เทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์จะบูรณาการข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัวเพื่อให้เข้าใจสภาพแวดล้อมหรือระบบที่ถูกตรวจสอบหรือควบคุมได้อย่างครอบคลุมและแม่นยำ

มนุษย์สามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การขับรถหรือการเล่นกีฬาได้ เพราะพวกเขามีประสาทสัมผัสหลากหลาย เช่น การได้ยิน การมองเห็น การสัมผัส และการทรงตัว สมองของเราสามารถบูรณาการข้อมูลทั้งหมดนี้เข้าด้วยกัน และตัดสินใจได้ทันทีว่าจะทำอย่างไรในสถานการณ์ปกติและสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด นอกจากนี้ เรายังมีประสบการณ์กับกิจกรรมเหล่านี้มาก่อน ซึ่งช่วยเพิ่มบริบท เรายังสามารถเพิ่มประสบการณ์ใหม่ๆ ลงในฐานความรู้และพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานของเราได้อีกด้วย

เครื่องจักรกลอย่างง่ายถูกสร้างขึ้นโดยใช้เซ็นเซอร์แยกกัน ตัวอย่างเช่น ลิฟต์และเครื่องเปิดประตูโรงรถใช้เซ็นเซอร์ออปติคัลเพื่อหลีกเลี่ยงการชนคน

เครื่องจักรขั้นสูงจะต้องสามารถบูรณาการและประมวลผลข้อมูลเอาต์พุตของเซ็นเซอร์หลายตัวเพื่อดำเนินงานที่ซับซ้อน เช่น การขับรถ การบินเครื่องบิน หรือการเล่นฟุตบอล

หมายเหตุ: การรวมเซ็นเซอร์บางครั้งเรียกว่า "การรวมเซ็นเซอร์หลายตัว" หรือ "การรวมข้อมูลเซ็นเซอร์หลายตัว" แต่โดยพื้นฐานแล้วเป็นสิ่งเดียวกัน 

การรวมเซ็นเซอร์มีหลายระดับ การรวมเซ็นเซอร์ระดับสูงหมายถึงการผสานและประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์หรือแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเพื่อดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายในระดับนามธรรม

เทคโนโลยีเซ็นเซอร์และเทคนิคการผสานเซ็นเซอร์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมยานยนต์ โดยได้รับแรงหนุนจากกระแสความนิยมรถยนต์ไร้คนขับ แต่ไม่ใช่แค่รถยนต์เท่านั้น เทคโนโลยีฟิวชั่นเซ็นเซอร์กำลังถูกนำมาใช้ในหลากหลายสาขาอาชีพมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งรวมถึงหุ่นยนต์ กลาโหม การแพทย์ การแพทย์ทางไกล และการประมวลผลภาพ เป็นต้น

เทคโนโลยีฟิวชั่นเซ็นเซอร์หลัก

นี่คือเทคโนโลยีฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์หลักที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์

เซ็นเซอร์ขั้นสูง

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของเซ็นเซอร์แต่ละชนิดที่หลากหลายเป็นรากฐานของการรวมเซ็นเซอร์ เซ็นเซอร์จะรวบรวมข้อมูลเชิงภาพ เชิงพื้นที่ และเวลา เกี่ยวกับสภาพแวดล้อมหรือวัตถุที่กำลังตรวจสอบ ซึ่งรวมถึง:

• เซ็นเซอร์ เรดาร์ (Radio Detection and Ranging) สามารถตรวจจับวัตถุที่เคลื่อนที่ด้วยความเร็วสูงด้านหน้ารถได้ และยังทำงานได้ดีแม้ในสภาพอากาศเลวร้าย
• เซ็นเซอร์ LiDAR (การตรวจจับแสงและการวัดระยะ) ให้ข้อมูล 3 มิติความละเอียดสูง ช่วยให้สามารถจัดทำแผนที่สภาพแวดล้อมและตรวจจับสิ่งกีดขวางได้อย่างแม่นยำ และไม่จำเป็นต้องใช้แสงโดยรอบในการทำงาน LiDAR สร้างแผนที่ 3 มิติแบบเฉดสีเทาที่เรียกว่า "กลุ่มจุด" 
• LiDAR แบบหลายสเปกตรัม ผสานรวม LiDAR เข้ากับเซ็นเซอร์อื่นๆ เช่น กล้องและเครื่องสเปกโตรมิเตอร์ เพื่อให้ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมเพิ่มเติม รวมถึงสี ภาพด้านบนเป็นภาพฉายภาพแบบออร์โธกราฟิกของกลุ่มจุดเมฆที่บันทึกโดยรถยนต์ จุดต่างๆ คำนวณจากความแรงของสัญญาณคูณด้วยระยะ โดยสีส้มแทนพื้นที่ที่สว่างกว่า และสีน้ำเงินแทนพื้นที่ที่มืดกว่า
• กล้อง สามารถตรวจจับวัตถุ ทำเครื่องหมายจราจร จดจำและอ่านป้ายจราจร แบ่งส่วนความหมาย และจดจำสี เมื่อใช้ร่วมกับอัลกอริทึม OCR ภาพของกล้องจะสามารถ "อ่าน" ข้อความบนป้ายจราจร และดึงความหมายสำคัญออกมาได้

