Jury Challenge Boitier Connecté Open Source

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Description en une ligne : Jury Challenge Boitier Connecté Open Source

Description : ... Le challenge est présenté :

sur la page dédiée : http://occ-challenge.strikingly.com/
sur la page du wiki associée

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

présentation et logiciel sur github

slides

film

blog post qui décrit le cas d'usage

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

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

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