WalkingScan

Python (VS Code) :

Python est utilisé sous Visual Studio Code pour concevoir et valider l’algorithme d’analyse de la marche, en implémentant la logique mathématique permettant de déterminer le nombre de pas à partir de données tridimensionnelles issues d’un jeu de données fourni. Cette étape permet de tester et fiabiliser les calculs avant leur intégration en temps réel.

C# (Unity) :

Plateforme dédiée à la gestion des datasets en vision par ordinateur. Elle a été utilisée pour l’annotation des images du robot, l’augmentation des données et l’export du jeu de données au format compatible YOLO.

1 – Analyse de la Marche (Python)

Dans cette première partie, les données tridimensionnelles issues du casque (positions et rotations) ont été exploitées sous Python afin de définir une fonction f(Yⓜ,t), où Y représente la position verticale du casque et t le temps. L’analyse des extrémums de cette fonction permet d’estimer le nombre de pas présents dans les tests du jeu de données. L’approche atteint une précision d’environ 60 %, principalement impactée par le bruit présent dans certaines données expérimentales.

2 – Mise en temps réel (casque VR)

La logique d’analyse développée en Python a été transposée en C# afin de permettre un traitement en temps réel directement sur le casque. L’utilisation de buffers temporels permet de stockés les points d’appui et de discriminer les pas par comparaison successive des données. Une fois la détection validée, d’autres indicateurs de la marche ont été calculés, tels que la vitesse entre les pas, les virages, la symétrie de la marche et la vitesse globale.