หัวข้อที่ 1: ความปลอดภัยและพื้นฐานการบิน

เนื้อหาการเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ (AI) บนอุปกรณ์โดรน โรบอท และไอโอทีขั้นสูงนี้ มุ่งให้ผู้อ่านมีความเข้าใจพื้นฐานที่จำเป็นก่อนจะก้าวไปสู่การเขียนโปรแกรมควบคุมโดรนในหัวข้อถัดไป เอกสารฉบับนี้เรียบเรียงขึ้นจากสองแหล่งหลัก คือสไลด์การบรรยายจริงของ ดร. กฤษณัยน์ เจริญจิตร ผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาธุรกิจเทคโนโลยี (Tech Business Development Expert) ผู้เรียบเรียงเนื้อหาต้นฉบับของ Module 01 และคุณท็อป จาก T Maker ผู้เรียบเรียงเนื้อหาต้นฉบับของ Module 02 เรื่องสถาปัตยกรรมอากาศยานไร้คนขับ ประกอบกับแหล่งข้อมูลเชิงวิชาการและอุตสาหกรรมโดรนภายนอกที่ใช้ขยายความแต่ละหัวข้อให้ผู้อ่านใช้ทบทวนหรือเตรียมตัวล่วงหน้า

อุตสาหกรรมป้องกันประเทศเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมเป้าหมายใหม่ด้านความมั่นคงของประเทศ หรือ S-Curve 11 ซึ่งเป็นหนึ่งในสิบสองอุตสาหกรรมเป้าหมายที่รัฐบาลไทยส่งเสริมเพื่อขับเคลื่อนเศรษฐกิจ โดยแบ่งเป็นกลุ่มอุตสาหกรรมสร้างมูลค่าเพิ่มเดิมห้าอุตสาหกรรม กลุ่ม New S-Curve ที่ยกระดับมูลค่าอีกห้าอุตสาหกรรม และกลุ่มอุตสาหกรรมเพิ่มเติมอีกสองอุตสาหกรรมซึ่งรวมอุตสาหกรรมป้องกันประเทศไว้ด้วย ภารกิจของอุตสาหกรรมป้องกันประเทศครอบคลุมสี่ด้านหลัก ได้แก่ การป้องกันภัยพิบัติ (Disaster Prevention & Response) ความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สิน (Life & Property Safety) ความมั่นคงของประเทศ (National Security) การเฝ้าระวังชายแดนและพื้นที่ยุทธศาสตร์ การสนับสนุนกิจการทางทหาร และการวิจัยพัฒนาเทคโนโลยีป้องกันประเทศ ซึ่งเป็นบริบทสำคัญที่อธิบายว่าเหตุใดความรู้ด้านความปลอดภัยไซเบอร์และอากาศพลศาสตร์ของโดรนจึงมีความสำคัญต่ออุตสาหกรรมนี้

Module 01: ความปลอดภัยไซเบอร์และกฎระเบียบการบิน

โมดูลแรกของหัวข้อนี้เริ่มต้นด้วยการปลูกฝังความตระหนักด้านความปลอดภัยก่อนที่ผู้อ่านจะได้สัมผัสอุปกรณ์จริง ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางการฝึกอบรมด้านเทคโนโลยีการบินไร้คนขับในบริบทความมั่นคง ที่มักให้ความสำคัญกับการเข้าใจภัยคุกคามก่อนการฝึกปฏิบัติเสมอ เนื้อหาของโมดูลนี้แบ่งออกเป็นสี่ส่วนย่อย ได้แก่ การโจมตีทางไซเบอร์ที่เกี่ยวข้องกับการบิน กรณีศึกษาที่เคยเกิดขึ้นจริง กฎหมายและระเบียบด้านความมั่นคงที่เกี่ยวข้องกับโดรน และการแลกเปลี่ยนประสบการณ์ตรงจากวิทยากร

รูปแบบภัยคุกคามทางไซเบอร์ต่อโดรน

ในทางเทคนิค โดรนสมัยใหม่คืออุปกรณ์ที่พึ่งพาการสื่อสารไร้สายและสัญญาณดาวเทียมเป็นหัวใจของการทำงาน จึงเปิดช่องให้เกิดการโจมตีได้หลายรูปแบบ โดยรูปแบบที่พบบ่อยที่สุดคือการปลอมหรือรบกวนสัญญาณดาวเทียม หรือที่เรียกว่า GPS spoofing และ GPS jamming ซึ่งทำให้โดรนคำนวณตำแหน่งผิดพลาดหรือสูญเสียการนำทางไปโดยสิ้นเชิง ปัจจุบันมีงานวิจัยจำนวนมากที่พัฒนาระบบตรวจจับการโจมตีลักษณะนี้ด้วยเทคนิค Machine Learning แบบเรียลไทม์ เนื่องจากภัยคุกคามประเภทนี้ตรวจจับได้ยากด้วยตาเปล่าและอาจสร้างความเสียหายร้ายแรงหากเกิดกับโดรนที่ใช้งานในภารกิจสำคัญ (Perimeterwatch, ความท้าทายด้านความปลอดภัยไซเบอร์ของโดรนทางทหาร)