• ระบบ GNSS (ระบบดาวเทียมนำทางทั่วโลก) ใช้ดาวเทียมที่ระดับความสูงมากเพื่อระบุตำแหน่งที่แม่นยำ อย่างไรก็ตาม ระบบนี้จะไม่สามารถทำงานได้หากอุโมงค์ โรงจอดรถ หรืออาคารสูงบดบังทัศนียภาพ
• เซ็นเซอร์ IMU (Inertial Measurement Unit) สามารถ "คำนวณอัตโนมัติ" ได้โดยใช้ไจโรสโคป เครื่องวัดความเร่ง และเครื่องวัดสนามแม่เหล็กภายใน อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำของเซ็นเซอร์จะคลาดเคลื่อนเมื่อเวลาผ่านไปโดยไม่มีการอ้างอิงตำแหน่งภายนอกที่แน่นอน เทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์ได้ผสานจุดแข็งและจุดอ่อนของระบบ GNSS และ IMU เข้าด้วยกันเพื่อลดจุดอ่อนเหล่านี้ เรือดำน้ำใช้ IMU สำหรับการนำทางใต้น้ำ ข้อมูล GNSS จะแก้ไขความคลาดเคลื่อนของเซ็นเซอร์ IMU เมื่อท้องฟ้าปรากฏ

การระบุตำแหน่งและการทำแผนที่

เทคโนโลยีการระบุตำแหน่งและการทำแผนที่จะประเมินตำแหน่งและทิศทางของวัตถุ เทคนิค SLAM (การระบุตำแหน่งและการทำแผนที่พร้อมกัน) ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันการรวมเซ็นเซอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหุ่นยนต์และยานยนต์ไร้คนขับ เพื่อสร้างแผนที่สภาพแวดล้อมโดยรอบโดยมีแพลตฟอร์มเซ็นเซอร์ติดตั้งอยู่ภายใน

Visual Odometry เป็นเทคนิควิทัศน์คอมพิวเตอร์ที่ประเมินการเคลื่อนที่ของยานพาหนะโดยการวิเคราะห์ภาพจากกล้อง ฟีเจอร์การติดตามระหว่างเฟรมจะคำนวณตำแหน่งสัมพัทธ์และทิศทางของยานพาหนะโดยไม่ต้องใช้เซ็นเซอร์ภายนอก Visual Odometry ประเมินการเคลื่อนที่ของเซ็นเซอร์ (เช่น การเคลื่อนที่เทียบกับสภาพแวดล้อม) ด้วยวิธีนี้ Visual SLAM ขยายแนวคิดนี้เพื่อคำนวณวิถีการเคลื่อนที่ของเซ็นเซอร์และทำแผนที่สภาพแวดล้อมไปพร้อมๆ กัน

การบูรณาการและการสื่อสาร

การผสานรวมข้อมูลเซ็นเซอร์มักเกี่ยวข้องกับรูปแบบข้อมูล โปรโตคอล และการซิงโครไนซ์เวลา การผสานรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ที่หลากหลายและการสร้างการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างเซ็นเซอร์และโปรเซสเซอร์จึงเป็นสิ่งสำคัญ ปัจจัยเหล่านี้ประกอบด้วยโปรโตคอลการสื่อสารมาตรฐาน (เช่น CAN bus, Ethernet) มิดเดิลแวร์สำหรับการผสานรวมข้อมูล และวิธีการซิงโครไนซ์ข้อมูล

เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ

อัลกอริทึมการประมวลผลสัญญาณจะประมวลผลล่วงหน้า กรอง และดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลดิบ ซึ่งรวมถึงการลดสัญญาณรบกวน การดึงข้อมูลคุณลักษณะ และการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน อัลกอริทึมเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการเตรียมข้อมูลเซ็นเซอร์สำหรับการรวมข้อมูล

