Jury Challenge Boitier Connecté Open Source

From Communauté de la Fabrique des Mobilites
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Description en une ligne : Jury Challenge Boitier Connecté Open Source Description :... Le challenge est présenté :

Equipe 1 : TWEAG.IO

  • Tweag : société de service, développeurs, 36 ingénieurs - 16 PhDs, compétence en blockchain
  • Le cas d'usage : Véhicule Laboratoire : from IOT to blockchain - end to end solution
  • détection d'un accident identifié par une accélération => événement remonte dans le cloud (IOT), si il y a un consensus entre les parties prenantes (véhicules, piétons, ...) => événement devient certifié via une blockchain 'ethereum'
  • Proposition d'une amélioration de conduite
  • Capteurs utilisés : accéléromètre, GPS
  • plateforme utilisée : AWS
  • protocole internet : HTTP
  • logiciel utilisé : Nix (open source) qui utilise des outils d'analyse de données
  • Database créée en cas d'accident
  • Utilisations:
    • pour les assurances : un accident = un smart contract avce toutes les infos, des photos
    • pour les constructeurs
    • pour les collectivités

Livrables

  • un maximum de traitement de données doit être fait en embarqué pour réduire les flux de données, et donc faire une analyse de l'accident à bord et ensuite envoyer les données.

Démonstration dun accident en live

  • accident remonte et création d'un hash
  • création d'une page web à remplir par les parties prenantes dans une app type "constat amiable" avec la possibilité d'ajouter des images/films
  • Autre Cas d'usage pour les TC (antoine Chèvre): preuve d'horaire / retard pour les opérateurs vis à vis de l'autorité au Brésil

Equipe 2 : HIPPOBOX

  • Thibault, Thomas, Cindy - étudiants Efrei Paris
  • Cas d'usages: Véhicule as a lab - évaluation des chauffeurs est subjective. Le projet vise à qualifier de façon objective la qualité de conduite d'un chauffeur
  • Utilisation de l'IOT pour collecter des données
    • qualité d'un trajet
    • quelles métriques ? quels calculs
  • Inconfort principalement dû : accélération latérale, les "secousses"
    • quelles manoeuvre, quelle accélération
    • accélération, fréquence
  • Données récupérées toutes les secondes de la Mangoh d'un coté et de l'autre du CAN Bus
    • accélération, GPS
    • CAN Bus : angle volant, pédale accél/frein
  • à la fin de la course, calcul et attribution de la note pour la course

Améliorations proposées

    • T°, vibration, bruit,
    • comparaison des conduites sur un même trajet
    • séparer les causes route / chauffeur
  • PAS de Prototype (!) PB avec la MangoH (installation) : collecte de données accéléro, gyro
  • Réalisé : Développement d'une App sous Android

Equipe 3 : SMILE

  • Smile : intégrateur open source
  • intérêt pour l'embarqué et l'IOT
  • 2 Cas d'usage:
    • vehicle as a lab
    • vehicle as a common
  • Smart Coach : chauffeur intelligent
    • ordi simule le CAN, le GPS
    • hyppovigilance (Open CV)
  • Dashboard :
    • geolocalisation
    • vitesse
    • endormissement
  • Logiciel simulant un véhicule qui va produire des trames GPS en entrant un point origine / point arrivée
  • Carte mangoH utilisée avec connecteur IOT (utilisé avec Legato)
  • Utilisation du framework Legato, cloud IOT Airvantage
  • Détecteur endormissement en utilisant Open CV avec un algo d'IA de face-mapping
  • Tableau de bord interactif basé sur OSM (offline) pour alerter le conducteur en cas de dépassement vitesse et endormissement

DEMO

  • fonctionnelle sur la vitesse, l'hyppovigilance ! (vidéo)
  • Roadmap pour finaliser
    • se connecter à un vrai véhicule
    • finaliser la connexion Airvantage pour coupler à une gestion de flotte de véhicule
    • intégration bluetooth pour le coupler à un tél du chauffeur
    • élargir le spectre de données CAN
    • conduite assistée

Livrables

  • Présentation, GitHub, video
  • logiciels dont logiciel de trame CAN
  • Remarques Antoine: créer un indicateur d'écoconduite et/ou intégrer le soft de l'IFPEN GecoAir

Equipe 4 : JarjarBus

  • Virginie, Jérémy et Majdi, 2 étudiants efrei
  • Choose your bus ride
  • Un bus est rempli ou vide ? IOT + API pour aller questionner cette donnée
  • Problème: pour une ligne, un arrêt, combien de personne dans le véhicule
    • une API qui donne une idée du nb de personne
    • une application mobile pour visualiser tous les trajets de bus
    • une ouverture de l'API pour d'autres cas d'usages
  • pour chaque arrêt, combien de pers montent/descendent ?

