เทคโนโลยีการขับขี่ปลอดภัยในอุตสาหกรรมยานยนต์

          เมื่อไม่นานมานี้ทุกท่านอาจจะได้ยินข่าวประโคมเป็นที่ตื่นตาตื่นใจ ในสำนักพิมพ์ของต่างประเทศไม่ว่าจะเป็น Bloomberg, Reuter และสำนักพิมพ์อื่นๆอีกมากมายว่า บริษัทแอปเปิ้ล (Apple) ที่ผลิตสมาร์ทโฟนชื่อดัง รวมถึง แท็ปแลต คอมพิวเตอร์พกพา ที่ใช้ระบบปฏิบัติติการ IOS นั้น หันมาผลิตรถยนต์ส่วนบุคคลที่ใช้ในการขับเคลื่อนอัตโนมัติแทนการขับด้วยตัวเอง ซึ่งเป็นที่จับตามองในการตีตลาดอุตสาหกรรมรถยนต์เป็นครั้งแรกของแอปเปิ้ล ที่แต่ก่อนหน้านี้ผลิตและมุ่งเน้นพัฒนาแต่เทคโนโลยีที่ใช้กับ สมาร์ทโฟน แท็ปแลต รวมถึง คอมพิวเตอร์พกพาเท่านั้น


          การขับขี่อัตโนมัติในรถยนต์นั้น มีมากมายหลายรูปแบบ ตั้งแต่ เซนเซอร์ตรวจจับ ผู้ช่วยในการขับขี่ หรือ driver assistance นั้นล้วนแต่เป็นสิ่งที่เรียกว่า การขับขี่อัตโนมัติ หรือ autonomous vehicle ซึ่งในบทความนี้ผู้เขียน จะนำพาท่านผู้อ่านทุกท่านท่องโลกไปกับ พื้นฐานของการขับขี่อัตโนมัติ จวบจนกระทั่ง งานวิจัยที่นำเทคโนโลยีการขับเคลื่อนอัตโนมัตินั้นมาใช้ในการศึกษาวิจัยในด้านการขับขี่ยานยนต์ที่ปลอดภัยมากยิ่งขึ้น ก่อนอื่นไปเกริ่นนำกันก่อนว่า อะไรคือ การขับเคลื่อนอัตโนมัติในรถยนต์ นั้นคืออะไร มาตามผมมากัน การขับเคลื่อนอัตโนมัติในรถยนต์ (Autonomous Car) คือ การที่ยานยนต์นั้นบรรจุและติดตั้งระบบเซนเซอร์เพื่อตรวจจับระบบสิ่งแวดล้อมภายในและภายนอกยานพาหนะเพื่อให้ยานพาหนะนั้นขับเคลื่อนไปได้ โดยที่พึ่งพามนุษย์ในการควบคุมยานยนต์นั้นน้อยหรือแทบจะไม่ควบคุมเลยถ้าเป็นไปได้ The society of automotive engineering (SAE) หรือ คณะกรรมการวิศวกรรมยายนยต์ได้แบ่งระดับ การขับเคลื่อนอัตโนมัติจาก ระดับ0(ระบบควบคุมด้วยมือ) จนถึง ระดับ5(อัตโนมัติทั้งระบบ) เริ่มต้นที่

          ระดับ0- เป็นระบบที่ใช้ในการบังคับและควบคุมด้วยมนุษย์ทุกอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการเหยียบคันเร่ง, เหยียบเบรก ดั่งเช่น รถยนต์สมัยก่อนที่ใช้เครื่องจักรไอน้ำในการขับขี่

          ระดับ1- ผู้ช่วยในการขับเคลื่อน เป็นการเพิ่มฟังก์ชั่นผู้ช่วยในการขับเข้ามา ไม่ว่าจะเป็นเข็มบอกความเร็วว่า เราขับที่ความเร็วเท่าไหร่ ตลอดจน ควบคุมความเร็วของตัวยานหานะ

          ระดับ2- ระบบอัตโนมัติบางส่วน จะเป็นการควบคุมระบบอัตโนมัติในการบังคับพวงมาลัย และ ความเร่ง โดยที่มนุษย์นั้นสั่งการจากระบบหน้าจอเป็นบางครั้งบางคราว

