Char autonome « WalaBeer » : Walabot, Arduino, Raspberry Pi & Alexa

Composants et fournitures

Composant	Qté
Walabot Creator (capteur radar 3D)	1
Arduino MKR1000	1
Raspberry Pi 3 Model B	1
Amazon Echo (ou echosim.io)	1
Driver moteur dual TB6612FNG (SparkFun)	1
Châssis chenillé avec 2 moteurs DC	1
Servos Tower Pro MG996R	3
Kit construction métallique (Meccano-type)	1
Moteur pas-à-pas 28BYJ-48 + driver X113647	1
Batterie LiPo 7.4V + chargeur	1
Potentiomètre rotatif 10kΩ (retour grue)	1
Segments LED strip (phares + indicateur)	2
Circuit BEC 5V (régulateur)	1
Résistances 10k, 22.1k, 2.21kΩ	1 chacune
Transistor Darlington haute puissance	1
Règles en bois 30 cm (renfort grue)	2
Voltmètre (optionnel)	1
Émetteur/récepteur RC (optionnel, pilotage manuel)	1
Bière (pour le moral !)	1

Outils nécessaires

• Fer à souder, pistolet à colle, scie, perceuse, râpe

Applications et services cloud

• Arduino IDE
• AWS IoT Core, AWS Lambda, Alexa Skills Kit
• Walabot SDK (Python)

À propos du projet

Concept

Un char chenillé piloté par la voix (Alexa) qui vous apporte une bière, avec mode « Follow me » (suivi autonome) grâce au capteur radar Walabot. Le nec plus ultra du laziness engineering !

Châssis

Châssis chenillé acheté sur Banggood. Endommagé au transport → longue réparation à la colle/époxy.

Grue à bière (v1 → v2)

Idée : cacher la bière dans le châssis, l'élever par une grue. Squelette en kit métallique + fil de pêche enroulé sur moteur pas-à-pas 28BYJ-48.

Problème : structure trop souple → flexion. Renfort avec 2 règles en bois 30 cm + perçage/sciage/raspage.

Carrosserie & capot

Walabot monté à l'avant sur support magnétique (aimants intégrés au Walabot). Carrosserie en carton noir + feuilles plastique.

Trappe supérieure motorisée par 2 servos (ouverture + élévation bière).

Retour de position grue (potentiomètre)

Initialement : contacteur fin de course binaire (vis + ressort) – peu fiable.
Solution : potentiomètre 10kΩ collé sur l'axe de la grue → mesure angulaire précise (haut/bas).

Électronique & câblage

Circuit sur PCB percé. Alim : LiPo 7.4V → BEC 5V pour Pi/Arduino/servos. Moteurs DC et pas-à-pas directement sur LiPo.

Phare avant caché : segment LED strip 12V sur servo (porte). Alimenté en 7.4V → LED centrale shuntée pour augmenter luminosité des 2 restantes.

Arduino MKR1000 – Pourquoi ce choix ?

Besoin de 3 interruptions externes (lecture PWM récepteur RC : vitesse, direction, grue) + 5 PWM (3 servos + 2 moteurs). L'Uno n'a que 2 pins d'interruption. Le MKR1000 en a davantage + WiFi (non utilisé ici).

Problème PWM software vs hardware : les pins 2-5 sont hardware PWM (~). Les autres sont software. L'association soft-PWM + lecture PWM par interruption créait des parasites. Solution : utiliser pins hardware pour servos critiques, 1 seul soft-PWM pour trappe LED (lente, bruit négligeable).

