Auteur/autrice : fm

• 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

 

Simulation d’un échantillonneur bloqueur avec LTSpice.

Fréquence d’échantillonnage de 10000 Hz.

Sinusoïde d’entrée de 1000 Hz à 20100 Hz. 

Et en vrai, avec un ESP32 :