Auteur/autrice : fm

SeedStudio :

• https://www.seeedstudio.com/Seeed-XIAO-BLE-Sense-nRF52840-p-5253.html
• https://wiki.seeedstudio.com/XIAO_BLE/

1. Orientation du capteur LSM6D accéléromètre, gyromètre.

   Direction LSM6D : Z perpendiculaire à la carte. Y perpendiculaire à l’axe du connecteur X dans l’axe du connecteur USB.

2. Connecter une batterie à une carte XIAO :

Sur une  carte XIA ESP32 C3 : attention les deux PAD battery + et – sont extrêmement fragile et sur le premier prototype j’ai ajouté une pointe de colle.

Deuxième prototype avec un petit PCB et un point de mesure de niveau.

• Le pas : Vidéo du pas et du trot d’une ponette Haflinger : vitesse réelle et ralenti.
• Simulation des mouvements de l’avant bras et du canon d’un Antérieur ( Fusion360 puis Simbody ).
• Tracés de la position et de l’angle du canon à partir de la simulation Simbody.
• Tracés de la position et de l’angle du canon à partir des mesures d’un IMU d’accéléromètre/Gyromètre.

Moyens :

• Développement C++ C20 pour la simulation Simbody.
• Développement Python pour le traitement des données et les tracés de courbes.
• Développement Android pour l’application Bluetooth gérant les capteurs.
• Plateforme ESP32 ou nrf52 sense et IMU LSM6D.

NB :XIAO nRF52840 Sense : https://wiki.seeedstudio.com/XIAO-BLE-Sense-IMU-Usage/

Orientation du LSM6D sur le PCB : Z perpendiculaire à la carte, Y perpendiculaire à l’axe du connecteur,   X dans l’axe du connecteur USB.

Quartz naturel :

Barreau de Quartz de Synthèse :

 

Quartz : le composant.

CMS ( SMD ) Pi Pico	Traversant ( profil bas ) UNO	Traversant sur un ancien montage Pic

Montage en oscillateur :

Extrait de la documentation pic16fxxxx.

 

Utilisation d’un capteur analogique à effet Hall AN503.

1 ) Champs d’un aimant néodyme :

2) Capteur AK8963 : 

Le Capteur à effet Hall sensible 3 axes intégrés dans le MPU9250 couramment utilisé par par les enseignants en général comme accéléromètre. L’utilisation en tant que compas se heurte à des problèmes de calibration.

3) Champs généré par un moteur Brushless : 

Le doigt bionique : première tentative.

Version Cocardio 2.1 -> test ouvert 

https://play.google.com/apps/testing/eu.fmfcd.cocardio

                             

Version Application Android :

https://play.google.com/store/apps/details?id=eu.fmfcd.cocardio&hl=fr&gl=US

 

Version électronique :

Version électronique 2 :

Démontage et étude rapide d’un servomoteur bon marché malheureusement en panne.

Deux projets open source décrivant la conception d’un servo moteur :

https://www.libreservo.com/en/articulo/libreservo-v231-release-version

https://github.com/ginge/OpenServo

Cela ressemble beaucoup à ce qu’on peut voir sur la carte PCB démontée !

Premier exemple : impulsion mini : 500µs, maxi 2500 µs.

Un angle compris entre 0 et 180° correspondant à une durée de :

500 + angle x 2000 / 180 µs

Partie 1 : de l’idée à la preuve de concept.

Attention : les mots IOT, Edge et Cloud sont parfois prononcés à la française et cela n’est pas toujours volontaire !

 

Annexes : mTLS, génération des clefs, configuration, programmation ESP32.

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Convertisseur Delta Sigma : utilise un modulateur delta-Sigma qui produit une suite de bits dont la densité est proportionnelle à Ve.

Si le signal est proche de -Ref, il y a majoritairement des 0 en sortie.
Si le signal est proche de -Ref, il y a majoritairement des 1 en sortie.
Si le signal est proche de 0V, il y a alternance de 0 et de 1 en sortie.
Cela implique un sur-échantillonnage et une intégration numérique de la suite de bits en sortie ( par décimation ).

Avantage : temps de conversion indépendant de Ve, précision indépendante de l’intégrateur.
Inconvénients : introduction de bruit, temps de conversion dépendant de la résolution et de la fréquence d’échantillonnage