Robô com inteligência artificial baseado em Arduino e Rapberry elaborado pela Fatec Carapicuíba.

Disponível no repositório:

• Divisão e fluxo de trabalho
• Todos os arquivos e informações necessárias para construir um Fatequino
• Código fonte do Arduino, Raspberry e Website.
• Documentação

A equipe de controle do projeto planeja, coordena e controla as reuniões quinzenais. A cada quinzena será realizada uma reunião em que serão relatados os avanços em cada tarefa de cada equipe e são atribuídas novas tarefas. Cada time deverá eleger um Scrum Master, que ficará responsável pela equipe. O professor é o Product Owner. As tarefas cumpridas no prazo serão contabilizadas para a composição da nota. Cada equipe terá uma branch para desenvolvimento e documentação do que foi executado.

Englobamos o projeto inteiro em um repositório chamado Fatequino, nele temos 7 pastas uma para cada equipe. Nessa nova versão da organização do uso do GitHub, escolhemos por separar melhor o motivo para uso da plataforma: Aqui, no GitHub, só serão armazenados códigos desenvolvidos pelas diferentes equipes do projeto, divididas entre:

• Interação I
• Interação II
• Visão
• Web
• Mecânica
• Estrutura do Robô
• Testes

Equipe responsável por pesquisar e desenvolver a solução básica de movimentação, alimentação e construção do Fatequino.

As funções previstas para o projeto demandam uma gama de peças e tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que tudo o que está previsto se tornar realidade. O desenho básico prevê um robô que possui 4 rodas acopladas em uma base, um braço robótico preso sobre a base e uma câmera com movimentação na ponta do braço.

Equipe responsável por pesquisar e desenvolver a solução de identificação e reconhecimento visual de alunos, professores, funcionários e visitantes.

Será utilizado uma biblioteca do Python para fazer o reconhecimento facial com redes neurais.

Equipe responsável por pesquisar e desenvolver a solução de interação do Fatequino com alunos, professores, funcionários e visitantes.

Para fazer a interação com os usuários será utilizado um bot com inteligência artificial.

Equipe responsável por pesquisar e desenvolver a solução de presença na web do Fatequino.

No domínio https://fatequino.com.br será feito cadastro dos alunos e professores para subirem as imagens que serão utilizadas na Equipe de Visão.

Equipe responsável por realizar as implementações de modelagens estruturais, compilações de fotos e especificação dos componentes do robô.

Para modelar o robô virtualmente, será utilizado o software Inventor.

Equipe responsável por realizar os testes manuais e automatizados em todas as partes do projeto Fatequino, incluindo o software e o hardware (site e robô).

Para testar o site, será utilizado o framework Selenium.

Para otimizarmos o uso da plataforma GitHub e facilitar as futuras passagens de conhecimento, o GitHub do fatequino deve armazenar apenas e exclusivamente CÓDIGO desenvolvido pelos integrantes das equipes. Artigos, slides e arquivos de mídia no geral devem ser mantidos em suas respectivas pastas no Google Drive disponibilizado pelo professor.

OBS: Os únicos arquivos de mídia permitidos no GitHub serão somente os pertinentes a estrutura do site, como banners, logos, mascote, etc.

A proposta de  padronização do github, foi feita através de uma conversa com o grupo de teste e tem as seguinte sugestões.

-Versionamento do Fatequino Utilizando os padrões de versionamento e adquirindo uma cultura de implementação de correção de bugs e melhorias que podem ser feitos a cada semestre acompanhando a nomenclatura adaptada da semantic versioning (ex. mecanica_2021.2.4: Nome do que foi alterado) a seguir o padrão sugerido:

X.Y.Z =

• “X” corresponde ao ano do versionamento.
• “Y” corresponde ao semestre de desenvolvimento.
• “Z” corresponde ao patch de correção.

Os commits devem ser atômicos, se duas correções distintas são realizadas, elas devem ser implementadas em dois commits diferentes. As mensagens de correção de issue devem descrever o que mudou e fazer referência ao número da issue associada à mudança.

As sete regras de uma ótima mensagem de commit do Git

• Separe o assunto do corpo com uma linha em branco
• Limite a linha de assunto a 50 caracteres
• Coloque a linha de assunto em maiúscula
• Não termine a linha de assunto com um ponto
• Use o humor imperativo na linha de assunto
• Envolva o corpo em 72 caracteres (Quebrar linha em 72)
• Use o corpo para explicar o que e por quê vs. como