Capture d’écran 2024-12-03 à 13.53.49.png

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 serré, 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 découpe laser, le faisceau enlève une fine bande de matière appelée le "kerf". Pour le PMMA, cette bande est généralement proche de 0.1 mm à 0.2 mm en fonction de la puissance et de la vitesse de la découpe.

Box .jpeg

3. Les difficultés rencontrées 

WhatsApp Image 2024-11-27 at 19.03.24_d9bf5c59.jpg

WhatsApp Image 2024-12-02 at 10.52.51_3709e81e.jpg

  • Ajustement du paramètre de brûlage : Lors de la découpe des plaques pour le boîtier, nous avons dû modifier la valeur de burn correction à trois reprises pour obtenir un ajustement optimal des pièces :

    - Avec une valeur initiale de 0,2 mm, les pièces ne s’agençaient pas correctement, rendant l’assemblage impossible.

  • - En réduisant la valeur à 0,15 mm, les pièces pouvaient s’assembler, mais il fallait exercer une pression excessive, ce qui risquait d’endommager le boîtier.

  • - Finalement, une valeur de 0,13 mm s’est avérée parfaite, permettant un ajustement précis et sans effort.

  • Dimensions inadaptées : Lors de la conception de la première version du boîtier, la largeur prévue était insuffisante pour accueillir le montage Arduino et ses composants. Cela a nécessité une révision complète des dimensions et une nouvelle découpe des plaques.

  • Fixation des composants : Afin de stabiliser les deux plaques et l’Arduino à l’intérieur du boîtier, nous avons utilisé du ruban adhésif double face aux endroits stratégiques, ce qui a permis de maintenir les composants en place de manière sécurisée.

  • Conséquences : Ces erreurs ont causé un retard dans le processus de fabrication, nécessitant des recalibrages et des ajustements manuels pour obtenir des dimensions et un assemblage corrects.

  • Solutions :

    - Réduction progressive de la valeur de burn correction à 0,13 mm, ce qui a permis un ajustement parfait des pièces.

  • - Vérification minutieuse des mesures et réalisation de prototypes en carton pour valider les dimensions avant chaque découpe laser.

  • - Ajustement des autres paramètres de découpe, tels que la puissance et la vitesse, pour assurer une découpe précise et éviter les bavures.

IV. Évaluation

A. Les résultats

Capture d’écran 2024-12-03 à 13.51.07.png

B. Les pistes d’amélioration

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

  • intégrer deux boîtes intégrant un arduino côté gauche et un deuxième arduino pour le côté droit
  • ajouter un accéléromètre pour mesurer la vitesse des voitures
 

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/397257437504488449