นอกจากการรบกวนสัญญาณนำทางแล้ว ยังมีรูปแบบการโจมตีอีกสามประเภทที่ควรรู้จัก ประเภทที่สองคือการแทรกแซงหรือยึดช่องสัญญาณควบคุม (command-link hijacking) ซึ่งผู้โจมตีสามารถเข้าควบคุมโดรนแทนผู้บังคับตัวจริงได้หากระบบเข้ารหัสสัญญาณไม่รัดกุมเพียงพอ ประเภทที่สามคือการโจมตีแบบตัดการเชื่อมต่อ (deauthentication attack) ซึ่งใช้ได้ผลกับโดรนที่ควบคุมผ่านเครือข่าย Wi-Fi โดยเฉพาะโดรนราคาประหยัดสำหรับผู้บริโภคทั่วไป และประเภทสุดท้ายคือการฝังมัลแวร์ในห่วงโซ่อุปทานของซอฟต์แวร์หรือเฟิร์มแวร์ (supply-chain malware) ซึ่งอาจถูกฝังไว้ตั้งแต่ขั้นตอนการผลิตหรือการอัปเดตซอฟต์แวร์ก่อนที่อุปกรณ์จะถึงมือผู้ใช้งานจริง ภาพที่ 2 สรุปภัยคุกคามทั้งสี่รูปแบบนี้ในลักษณะแผนภาพเพื่อให้เห็นความสัมพันธ์กับตัวโดรนซึ่งเป็นเป้าหมายร่วม

ภาพที่ 2: รูปแบบภัยคุกคามทางไซเบอร์หลักสี่ประเภทที่มีต่อระบบโดรน

สไลด์การบรรยายจริงของวิทยากรได้จัดกลุ่มภัยคุกคามเหล่านี้ในมุมมองที่กว้างขึ้น โดยแบ่งออกเป็นสองแกนหลัก แกนแรกคือ “การโจมตีทางไซเบอร์ต่อระบบโดรน” ซึ่งครอบคลุม GPS Spoofing/Jamming การปลอมหรือรบกวนสัญญาณนำทาง, Signal Hijacking การแย่งควบคุมสัญญาณสั่งการ และ Data Intercept การดักจับข้อมูลภาพและพิกัด ส่วนแกนที่สองคือ “การใช้โดรนเป็นอาวุธโจมตี” ซึ่งเป็นมุมมองที่ต่างจากภัยคุกคามทางไซเบอร์โดยตรง แต่เป็นภัยที่หน่วยงานความมั่นคงต้องเฝ้าระวังคู่กัน ได้แก่ การให้โดรนบรรทุกวัตถุอันตราย การบินล่วงล้ำน่านฟ้าเพื่อสอดแนม และการโจมตีแบบฝูงโดรน (Drone Swarm Attack) ซึ่งใช้โดรนจำนวนมากโจมตีเป้าหมายพร้อมกัน ดังแสดงในภาพที่ 3 การวางกรอบคิดสองแกนนี้ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจว่าโดรนสามารถเป็นได้ทั้ง “เป้าหมายของการโจมตี” และ “เครื่องมือของผู้โจมตี” ในเวลาเดียวกัน

ภาพที่ 3: กรอบคิดสองแกนจากสไลด์การบรรยายจริงของ Module 01 แบ่งภัยคุกคามออกเป็นการโจมตีต่อระบบโดรนและการใช้โดรนเป็นอาวุธโจมตี

กรณีศึกษาที่เคยเกิดขึ้นจริง

เนื้อหาส่วนกรณีศึกษานี้ยกตัวอย่างเหตุการณ์จริงเพื่อสร้างความเข้าใจเชิงประจักษ์ กรณีที่ถูกกล่าวถึงบ่อยที่สุดในวงการความปลอดภัยโดรนคือเหตุการณ์เมื่อเดือนสิงหาคม ค.ศ. 2018 ซึ่งมีความพยายามลอบสังหารประธานาธิบดีนิโกลัส มาดูโร แห่งเวเนซุเอลา โดยใช้โดรนเชิงพาณิชย์รุ่น DJI Matrice 600 บรรทุกวัตถุระเบิดบินเข้าใกล้เวทีปราศรัยระหว่างการสวนสนามทางทหาร แม้ภารกิจจะไม่สำเร็จตามเป้าหมาย แต่เหตุการณ์นี้กลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้หน่วยงานความมั่นคงทั่วโลกเริ่มจริงจังกับภัยคุกคามจากโดรนเชิงพาณิชย์ที่ถูกดัดแปลงเป็นอาวุธ (Security Info Watch, Maduro assassination attempt highlights drone threats)

