ผลิตภัณฑ์
19
Jan
สมองของโดรน: การเจาะลึกตัวควบคุมการบิน – สถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และกลไกอัตโนมัติ
บทความนี้เจาะลึกไปที่ตัวควบคุมการบินของโดรน พิจารณาทางสถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และบทบาทในการทำกลไกอัตโนมัติให้สำเร็จ
ตัวควบคุมการบินเปรียบเสมือนระบบประสาทส่วนกลาง หรือ ทำหน้าที่เป็นระบบตรวจสอบ โครงสร้างของโดรน ช่วยให้ระบบการบิน ระบบการนำทาง และการปฏิบัติการอัตโนมัติมีเสถียรภาพ โดยโดรน (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นเกษตร กรรม การเฝ้าระวัง และโลจิสติกส์ หัวใจสำคัญของโดรนทุกตัวคือ ตัวควบคุมการบิน (FC: Flight Controller) ซึ่งเป็นระบบฝังตัวเฉพาะทางที่ประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์และปรับเอาต์พุตของ มอเตอร์เพื่อรักษาเสถียรภาพและดำเนินการบิน ซึ่งตัวควบคุมการบินสมัยใหม่ผสานกับ ไมโครคอนโทรลเลอร์ หน่วยวัดแรงเฉื่อย (IMU: Inertial Measurement Units) โมดูล GPS และอัลกอริทึมการควบคุมที่ซับซ้อนจึงทำให้ให้โดรนบินได้อัตโนมัติ
บทความนี้จะกล่าวถึงสถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และกลไกอัตโนมัติของตัวควบคุม การบินโดรน โดยครอบคลุมถึงส่วนประกอบสำคัญเช่น เซ็นเซอร์ ไมโครคอนโทรลเลอร์ และอัลกอริทึมการควบคุม นอกจากนี้มีการติดตามความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องจักรอย่าง Machine Learning สำหรับการตัดสินใจอัตโนมัติ และแนวโน้มในอนาคตของเทคโนโลยีโดรน อีกด้วย
สถาปัตยกรรมตัวควบคุมการบิน
ตัวควบคุมการบินของโดรนประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์หลายส่วนทำงานประสานกัน
ส่วนประกอบฮาร์ดแวร์
- หน่วยไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) ทำหน้าที่เป็นสมองควบคุมอัลกอริธึม เช่น MCU ทั่วไป หรือ STM32 (ARM Cortex-M), ESP32 และ Raspberry Pi สำหรับโดรนขั้นสูง
- หน่วยวัดแรงเฉื่อย (IMU) ประกอบด้วยไจโรสโคป (วัดความเร็วเชิงมุม) เครื่องวัดความเร่ง (วัดความเร่งเชิงเส้น) เครื่องวัดสนามแม่เหล็ก (ตัวเลือก สำหรับการประมาณทิศทาง)
- บารอมิเตอร์และโมดูล GPS
- บารอมิเตอร์ ประเมินระดับความสูงโดยใช้ความกดอากาศ
- GPS ให้การระบุตำแหน่งทั่วโลกสำหรับการนำทาง
- ตัวควบคุมความเร็วอิเล็กทรอนิกส์ (ESC) ควบคุมความเร็วของมอเตอร์ตามคำสั่ง FC
- ควบคุมความเร็วของมอเตอร์แบบไม่มีแปรงถ่านโดยใช้ Pulse-Width Modulation (PWM)
- ESC สมัยใหม่ใช้โปรโตคอล DShot สำหรับการสื่อสารแบบดิจิทัล
- การเชื่อมต่อสื่อสาร UART, I2C, SPI สำหรับการสื่อสารเซ็นเซอร์ และ Telemetry radios เช่น FrSky, MAVLink สำหรับการสื่อสารสถานีภาคพื้นดิน
ชุดซอฟต์แวร์
- ระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์ (RTOS) เพื่อให้ได้เวลาตอบสนองที่แน่นอน เช่น FreeRTOS, NuttX
- Firmware แบบ Open source เช่น Betaflight, ArduPilot, PX4 หรือ แบบมีกรรมสิทธิ์ DJI Naza, Autel
- อัลกอริทึมในการรวมฟิวชันเซ็นเซอร์ ตัวกรอง Kalman Filter หรือ Filter อื่นๆ สำหรับการคำนวนที่แม่นยำ
อัลกอริทึมควบคุมในตัวควบคุมการบิน
เสถียรภาพในการบินได้รับการคำนวณด้วยระบบควบคุม closed-loop control systems