          ระดับ3- ระบบอัตโนมัติที่สามารถขับเคลื่อนไปได้ในระยะไกล ในจุดนี้ระบบอัตโนมัติจะมีความสามารถในการตรวจจับสิ่งแวดล้อม และ สามารถบังคับควบคุมยานพาหนะนั้นได้ในระยะทางที่ไกลเพิ่มมากยิ่งขึ้นกว่าระดับ2

          ระดับที่4- ระบบอัตโนมัติระดับสูง ยานพาหนะนั้นจะสามารถบังคับขับเคลื่อนและวิเคราะห์สภาพแวดล้อมภายใต้สภาวะที่เกิดขึ้นใน ณ ขณะที่ยานหานะเคลื่อนที่ ไม่ว่าจะเป็น หลบลีกสิ่งกีดขวาง มีรถเลี้ยวออกมาจากซอย อีกทั้งเตือนถึงความเร็วที่มากจนเกิดไป ใน ขณะขับขี่ โดยที่มนุษย์นั้นมีส่วนในการบังคับควบคุมนั้นน้อยมากๆหรือแทบจะไม่ต้องบังคับเลย

          ระดับ5- ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ยานพาหนะสามารถเคลื่อนที่ไปตามท้องถนนและวิเคราะห์สถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นได้ในแต่ละเงื่อนไขด้วยตัวเองในระหว่างยานพาหนะเคลื่อนที่ โดยที่ไม่จำเป็นต้องพึ่งพามนุษย์อีกเลย
            ใน ณ ปัจจุบันนั้น การขับเคลื่อนอัตโนมัติในอุตสาหกรรมยานยนต์นั้น ยังอยู่ที่ระดับ1 เท่านั้นโดยที่มีอุปกรณ์ติดตั้งเสริม ที่เรียกว่า การขับเคลื่อนผู้ช่วย หรือ driver assistance ซึ่งจะมีรายละเอียดอุปกรณ์ และ เซนเซอร์ที่นิยมนำมาใช้กันในอุตสาหกรรมยานยนต์อย่างมาก โดยจะขอยกตัวอย่างสั้นๆ2ตัวอย่างด้วยกัน จะมาเริ่มต้นที่ adaptive cruise control (ADC) หรือ ที่อีกชื่อนึงที่เรียกว่า ระบบควบคุมความเร็วให้เว้นระยะห่างจากรถคันหน้า โดยที่ หลักการทำงานของเจ้าระบบนี้จะตรวจจับรถคันหน้าโดยใช้ เรดาร์ หรือ เลเซอร์เซนเซอร์ หรือ กล้องตรวจจับ รถคันหน้าโดยที่จะคำนวณเพื่อรักษาระยะห่างจากตัวรถของเราและรถคันหน้า และ รักษาความเร็วของตัวรถได้โดยที่ไม่ต้องเหยียบเบรกเลยแม้แต่นิดเดียว ดั่งหลักการพื้นฐานของฟิสิกส์ทั่วไปเช่น V=S/T โดยที่ V คือ ความเร็วของตัวรถยนต์ S คือ ระยะห่างระหว่างรถยนต์คันที่1และคันที่2 และ T คือ เวลาที่ใช้ในการประคองความเร็วให้ห่างจากตัวรถ
            ตัวอย่างต่อมาเซนเซอร์ที่จะกล่าวถึงก็ คือ การตรวจจับใบหน้า และ ตา บางคนอาจจะสงสัยมันคืออะไรการตรวจจับใบหน้าและตา เกี่ยวไรกับรถยนต์ เมื่อสองปี่ที่ผ่านมา BMW ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่จากเยอรมันนี ได้ทำการศึกษาและวิจัยติดตั้งระบบที่เรียกว่า การตรวจจับใบหน้าและดวงตาระหว่างขับรถ หรือ Eye detection และ Face detection เพื่อตรวจจับพฤติกรรมผู้ขับขี่ยานพาหนะว่า มีภาวะผิดปกติหรือไม่ในระหว่างขับรถ เช่น ง่วงนอน หรือ เกิดเหตุการณ์ไม่คาดฝัน โดยที่จะมีกล้อง รวมถึงเซนเซอร์ในการตรวจจับสภาวะใบหน้า และ ดวงตา ในระหว่างขับขี่ยานพาหนะ โดยใช้หลักการประมวลผลทางภาพ หรือ image processing โดยที่เจ้าตัวเซนเซอร์นั้นจะทำการประมวผลทางภาพ ให้เป็นในรูปแบบดิจิตอลและนำแต่ละจุดบนภาพนั้นมาจัดระดับข้อมูล และ แปลงค่าจำนวนจริงที่เป็นค่าไม่ต่อเนื่องกัน(discrete) เพื่อลดความผิดเพี้ยน หรือ สัญญาณรบกวน (Nosie) บนภาพ เพื่อให้ได้ภาพนั้นที่มีคุณภาพมากยิ่งขึ้น