DEMO

  • application : ligne de bus, X montée / Y descente
  • détection de personne dans le bus:
    • Open CV avec une caméra pour compter le nb de personne à la montée / descente
    • dans le bureau
    • appliqué sur une vidéo d'un bus
  • Prochaine étape:
    • améliorer la performance du comptage
    • utiliser la caméra directement mangOH

Livrables

  • 2 articles de blog medium openhardw.re
  • logiciels sur github
  • questions: RGPD, difficulté à avoir des données pour entrainer l'algorithme
    • où tester ?
  • Cas d'application:
    • transports pour les voyageurs, pour l'exploitant et l'AOM
    • comptage dans les files en général

Jury

  • critères:
    • Compréhension du défi proposé
    • Pertinence de la démarche suivie
    • Caractère original et/ou innovant de l’approche
    • Pertinence du prototype réalisé
    • Qualité de la démonstration/simulation
    • Potentiel business du projet
    • Potentiel de l’équipe à industrialiser une future solution

LIVRABLES

  • Toutes les équipes qui ont reçu du matériel (9 équipes)** : renvoie à Saeid le matériel non utilisé, surtout celles qui n’ont pas présenté de projet hier. Celles qui souhaitent poursuivre peuvent le garder en nous tenant informé
  • Les 4 équipes finalistes**
    • chacune envoie : présentation, github, video, articles
    • sur le wiki : une personne de chaque équipe (se crée un compte personnel) et crée une page en utilisant le formulaire Commun : https://wiki.lafabriquedesmobilites.fr/wiki/Cr%C3%A9er_une_ressource et rempli la fiche du mieux possible
    • celles qui le souhaitent peuvent publier un article sur blog FabMob pour raconter le projet
    • celles qui le souhaitent sont invitées aux meetup open transport organisées par Bertrand.billoud@kisio.com
    • les 3 équipes : SMILE, TWEAG et JARJARBUS sont priées de nous envoyer un RIB


PRIX

  • 1er SMILE 5000€ + entrée et Stand Innovation Summit Sierra : Proposition de suite : améliorer la présentation avec un schéma général, finaliser le prototype pour la conférence Sierra en Octobre
  • 2ème Tweag 2000€ + entrée Inno Summit: Proposition de suite : finaliser le prototype
  • 3ème JarJarBus 1000€ + entrée Inno Summit : Proposition de suite : produire le prototype
  • 4ème HippoBox : Entrée Inno Summit: Proposition de suite : réussir l'installation de MangoH

Image :

Jury challenge.png

Prise de note sur le PAD (cocher si Oui) ?

Site / URL du PAD :

Evénement lié :

Organisations impliquées : Kisio, SIERRAWIRELESS, Richardson RFPD, Movin'On LAB - Michelin, SMILE, Tweag, AFD, ADEME

Contributeurs :

Tags : Challenge, Boitier

Thème : Blockchain, Open HardWare, Open Street Map OSM, Voiture Connectée, Données ouvertes, Traces de mobilité et des données associées, Ecoles et Etudiants, Logiciel Libre, Collectivité

Animateur Atelier : Gabriel Plassat

Défi lié à l'Atelier : Abaisser les barrières pour innover sur le véhicule, Augmenter les connaissances partagées en cartographie et usages des véhicules et réseaux de transports

Commun(s) impliqué(s) : Boitier Connecté Open Source, Smart Coach - Equipe Smile, Tweag.IoT.2.Blockchain

Projet en cours à associer :

Communauté(s) d'intérêt impliquée(s) : Communauté Voiture Connectée, Communauté autour de la Blockchain (et autres solutions de décentralisation), Communauté autour des traces de mobilité et des données associées

Personnes clés à solliciter :

Actions décidées par les participants : Identifier ou Produire un Commun utile à la communauté, Générer de nouvelles idées - apporter de nouveaux points de vue

Espace d'échange asynchrone (de type mail) :

Espace d'échange synchrone (de type chat) : https://chat.fabmob.io/channel/voiture_connectee

Complément :

Prochaine Etape : * Faire connaître les communs produits, les utiliser à travers de nouveaux challenges

  • Relancer un nouveau challenge sur les mêmes bases techniques améliorées avec d'autres cas d'usage

Autres informations :