• ตัวกรอง Kalman: ตัวกรอง Kalman เป็นอัลกอริทึมแบบเรียกซ้ำที่ใช้ในการประมาณสถานะของระบบไดนามิกโดยการบูรณาการการวัดเซนเซอร์ที่มีสัญญาณรบกวนกับแบบจำลองเชิงทำนาย
• การอนุมานแบบเบย์เซียน: การอนุมานแบบเบย์เซียนเป็นกรอบงานทางสถิติสำหรับการปรับปรุงความเชื่อเกี่ยวกับสถานะของระบบโดยอิงจากความรู้ก่อนหน้าและหลักฐานที่สังเกตได้ ซึ่งมักใช้ในการให้เหตุผลเชิงความน่าจะเป็น
• การวิเคราะห์เวฟเล็ต: การวิเคราะห์เวฟเล็ตเป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์สำหรับการแยกสัญญาณออกเป็นองค์ประกอบความถี่ต่างๆ มีประโยชน์สำหรับการสกัดคุณลักษณะและการกำจัดสัญญาณรบกวนในข้อมูลเซ็นเซอร์
• การแปลงฟูริเยร์: การแปลงฟูริเยร์เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่แยกสัญญาณออกเป็นองค์ประกอบความถี่ ช่วยให้วิเคราะห์ปรากฏการณ์แบบคาบและไม่คาบได้
• แบบจำลองมาร์คอฟซ่อน (HMM) คือแบบจำลองความน่าจะเป็นที่ใช้แสดงลำดับการสังเกต แบบจำลองนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา
• เครือข่ายประสาทเทียม: เครือข่ายประสาทเทียมคือแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ เครือข่ายประสาทเทียมสามารถตรวจจับและเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน และดำเนินงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภทและการถดถอย เครือข่ายประสาทเทียมที่นิยมใช้มากที่สุดในแอปพลิเคชันการรวมเซ็นเซอร์ ได้แก่ เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เครือข่ายประสาทเทียมแบบรีเคอร์เรนต์ เครือข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ เครือข่ายความเชื่อเชิงลึก และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ
• การกรองค่าความสอดคล้อง: การกรองค่าความสอดคล้องเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงค่าประมาณแบบค่อยเป็นค่อยไปโดยบรรลุค่าความสอดคล้องระหว่างเซ็นเซอร์หลายตัว เซ็นเซอร์หรือเอเจนต์แต่ละตัวจะให้ค่าประมาณของตัวเอง ซึ่งจะถูกนำมาเปรียบเทียบและรวมกับค่าประมาณจากเซ็นเซอร์หรือเอเจนต์อื่นๆ ค่าผิดปกติจะถูกตัดออก ในขณะที่ค่าประมาณที่สอดคล้องกันมากกว่าจะได้รับน้ำหนักที่มากขึ้น กระบวนการแบบวนซ้ำนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ

การใช้งานฟิวชั่นเซ็นเซอร์

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเซนเซอร์ฟิวชันมีตั้งแต่การถ่ายภาพทางการแพทย์ไปจนถึงหุ่นยนต์ และจากรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติไปจนถึงระบบควบคุมและระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม

• ระบบการรวบรวมข้อมูล
• รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
• โดรน
• การนำทางในร่ม
• ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมและการควบคุมกระบวนการ
• การถ่ายภาพทางการแพทย์
• เครือข่ายประสาท
• หุ่นยนต์
• การดูแลสุขภาพ
• ความจริงเสริมและความจริงเสมือน
• การป้องกันประเทศและความมั่นคง

ความท้าทายของการรวมเซ็นเซอร์

การใช้เซ็นเซอร์ฟิวชั่นอย่างมีประสิทธิภาพนั้นต้องอาศัยมากกว่าแค่การผสมผสานเซ็นเซอร์ อัลกอริทึม และการประมวลผลสัญญาณ การนำความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมาประยุกต์ใช้กับเซ็นเซอร์ฟิวชั่นเป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากเซ็นเซอร์ฟิวชั่น ความท้าทายอื่นๆ ได้แก่: 

ความหลากหลายของข้อมูล

เซ็นเซอร์มีความหลากหลาย และข้อมูลอาจแตกต่างกันอย่างมากทั้งในด้านรูปแบบ ความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และอัตราการสุ่มตัวอย่าง การรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ประเภทต่างๆ (เช่น กล้อง LiDAR และเรดาร์) ที่มีคุณสมบัติหลากหลายอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย การรับรองความสอดคล้องและความเข้ากันได้ของแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเป็นสิ่งสำคัญในการผสานข้อมูลเซ็นเซอร์ที่หลากหลายเข้าด้วยกัน