 

          จากอุปกรณ์ที่ช่วยในการขับขี่ยานพาหนะ นั้น สู่การประยุกต์ใช้ในด้านงานวิจัยทางด้านยานยนต์ เพื่อการขับขี่ปลอดภัย ดั่งเช่น การตรวจจับการหลับในระหว่างขับรถ ทีมวิจัยจาก Bina Nusantara University ได้ศึกษาและวิจัย การตรวจจับการหลับในบนรูม่านตาระหว่างขับรถ โดยใช้หลักการวัดที่เรียกว่า Perclos measurement เป็นการวิเคราะห์รูปภาพของดวงตาทั้งหมดในขณะกระพริบของดวงตา โดยที่ทางทีมวิจัยนั้นได้ให้อาสาสมัครขับรถ และ ติดตั้งกล้องตรวจจับบนรูม่านตาระหว่างขับรถ
               จากผลการทดลอง ทางทีมวิจัยได้สรุปได้ดั่งนี้ว่าจากตาราง PERCLOS โดยแบ่งเป็น เปอร์เซ็นต์การปิดรูม่านตาจาก 60เปอร์เซ็นต์ 70 เปอร์เซ็นต์ และ 80 เปอร์เซนต์ เมื่อ PERCLOS มีค่าที่ต่ำมากจะทำให้ผู้ขับขี่นั้นอยู่ในสภาวะหลับใน และไปส่งสัญญาณให้เซนเซอร์ภายในรถนั้นเตือนว่าคนขับกำลังหลับใน และ เบรคอัตโนมัติค่อยๆผ่อนลงจนความเร็วของรถยนต์นั้นเหลือ0 กม/ชม ทั้งนี้ทางทีมวิจัย ยังได้กล่าวอีกว่า การทดลองนี้ยังมีขอบเขตจำกัดมากมายไม่ว่าจะเป็น สัญญาณรบกวน(Noise) ที่มีปะปนและ สถานะของผู้ทดลองที่เมื่ออยู่ในอิริยาบถที่แตกต่างไป ทำให้การจับภาพบนใบหน้านั้นอาจจะทำไม่ได้เต็มประสิทธิภาพ


          จากตัวอย่างข้างต้นเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เชื่อว่า การขับขี่อัตโนมัติ ที่ทาง บริษัทแอปเปิ้ล เทสล่ามอเตอร์ หรือ บีเอ็มดับเบิ้ลยู จะต้องนำเทคโนโลยีเซนเซอร์เหล่านี้ไปติดตั้งที่ตัวยานยนต์อย่างแน่นอน เพื่ออำนวยความสะดวก และ ปลอดภัยในการขับขี่ แก่ผู้บริโภคอย่างเราแน่นอน ส่วนรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติจะเป็นอย่างไร หน้าตาเป็นอย่างไรนั้น สามารถติดตามได้ในอนาคตต่อไป

 

ที่มา

• https://www.macrumors.com/roundup/apple-car/
• https://www.autodeft.com/deftanswer/
• https://se.mathworks.com/help/mpc/ref/adaptivecruisecontrolsystem.html
• https://www.volvocars.com/en-th/support/manuals/xc40/2018w17/driver-support/adaptive-cruise-control/adaptive-cruise-control
• : Suhandi Junaedi and Habibullah Akbar 2018 J. Phys.: Conf. Ser. 1090 012037