Conception d’un système de récupération multi-sources d’énergies pour l’alimentation sans-batterie d’une semelle connectée
Contexte
Selon les projections de l’INSEE, plus de 10% de la population française aura plus de 80 ans en 2040 [1]. L’un des enjeux majeurs identifié par les professionnels médico-sociaux est de permettre à cette population de plus en plus âgée d’être plus autonomes et de vivre dans leur lieu de vie avec un meilleur niveau de suivi médical. A cet effet, plusieurs recherches académiques et industriels consacrent leurs travaux à la conception de solutions adaptées d’acquisition, à distance, de paramètres médico-sociaux fiables pour le suivi, l’analyse et/ou l’anticipation de certaines maladies [2-6].
Dans ce contexte, l’équipe S4M (Smart Sensing and SystemS Monitoring) développe une solution de semelle connectée basée sur une nouvelle technique de mesure des mouvements de marche afin de suivre et anticiper la survenu d’un changement de comportement évolutif pouvant mener à une situation de danger pour la personne comme la chute suite à une perte d’équilibre ou la prédiction de certaines maladies chroniques comme la maladie de Parkinson, l'hémiplégie, l’ataxique, etc. Cette semelle connectée doit être alimentée par une solution alternative propre et sure grâce à un système de récupération d’énergie sans utilisation des batteries conventionnellement utilisées ; considérées comme ayant un fort impact environnemental.
L’équipe ESE (Énergie et Systèmes Embarqués) a développé quelques solutions sans-batterie basées sur la récupération plutôt mono-source d’énergie pour l’alimentation de capteurs sans-fil. Parmi ces solutions, il y a la récupération d'énergie vibratoire piézoélectrique combinée avec des supercondensateurs ou la thermoélectricité combinée avec des supercondensateurs, tout deux, pour des environnements industriels [7,8]. Il y a également la récupération de rayonnements lumineux intérieurs ou extérieurs combinée aux supercondensateurs pour des applications statiques en environnement ambiant [9]. Cependant, l’environnement et les conditions d’utilisation de la semelle connectée en développement ne permettent pas d’adopter ces solutions mono-source développées.
Objectif
Dans le cadre de ce projet de stage, il s’agit ainsi de concevoir un système de récupération multi-sources d’énergie (rayonnement ambiant au repos, piézoélectrique en marche ou électromagnétique en environnement hyperconnecté) combinées aux supercondensateurs usuels afin d’avoir une alimentation suffisante pour l’émission des données via une communication sans-fil, le tout, en prenant en compte les questions d’intégration sur la surface disponible, de l’environnement d’utilisation, de portabilité et de discrétion.
Travail à réaliser
A partir du cahier de charges, ce qui est attendu est de :
• Faire la bibliographie de l’état actuel et des avancées de la recherche dans l’alimentation des capteurs autonome sans-fil par les supercondensateurs ;
• Concevoir un prototype de système d’alimentation multi-sources d’énergies et proposer une solution d’intégration dans la semelle connectée développée ;
• Proposer une solution ou méthode scalable et duplicable pour des applications avec des contraintes d’utilisations similaires à la semelle connectée.
Profil cherché (ou Filière concernée) :
- De formation électronique ou système embarqué. Une connaissance des techniques d’analyse algorithmique embarqué serait appréciable.
- Capacités d’analyse et de rigueur
- Capacités à faire preuve d’initiative, de proactivité, d’interaction, d’autonomie et de curiosité
Durée et date du stage :
6 mois à partir du 1er avril au plus tard.
Bibliographie :
[1] https://www.insee.fr/fr/outil-interactif/5896897/pyramide.htm#!a=20,80&v...
[2] PAN, Qiang. Contribution to a non-intrusive long-term sleep monitoring based on wearable patches and an algorithmic classification method. 2021. Thèse de doctorat. INSA de Toulouse.
[3] BRULIN, Damien, CAMPO, Éric, VAL, Thierry, et al. L’habitat intelligent : un lieu de conception des technologies pour l’autonomie des personnes. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, 2023, vol. 4, no 1, p. 21-51.
[4] MALIGNE, Laura, CAMPO, Eric, VAN DEN BOSSCHE, Adrien, et al. Système de détection et de suivi du comportement de personnes dans le cas des chutes basé sur l'analyse de la mobilité. In : Colloque en TéléSANté et dispositifs biomédicaux. 2023.
[5] ZALC, Vincent, ISTRATE, Dan, CAMPO, Eric, et al. Système de détection de maladies respiratoires basé sur l'analyse de l'environnement sonore dans des habitats partagés : résultats préliminaires. In : 9ème Colloque en TéléSANté et dispositifs biomédicaux (JETSAN 2023). 2023. p. à paraître.
[6] DEROUICHE, Abderrahim, BRULIN, Damien, CAMPO, Eric, et al. Home Assessment of Physical and Physiological Parameters: Collaborative Research on Aging Using Technology. In : JetSan 2023-9ÈME ÉDITION DU Colloque en TéléSANté et dispositifs biomédicaux. 2023.
[7] Huet, F., Boitier, V., & Seguier, L. (2022). Tunable piezoelectric vibration energy harvester with supercapacitors for WSN in an industrial environment. IEEE Sensors Journal, 22(15), 15373-15384.
[8] Boitier, V., Séguier, L., Estibals, B., Potart, P., & Maurin, C. (2023, July). La thermoélectricité pour l'alimentation de capteurs sans fil: une application industrielle. In Symposium de Génie Électrique.
[9] Boitier, V., Estibals, B., Huet, F., & Seguier, L. (2023). Battery-Free Power Supply for Wireless Sensor Combining Photovoltaic Cells and Supercapacitors. Energy and Power Engineering, 15(03), 151-179.