Dan Delivers

Étude de cas

Projet personnel · Galaksija Cup 2026

Latence caméra corrigée. Une voiture robot classée 4e au niveau national.

Captures d'écran

  • Écran de commande Android affichant le flux caméra en direct avec des cadres de détection YOLO autour d’une main et d’une tasse, au-dessus des boutons de vision et d’enregistrement et d’un pavé de pilotage
  • Écran de commande Android montrant la reconnaissance de texte embarquée qui lit une commande depuis le flux caméra
  1. Le problème

    Le premier prototype faisait tourner la vision et la commande des moteurs ensemble. Quand la détection d’objets s’activait, les commandes devaient attendre. Un véhicule qui hésite chaque fois que la caméra réfléchit, ce n’est pas vraiment un véhicule.

  2. Ce que j’ai fait

    J’ai séparé la capture caméra, l’inférence YOLO, le streaming vidéo et les commandes des moteurs en pipelines multithreads et services Docker distincts sur un Raspberry Pi 5. Puis j’ai créé une station de commande Android native qui réunit vidéo en direct, pilotage et télémétrie sur un seul écran. Si le Wi-Fi décroche, le véhicule active son propre point d’accès de secours.

  3. Le résultat

    Un flux caméra à 30 images/s avec détection embarquée, vidéo en direct et télémétrie, ainsi qu’une 4e place et un prix spécial au 10e championnat national STEM Galaksija Cup. Le code est open source sous licence MIT.

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