การควบคุม PID (Proportional-Integral-Derivative)
ความเป็นสัดส่วน (P:Proportional) แก้ไขข้อผิดพลาดของสัญญาณจากกระแสไฟฟ้า เช่น มุมเอียง และอื่นๆ
การรวม (I: Integral) กำจัดข้อผิดพลาดของสัญญาณที่มีสถานะคงที่ (Steady -State) เช่น การดริฟท์ เป็นต้น
อนุพันธ์ (D: Derivative) ลดการแกว่งของสัญญาณ
สมการ
ut= Kp et+ Ki 0te dτ+ Kd de(t)dt
การรวมเซ็นเซอร์เพื่อทรงตัวและคำนวนความแม่นยำ
- ตัวกรอง Kalman filter รวมข้อมูล จาก IMU และสัญญาณรบกวนต่างๆเพื่อการวางแนวระดับที่แม่นยำ
- ตัวกรอง Madgwick & Mahony filter เป็นตัวกรองทางเลือกสำหรับระบบที่มีทรัพยากรจำกัด
อัลกอริทึมการนำทางอัตโนมัติ
- การนำทางตามจุดอ้างอิง กล่าวคือ การปฏิบัติตามพิกัดของ GPS เช่น การใช้ในโดรนส่งสินค้า
- การหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง โดยใช้ LiDAR เซ็นเซอร์อัลตราโซนิก และคอมพิวเตอร์วิชันเช่น SLAM
- การเรียนรู้เครื่องจักรเพื่อการวางแผนเส้นทาง (Machine Learning for Path Planning) การเรียนรู้ผลลัพธ์ที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงทางด้านปัจจัย ปรับเส้นทางการบิน ให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ระดับความเป็นอิสระในการควบคุมในโดรน
0 (การควบคุมด้วยมือ) การควบคุมโดยนักบินเต็มรูปแบบ
1 (การทรงตัว) การปรับระดับอัตโนมัติ แต่คันเร่งด้วยมือ
2 (การควบคุมอัตโนมัติแบบช่วยเหลือ) การกำหนดยึดถือ GPS และการกลับที่ตั้ง
3 (การควบคุมอัตโนมัติบางส่วน) การนำทางตามจุดอ้างอิง การตรวจจับสิ่งกีดขวาง
4 (การควบคุมอัตโนมัติสูง) ภารกิจอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
แนวโน้มที่กำลังจะเกิดขึ้นใหม่เกี่ยวกับตัวควบคุมการบิน
- ระบบควบคุมการบินที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครือข่ายประสาทสำหรับการปรับแต่ง PID แบบปรับได้
- การประมวลผลแบบ Edge สำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ชิป AI on board เช่น NVIDIA Jetson, Intel Movidius เป็นต้น
- Swarm Intelligence การบินแบบประสานงานโดยใช้อัลกอริทึมแบบ Distribution ในการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น
ความท้าทายและทิศทางในอนาคต
- ความล่าช้าและความน่าเชื่อถือ การตอบสนองแบบเรียลไทม์ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก
- อุปสรรคด้านกฎระเบียบ การจัดการน่านฟ้าสำหรับการบินโดรนอัตโนมัติ
- ประสิทธิภาพด้านพลังงาน เวลาบินที่ยาวนานขึ้นด้วยอัลกอริทึมที่สามารถปรับให้ได้อย่างเหมาะสม
สรุป
ระบบควบคุมการบินเป็นรากฐานสำคัญของเทคโนโลยีโดรน โดยพัฒนาจากการรักษา เสถียรภาพพื้นฐานไปสู่การทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ความก้าวหน้าในการผสมผสานเซ็นเซอร์ ปัญญาประดิษฐ์ และระบบฝังตัวจะขับเคลื่อน UAV อัจฉริยะรุ่นต่อไปได้ในอนาคต
ผลิตภัณฑ์
July 10, 2025
สมองของโดรน: การเจาะลึกตัวควบคุมการบิน – สถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และกลไกอัตโนมัติ
บทความนี้เจาะลึกไปที่ตัวควบคุมการบินของโดรน พิจารณาทางสถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และบทบาทในการทำกลไกอัตโนมัติให้สำเร็จ
by
นักเขียนบทความ