เสียงรบกวนและความไม่แน่นอน

เซ็นเซอร์มีความเสี่ยงต่อสัญญาณรบกวน ข้อผิดพลาด และความไม่แน่นอนอันเนื่องมาจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม ข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ หรือคุณลักษณะเฉพาะของเซ็นเซอร์ การจัดการและลดความไม่แน่นอนเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างผลลัพธ์ฟิวชันที่เชื่อถือได้และแม่นยำ ความแม่นยำของฟิวชันเซ็นเซอร์ขึ้นอยู่กับเทคนิคต่างๆ เช่น การกรองคาลมาน การอนุมานแบบเบย์เซียน และการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น เพื่อจัดการกับสัญญาณรบกวนและความไม่แน่นอน

ความซับซ้อนในการคำนวณ

การรวมเซ็นเซอร์มักเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์และขั้นตอนการคำนวณที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว เมื่อจำนวนเซ็นเซอร์เพิ่มขึ้นหรืออัลกอริทึมการรวมมีความซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการในการประมวลผลก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย การสร้างสมดุลระหว่างความต้องการผลลัพธ์การรวมที่แม่นยำกับประสิทธิภาพในการประมวลผลเป็นความท้าทายที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร เช่น ระบบฝังตัวหรือแพลตฟอร์มมือถือ

แนวโน้มของการรวมเซ็นเซอร์เป็นหลัก

เนื่องจากระบบต่างๆ มีความสามารถในการทำงานอัตโนมัติมากขึ้น ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์จึงได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง 

การรวมข้ามโดเมน

หนึ่งในความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือการรวมข้อมูลข้ามโดเมน ข้อมูลเซ็นเซอร์จากโดเมนต่างๆ เช่น อุปกรณ์ IoT เครือข่ายสังคมออนไลน์ และฐานข้อมูลสาธารณะ สามารถนำมาผสานรวมกันเพื่อให้เข้าใจระบบและปรากฏการณ์ที่ซับซ้อนได้อย่างครอบคลุมยิ่งขึ้น

การใช้ประโยชน์จากการคำนวณควอนตัม

วิศวกรสามารถใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าทางควอนตัมคอมพิวติ้งเพื่อพัฒนาความเร็วและความสามารถของการรวมเซ็นเซอร์ ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการใช้งานแบบเรียลไทม์ เช่น ยานยนต์ไร้คนขับบนบก ในทะเล และในอากาศ ซึ่งความปลอดภัยของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญยิ่ง การรวมเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์กำลังเป็นที่ต้องการเพิ่มมากขึ้น 

การใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์

การบูรณาการ AI ขั้นสูงและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะทำให้ระบบการรวมเซ็นเซอร์มีความชาญฉลาดและปรับตัวได้มากขึ้นซึ่งสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

การปกป้องความเป็นส่วนตัว

เทคโนโลยีอันทรงพลังเหล่านี้ล้วนสามารถรุกล้ำความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคลได้ อุตสาหกรรมนี้ต้องมั่นใจว่าเทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์จะพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัว

บทสรุป

ด้วยการบูรณาการข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัวและการใช้อัลกอริธึมการประมวลผลสัญญาณขั้นสูง เทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์ช่วยให้เครื่องจักรขั้นสูงรับรู้และตีความสภาพแวดล้อมด้วยความซับซ้อนและความแม่นยำในระดับมนุษย์ 

ยังคงต้องเผชิญกับความท้าทาย ตั้งแต่การจัดการความหลากหลายของข้อมูลเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการลดสัญญาณรบกวน และการรับมือกับความซับซ้อนในการประมวลผล เทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยได้รับแรงผลักดันจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ สถาปัตยกรรมการรวมข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีนี้มีแนวโน้มที่จะปลดล็อกความเป็นไปได้ที่ไม่เคยมีมาก่อนในด้านการทำงานอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ และการผสานรวมข้ามโดเมน 

เทคโนโลยีการรวมเซ็นเซอร์กำลังปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบและทำความเข้าใจโลกที่อยู่รอบตัวเรา นำไปสู่ยุคใหม่แห่งนวัตกรรมและความเป็นไปได้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย