Gabriel MAHUVI
Chef de projet & Data Engineer
Coordination globale, conception mecanique, developpement logiciel, integration et tests.
Equipe #2 - ORC 2026
Team The Winners
Nous ne suivons pas la ligne, nous tracons la victoire.
Une equipe d'etudiants de l'UCAO-UUC Benin qui conçoit un robot suiveur de ligne autonome, rapide et robuste, avec regulation PID, capteurs infrarouges et evitement d'obstacles.
0
Membres
0
Heures de R&D
0
Composants
0
Lignes de code
Organisation
Notre equipe
Des profils complementaires reunis autour de la conception mecanique, de l'electronique embarquee, du logiciel et de la documentation.
Sergio KINSY
Responsable mecanique
Modelisation 3D, choix des materiaux, transmission et optimisation du poids.
Jonice BOSSOUVI
Ingenieur electronique
Cablage, soudure, regulation d'alimentation et selection de batterie.
Adriano d'ALMEIDA
Developpeur embedded & PID
Firmware temps reel, boucle PID, optimisation memoire et controle moteur.
Zidane DOSSOU
Capteurs & obstacles
Acquisition IR/sonar, filtrage du signal, detection d'intersections et anti-collision.
Primaelle CHOGOLOU
Integration
Assemblage, diagnostics, autonomie electrique, batterie et gestion thermique.
Israella TALON
Communication
Rapports, pitch jury, livrables, documentation et visibilite du projet.
Robot
THE WINNERS
Une plateforme compacte a entrainement differentiel, pensee pour garder une trajectoire stable sur piste sinueuse tout en reagissant vite aux obstacles.
Suivi de ligne PID
Boucle de 2 ms
LiPo 2S 1500
mAh
| Dimensions | 180 x 145 x 85 mm |
|---|---|
| Poids a vide | 320 g |
| Vitesse theorique | 2.5 m/s |
| Controle moteur | TB6612FNG double pont en H |
Architecture
Electronique embarquee
Le systeme separe proprement la puissance moteur, l'alimentation logique et les signaux de capteurs pour limiter le bruit electrique.
Raspberry Pi Pico
Lecture capteurs, calcul PID et generation PWM.
Regulation stable
Buck 5V pour la logique, LiPo 7.4V pour les moteurs.
Capteurs IR + sonar
Detection de ligne, ecart lateral et obstacle frontal.
Firmware
Logique de controle
Le logiciel embarque lit les capteurs, estime l'ecart, calcule la correction PID puis ajuste les moteurs.
sensors.ino
C++ Arduino
Simulation
Simulateur PID interactif
Ajuste Kp, Ki, Kd et la vitesse de base pour observer le comportement du robot sur une piste en lemniscate.
StatutARRETE
Tours0
Ecart0.00
Correction0.00
PWM G0 / 255
PWM D0 / 255
Reglage PID
Mesures
Performances techniques
Visualisation des essais et indicateurs de progression du robot.
Temps au tour
Ecart de trajectoire
Indicateurs
Stabilite95%
Precision98%
Vitesse en courbe88%
Autonomie90%
Contact
Contacter l'equipe
Pour une question, un partenariat ou une demonstration, laisse un message a la Team The Winners.