CERN Rail Runner to detect anomalies in the LHC
Le Rail Runner est un initiative du CERN ayant pour but d'avoir un robot d'intervention et de repérage dans le tunnel du LHC. Il doit pouvoir être envoyé rapidement pour partir repérer toute anomalie ou condition dangereuse pour le personnel.
L'objectif est d'implémenter dans un prototype existant un système électronique embarqué devant remplir les fonctions suivantes :
- Mesure de l'air ambiant (niveau de radiation, température ambiante, pression, humidité et qualité de l'air).
- Détection d'obstacles sur le monorail à l'aide de LiDARs sur l'avant et l'arrière du robot.
- Caméras sur l'avant et l'arrière du robot.
- Caméra thermique orientable sur 2 axes.
- Localisation dans le tunnel au moyen de code-barres lus par une caméra linéaire.
Le robot doit envoyer à l'utilisateur toutes les données mesurées ainsi que les flux vidéo sur le réseau 4G privé du LHC. L'utilisateur doit aussi pouvoir utiliser ce réseau pour contrôler les actuateurs du robot (moteurs de déplacement et servomoteurs de la caméra thermique).
Les points suivants ont été accomplis :
- Analyse des besoins et des fonctionnalités du projet à implémenter.
- Rédaction d'un catalogue de solutions et sélection des composants qui seront intégrés au projet.
- Proof of concept sur la table démontrant la fonctionnalité de tous les composants. Un script permet à l'utilisateur d'interagir avec chaque type de composant (acquisitions télémétriques, contrôle des actuateurs, vision des caméras).
- Possibilité d'une communication 4G démontrée.
- Amélioration du script pour permettre à l'utilisateur d'interagir avec le Rail Runner à distance au moyen de cartes Wi-Fi micro-chip pour préparer la future communication 4G.
- Montage de la nouvelle électronique à l'intérieur d'un nouveau prototype modifié en conséquence.
Etudiant: Corentin Bondallaz
Année: 2022
Département: TIN
Filière: Génie électrique avec orientation en Electronique embarquée et mécatronique
Type de formation: Plein temps
Partenaire externe: CERN
Enseignant responsable: Romuald Mosqueron
Institut: REDS
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