Cansat - Projets paralèlles

Voici pour les projets 1 et 8 :

👉 une MISSION complète (façon CanSat) 👉 un CAHIER DES CHARGES précis, clair et exploitable en classe 👉 niveau et esprit équivalent au concours CanSat (mesures + datas + analyse + vraie mission finale)

Projet 1 — GreenSat : Mini-station météo autonome

🎯 Mission

Construire une station météo autonome capable de mesurer l’environnement autour de l’école et de transmettre les données en temps réel à une station au sol. L’équipe doit collecter, transmettre, enregistrer et analyser les données scientifiques pour comprendre les variations météo locales.

La mission finale consiste à installer la station dehors pendant 24 h, récupérer les données et produire un rapport scientifique (graphiques + analyse + interprétation).

📘 Cahier des charges

Fonctionnalités obligatoires

• Lire et enregistrer au minimum :

  • Température (±0.5°C)
  • Humidité relative
  • Pression atmosphérique
  • Luminosité

• Enregistrer les données toutes les 30 secondes à 2 minutes.

• Stocker les données sur carte SD ou transmettre à un PC via :

  • LoRa
  • 433 MHz
  • Bluetooth Low Energy
  • USB Série (solution de secours)

Composants techniques requis

• Microcontrôleur (Raspberry Pi Pico conseillé)
• Capteur combiné (BME280 / DHT22 + BMP280 / SHT31…)
• Capteur de luminosité (BH1750 ou LDR)
• Horloge interne (RTC optionnel mais conseillé)
• Module de communication (LoRa / 433 MHz / BLE)
• Boîtier étanche IP45 minimum (impression 3D autorisée)

Contraintes techniques

• La station doit fonctionner en extérieur pendant au moins 24 h.

• Résister à la pluie légère (grille anti-gouttes, aérations protégées).

• Alimentation autonome :

  • batterie + powerbank
  • ou panneau solaire (option bonus)

Format de données

Chaque enregistrement DOIT contenir :

timestamp ; temperature ; humidite ; pression ; luminosite

Tests obligatoires

• Test de calibration des capteurs
• Test d’endurance (30 minutes de fonctionnement continu)
• Test de transmission (si radio)

Livrables

• Code documenté

• Schéma électronique

• Boîtier fonctionnel

• Fichier CSV final

• Rapport scientifique :

  • graphiques
  • interprétation des variations
  • comparaison au site météo officiel
  • limites, erreurs possibles

Projet 8 — NoiseMap : Cartographie sonore de l’école

🎯 Mission

Construire un sonomètre autonome capable de mesurer le niveau sonore en différents lieux du bâtiment. Objectif final : réaliser une carte thermique du bruit dans l’école selon l’heure et l’endroit, puis proposer des solutions d’amélioration acoustique.

La mission finale consiste à déployer plusieurs capteurs dans l’école (couloirs, réfectoire, cour…) pendant une journée et analyser les données.

📘 Cahier des charges

Fonctionnalités obligatoires

• Mesure du niveau sonore en dB (valeur simple, pas une analyse spectrale).

• Enregistrement d’une valeur toutes les 5 à 30 secondes.

• Stockage sur carte SD ou transmission sans-fil.

• Détection des pics sonores (portes, cris, cloches, chariots…).

• Création d’une HeatMap :

  • x = lieu
  • y = moment de la journée
  • couleur = niveau sonore moyen

Composants techniques

• Microcontrôleur (Pico conseillé)
• Microphone analogique ou I²S (MAX4466, INMP441…)
• Circuit de lissage (si micro analogique)
• Carte SD ou module radio (LoRa / BLE)
• Petit boîtier discret et ventilé
• Batterie pour 8–24 h

Contraintes techniques

• Le capteur doit pouvoir être placé dans un couloir sans attirer l’attention.

• Le micro ne peut PAS enregistrer l’audio brut (RGPD).

• Seules des mesures de niveau sont autorisées (pas d’enregistrement son → juste amplitude).

• Résolution recommandée : ±2 dB.

• L’équipe doit définir :

  • les zones de mesure
  • les moments de mesure
  • les conditions de calibration

Format des données

timestamp ; lieu ; niveau_dB

Tests obligatoires

• Calibration :

  • mesure à 1 m d’une source connue (cloche, sonomètre smartphone)

• Test de stabilité

• Test de variation rapide (bruit soudain)

Livrables

• Code documenté

• Schéma électronique

• Photo ou dessin du boîtier

• CSV ou fichier JSON final

• Carte thermique (Excel / Python Matplotlib)

• Rapport d’analyse :

  • zones les plus bruyantes
  • heures critiques
  • causes probables
  • propositions d’amélioration (affiches “silence”, changement de mobilier, mousse acoustique…)