MOvIT-Detect est la partie capteur du projet MOvIT+ et elle prend en charge différents capteurs I²C. Ces capteurs servent à déterminer l'état du fauteuil et de son passager. Le code d'acquisitions des capteurs est en C++ et il communique via MQTT au backend. Les capteurs supportés actuellement sont les suivants:
| Capteur | Utilité | Communication | Adresse |
|---|---|---|---|
| Accéléromètre MPU6050 | À l'aide de deux accéléromètres, il est possible de connaitre l'angle de la chaise selon le fauteuil en entier, et ainsi connaitre la position du patient | I²C | 0x68-0x69 |
| I/O Extender PCA9536 | Utilisé pour la télécommande, permet le contrôle de deux LED, une rouge et une verte, d'un moteur pour des vibrations et la lecture d'un bouton poussoir | I²C | 0x41 |
| ADC MAX11611 | ADC de 10-bit a 12 canaux, les 9 premiers sont utilisés pour la lecture de 9 capteurs à pression, sous le siège du patient, permet alors de connaitre le centre de gravité du patient, et la détection du patient sur le fauteuil | I²C | 0x35 |
| RTC MCP79410 (installation système) | Permet de garder la date et l'heure du raspberry pi en temps réel, et ce même lorsqu'il est déconnecté, le RTC ce met a jour si besoin avec le serveur NTP | I²C | 0x35 & 0x6f |
| ToF Ranging VL53L0X (non utilisé pour l'instant) | Permet de calculer la distance entre le sol et le fauteuil, utiliser avec le capteur de Flow PWM3901, cela permet de calculer la vitesse du fauteuil | I²C | 0x29 |
| Optical Flow SensorPMW3901 | Calcul la distance en deltaX et deltaY de son changement de position, permet de savoir si le fauteuil est en mouvement, et de quelle distance celui-ci c'est déplacé | SPI | X |
Le guide Configuration du système devrait avoir été suivit avant de procéder à cette installation.
Février 2021 : Tout le code fonctionne maintenant sur Python (v3.6+). Il n'es plus nécessaire de compiler quoi que ce soit.
Il faut, pour commencer, activer le port I²C et le port SPI du Raspberry Pi. Pour ce faire, il faut utiliser l'utilitaire raspi-config
sudo raspi-configActivation du I²C avec raspi-config
- Option 5
- Option P5
- Choisir Yes
Activation du SPI avec raspi-config
- Option 5
- Option P4
- Choisir Yes
Expending FileSystem avec raspi-config
- Option 7
- Option A1
Finalement choisir Finish et accepté de redémarré
i2cdetect permet de savoir quels appareils I²C sont connectés au système, de façon à être sûr que l'appareil est bien connecté et que son adresse est la bonne. Il faut installer cet outil comme suit:
sudo apt-get install -y i2c-toolsUne fois l'outil installé, on peut afficher la carte des appareils connectés avec la commande suivante:
i2cdetect -y 1Avec le capteur RTC connecté uniquement, on obtient la sortie suivante:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f
00: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
10: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
20: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
30: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
40: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
50: -- -- -- -- -- -- -- 57 -- -- -- -- -- -- -- --
60: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 6f
70: -- -- -- -- -- -- -- -- Il y a donc deux appareils I²C a l'adresse 0x57 un EEPROM et a 0x6F le RTC lui-même
Le RTC (Real-Time clock) doit être activé dans Linux afin de pouvoir garder l'heure adéquatement. Il faut donc activer le "device tree overlay" du système Linux afin qu'il active le RTC au démarrage:
sudo echo "rtc-mcp7941x" | sudo tee --append /etc/modules
sudo echo "dtoverlay=i2c-rtc,mcp7941x" | sudo tee --append /boot/config.txt
sudo reboot nowOn peut confirmer que le RTC est bel et bien connecté a l'aide de i2cdetect -y 1 si on obtient la sortie suivante:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f
00: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
10: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
20: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
30: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
40: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
50: -- -- -- -- -- -- -- 57 -- -- -- -- -- -- -- --
60: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- UU
70: -- -- -- -- -- -- -- -- Il faut également désactiver certains modules pour la fake-hwclock :
sudo apt-get -y remove fake-hwclock
sudo update-rc.d -f fake-hwclock remove
sudo systemctl disable fake-hwclockLe RTC est utilisé par le système Linux, car 6f a été remplacé par UU, il faut ensuite modifier le fichier /lib/udev/hwclock-set et commenter certaines lignes:
sudo nano /lib/udev/hwclock-setLes lignes à commenter sont les suivantes:
if [ -e /run/systemd/system ] ; then
exit 0
fiIl faut donc ajouter un "#" devant chacune des lignes de sorte à obtenir:
#if [ -e /run/systemd/system ] ; then
# exit 0
#fi Il faut aussi commenter avec un "#" les lignes suivantes:
if [yes = "BADYEAR" ] ; then
#/sbin/hwclock --rtc=$dev --systz --badyear
...
else
#/sbin/hwclock --rtc=$dev --systz
...
fiOn détermine la date et l'heure a l'aide de la commande date cette commande retourne la date et l'heure, voici la sortie de ce système:
Wed 16 Jan 14:43:42 EST 2019Si la date est incorrecte, il faut changer de TimeZone, voici comment procédé, a l'aide de l'utilitaire raspi-config il faut:
- Choisir l'option 4
- Puis l'option I2
- Choisir ensuite le bon TimeZone selon votre location
- Choisir finish
Confirmer la date et l'heure avec date, si celle-ci est bonne, il faut l'écrire dans le RTC avec la commande suivante:
sudo hwclock -wSi git n'est pas installé, il faut exécuter cette commande :
sudo apt-get install -y git python3 python3-venv`Dans le répertoire MOvITPlus à la racine de l'utilisateur "pi" :
git clone https://github.com/introlab/MOvIT-Detect.git --recurse-submodulesAllez dans le répertoire MOvIT-Detect/python et faites:
# Création de l'environnement venv (une fois seulement)
python3 -m venv venv
# Activation de venv
source venv/bin/activate
# Installation des requis Python locaux
pip install -r requirements.txtTous les modules peuvent être démarrés par un simple exécutable qui lance tout les sous modules:
# Aller dans le bon répertoire
cd ~/MOvITPlus/MOvIT-Detect/python
# Configure l'environnement virtuel
source venv/bin/activate
# Lancer l'exécutable
python3 launcher.pyLe système embarqué est régi par différente machine à états finis (fsm / finite state machines). Le processus ChairState transmet les données aux autres machines d'états en fonction des données de capteur qui sont transmises par le protocole MQTT. Voici le détail de chacune d'entre elle :
La machine à état fini de détection de bascule permet de générer des événements de bascules lorsque le fauteuil quitte la zone de détection de -5° à 10°. Voici le schéma de cette machine a état fini.
La machine à état fini de détection de déplacement détecte lorsque le fauteuil a subi un déplacement sur une certaine distance et généré un événement de déplacement. Voici le schéma de cette machine à état fini.
La machine a états finis de détection de présence, détecte lorsqu'une personne est assise sur le fauteuil. Elle permet d'éviter au possible les fausses détections. Voici le schéma de cette machine à état fini.
La machine à état fini des notifications permet de générer des notifications de bascule après un certain temps que la personne est assise sur le fauteuil, elle gère aussi les mises en veille de bascule. Voici le schéma de cette machine à états fini.