Pilotage radio (RC) – 3 canaux PWM

• Canal 1 (vertical) : motorSpeedBase = (pulse - 1500) / 2 → base -255..+255
• Canal 2 (horizontal) : motorSpeedChange = (pulse - 1500) / 3 → braquage différentiel
• Canal 3 (switch) : elevated = (pulse < 1500) → grue haut/bas + trappe

Vitesses finales : right = base + change, left = base - change (bornés ±255).

void handleCrane() {
    int craneValue = analogRead(CRANE_FEEDBACK_PIN);
    if (elevated) {
        if (craneValue < CRANE_ELEVATED_VALUE) elevateCrane();
        else disableStepperCoils();
        openHatch();
    } else {
        if (craneValue < CRANE_LOWERED_VALUE) { closeHatch(); disableStepperCoils(); }
        else dropCrane();
    }
}

Les bobines du pas-à-pas sont désactivées en fin de course (chauffe + décharge batterie).

Communication Arduino ↔ Raspberry Pi (Série USB)

Commandes série (Pi → Arduino) :

• s : mode série (désactive RC) → répond OK
• r : réactive mode RC
• e : monter grue + ouvrir trappe
• d : baisser grue
• m X Y : vitesse moteurs (X=base, Y=change)
• b : renvoie tension batterie ×100
• l / o : phares on/off

Canal 3 RC reste actif comme « kill switch » sécurité en mode autonome.

Walabot – Capteur radar 3D

Imagerie micro-ondes : traverse murs, détection respiration, vision nocturne. Ici : navigation unique.

Installation SDK Walabot sur Pi. Problème alimentation : Walabot consomme 0.4–0.9A, ports USB Pi limités à 600mA (1.2A avec max_usb_current=1 dans /boot/config.txt). Mais Pi alimente aussi Arduino + servos → brownout au démarrage Walabot (WALABOT_ERR_PROTOCOL).

Solution : Walabot a 2 ports micro-USB. Modifier le jumper interne (retirer capot) pour alimenter par le port central, communiquer par l'autre.

Mode « Follow Me » (suivi autonome)

Utilise getTargets() en mode MTI (Moving Target Identification). Max 4 cibles, portée 1.5m. Coordonnées Y (latéral) + Z (distance).

Algorithme :

1. Calibration : utilisateur se place à 80 cm face au Walabot.
2. La cible la plus proche devient « l'humain ».
3. À chaque frame (≈6 FPS = 166 ms), l'humain = cible la plus proche de la position précédente.
4. Si saut de position trop grand → arrêt (perte de trace).
5. Objectif : maintenir l'humain dans une « zone cible » (rectangle rouge).

Mouvements séquentiels (tourner PUIS avancer) car 6 FPS insuffisant pour combiner fiablement. Vitesse minimale pour stabilité.

Contrôle vocal – Alexa Skill Kit

Skill nommée « Beer Tank » (Alexa ne reconnaît pas « WalaBeer »). Commandes :

• « Alexa, start beer tank »
• « Alexa, turn on/off the lights »
• « Alexa, open/close the cargo hold »
• « Alexa, start/stop following me »
• « Alexa, stop/cancel »

Architecture cloud : AWS Lambda + AWS IoT (MQTT). Abandon de ngrok (URL changeante) pour solution robuste. Tutoriels recommandés : chaîne YouTube Kurt Braun (AWS Lambda + IoT + Alexa).

Côté Pi : client MQTT Paho (Python) abonné au topic wbt. Plus simple que Node-RED/JS pour moi.

Skill ID : amzn1.ask.skill.a7453502-b1aa-47fa-a552-ed8e2c792b2e

Tachymètres (abandonnés)

Capteurs IR réfléchis sur roues (bandes noir/blanc) → mesure vitesse rotation. Fonctionnaient bien mais pins GPIO nécessaires ailleurs + non indispensables.

Conclusion

Projet abouti, amusant, plateforme extensible. Walabot excellent pour suivi personne. Pistes d'amélioration : vitesse suivi, matériel additionnel. Code source : GitHub abysmalsb/Beer-Tank.

Code source

Dépôt GitHub (Arduino MKR1000 + Raspberry Pi 3B) : abysmalsb/Beer-Tank

Schémas

Fichier Fritzing : beer_tank_YN88vVuS9b.fzz (pièces non trouvées remplacées par équivalents). Walabot relié au Pi par USB.