Page 14 - Technology and AI for learning transformation through self-development

10

2) การพัฒนา AI ให้กับหุ่นยนต์
2.1) Machine Learning & Deep Learning
ก. สร้างโมเดล AI ที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถจดจ าวัตถุและท านายพฤติกรรมได้
ื่
ข. ใช้ Computer Vision + OpenCV เพอให้หุ่นยนต์สามารถตรวจจับวัตถุและ
ใบหน้ามนุษย์
ื่
ค. ใช้ Reinforcement Learning เพอให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากประสบการณ์และ
พัฒนาตัวเอง
2.2) การออกแบบระบบควบคุมอัตโนมัติ

ก. ใช้ AI ร่วมกับ PID Control หรือ Neural Network เพื่อควบคุมการเคลื่อนที่
ข. ใช้ SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ในการน าทาง
หุ่นยนต์
3) การทดสอบและปรับปรุง

3.1) ทดสอบการท างานของโมเดล AI เช่น การตรวจจับวัตถุ การหลบสิ่งกีดขวาง
3.2) ปรับค่าของ AI Model ให้แม่นย าขึ้น เช่น Hyperparameter Tuning
3.3) ปรับปรุงระบบควบคุมให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อม

2.2.2 การใช้โปรแกรมและออกแบบการควบคุมหุ่นยนต์ด้วยไมโครคอลโทรลเลอร์
ุ
ไมโครคอนโทรลเลอร์ (Microcontroller) เป็นอปกรณ์ส าคัญที่ใช้ควบคุมการท างานของ
หุ่นยนต์ เช่น การเคลื่อนที่ การจับวัตถุ และการสื่อสารกับเซ็นเซอร์
1) การเลือกไมโครคอนโทรลเลอร์
ก. Arduino เหมาะส าหรับหุ่นยนต์ขนาดเล็ก เช่น หุ่นยนต์เดินตามเส้น

ข. ESP32 รองรับ WiFi และ IoT สามารถควบคุมหุ่นยนต์จากระยะไกล
ค. STM32 หรือ ARM Cortex เหมาะส าหรับหุ่นยนต์ที่ต้องการการประมวลผลสูง
2) การเขียนโปรแกรมควบคุมหุ่นยนต์

2.1) การเขียนโค้ดให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่
ก. ใช้ C/C++, Python เพื่อควบคุมมอเตอร์เซอร์โวและ DC Motor
ข. ใช้ PWM (Pulse Width Modulation) เพื่อควบคุมความเร็วของ
มอเตอร์

ค. ใช้ PID Controller เพื่อให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่แม่นย า
2.2) การใช้เซ็นเซอร์ร่วมกับไมโครคอนโทรลเลอร์
ก. ใช้ Ultrasonic Sensor หรือ LiDAR เพื่อตรวจจับสิ่งกีดขวาง
ข. ใช้ Infrared Sensor เพื่อตรวจจับเส้นทาง

ค. ใช้ IMU (Gyroscope + Accelerometer) เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหว
2.3) การเชื่อมต่อไมโครคอนโทรลเลอร์กับ AI
ก. ใช้ ESP32 หรือ Raspberry Pi เชื่อมต่อกับ AI Server
ข. ใช้ MQTT หรือ HTTP API เพอให้ไมโครคอนโทรลเลอร์ส่งข้อมูลไป
ื่
ยัง AI