Contexte du Projet (PFE) :
*Objectif :
Développer un système portable basé Edge AI pour détecter la fatigue chez les travailleurs de maintenance industrielle.
*Stack technique prévue :
- STM32MP1 (Cortex-A7 + Cortex-M4)
- OpenSTLinux / Yocto
- TensorFlow Lite
- Capteurs physiologiques : ECG/PPG, IMU, température
Questions Spécifiques :
1. Choix de la carte STM32MP1 :
- Entre la STM32MP157F-DK2 (120 €) et la STM32MP157A-DK1 (90 €), ou avez-vous une autre proposition ?
- La différence de prix justifie-t-elle le F-DK2 pour mon application ?
- Avez-vous des retours sur la stabilité Wi-Fi/BLE intégré ?
2. Capteurs Recommandés par ST:
- Connaissez-vous des **capteurs ST** compatibles pour :
- Rythme cardiaque (type MAX30102 équivalent ST ?)
- IMU 6 axes (ST possède des gyro/accéléro)
- Température cutanée précise
- Drivers Linux disponibles ?
3. Architecture Logicielle :
- Meilleure façon de gérer **communication A7↔M4** pour données capteurs ?
- Expérience avec **TensorFlow Lite sur STM32MP1** ?
- Optimisations énergétiques pour système portable ?
4. Expériences Similaires :
- Avez-vous déjà vu/développé des projets similaires ?
- Pièges à éviter avec l'acquisition de signaux physiologiques ?
Contraintes :
- Budget limité (PFE étudiant)
- Autonomie
- Robustesse environnement industriel
Merci pour vos conseils !