อีกกรณีศึกษาที่ทันสมัยและเกี่ยวข้องโดยตรงกับเนื้อหาด้านสงครามอิเล็กทรอนิกส์คือสถานการณ์ในสงครามรัสเซีย-ยูเครน ซึ่งทั้งสองฝ่ายใช้เทคนิคการปลอมและรบกวนสัญญาณ GPS อย่างกว้างขวางเพื่อทำลายประสิทธิภาพของโดรนลาดตระเวนและโดรนโจมตีของฝ่ายตรงข้าม จนกลายเป็นกรณีศึกษาอ้างอิงหลักสำหรับการทำความเข้าใจสงครามอิเล็กทรอนิกส์ยุคใหม่ที่โดรนเข้ามามีบทบาทเป็นอาวุธหลักในสมรภูมิ (TechRxiv, The Rise of GPS Spoofing Attacks on Drones in the Russia-Ukraine War) ทั้งสองกรณีนี้สะท้อนให้เห็นว่าความรู้ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านโดรนอีกต่อไป โดยเฉพาะในบริบทของอุตสาหกรรมป้องกันประเทศซึ่งต้องการบุคลากรที่มีความเข้าใจด้านนี้โดยตรง

นอกเหนือจากกรณีศึกษาเชิงภัยคุกคามข้างต้น สไลด์การบรรยายจริงยังนำเสนอกรณีศึกษาอีกด้านหนึ่งที่แสดงบทบาทเชิงบวกของโดรนในภารกิจภัยพิบัติ ซึ่งสอดคล้องโดยตรงกับพันธกิจของอุตสาหกรรมป้องกันประเทศด้าน Disaster Prevention & Response ที่กล่าวถึงข้างต้น โดยยกตัวอย่างบทบาทของโดรนในภารกิจช่วยเหลือผู้ประสบภัยสามด้าน ด้านแรกคือการค้นหาและกู้ภัย (Search & Rescue) ซึ่งใช้โดรนบินสำรวจพื้นที่ที่เจ้าหน้าที่เข้าถึงยากเพื่อค้นหาผู้ประสบภัย ด้านที่สองคือการประเมินความเสียหาย (Damage Assessment) ด้วยการถ่ายภาพและทำแผนที่ทางอากาศเพื่อประเมินสถานการณ์ในภาพรวม และด้านที่สามคือการเป็นตัวรับส่งสัญญาณการสื่อสาร (Emergency Communication) เพื่อส่งสัญญาณและพิกัดในพื้นที่ที่เครือข่ายสื่อสารหลักล่มไปแล้ว ดังภาพถ่ายจริงจากภารกิจกู้ภัยในภาพที่ 4 ซึ่งแสดงให้เห็นเจ้าหน้าที่กำลังเตรียมโดรนก่อนบินสำรวจพื้นที่ในเวลากลางคืน

ภาพที่ 4: สามบทบาทของโดรนในภารกิจบรรเทาภัยพิบัติจากสไลด์การบรรยายจริง ได้แก่ การค้นหาและกู้ภัย การประเมินความเสียหาย และการเป็นตัวรับส่งสัญญาณการสื่อสาร

กฎหมายและระเบียบการบินโดรนของประเทศไทย

เนื้อหาส่วนกฎหมายเป็นหัวใจสำคัญที่ผู้อ่านทุกคนควรทราบก่อนนำโดรนขึ้นบินจริง หน่วยงานหลักที่กำกับดูแลการบินโดรนในประเทศไทยมีสองแห่ง คือสำนักงานคณะกรรมการกิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ หรือ กสทช. ซึ่งดูแลด้านการอนุญาตใช้คลื่นความถี่ และสำนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทย หรือ CAAT ซึ่งดูแลด้านการขึ้นทะเบียนผู้บังคับอากาศยาน ดังแสดงในภาพที่ 5 ซึ่งเป็นสไลด์ตัวอย่างกฎหมายและข้อบังคับจากการบรรยายจริง โดยหลักเกณฑ์กำหนดว่าโดรนที่ติดกล้องทุกกรณีต้องขึ้นทะเบียนกับทั้งสองหน่วยงาน เช่นเดียวกับโดรนที่มีน้ำหนักเกิน 2 กิโลกรัม ส่วนโดรนที่มีน้ำหนักเกิน 25 กิโลกรัมต้องได้รับการอนุญาตเพิ่มเติมในระดับกระทรวง ขณะที่โดรนไม่ติดกล้องและมีน้ำหนักไม่เกิน 250 กรัมได้รับการยกเว้นไม่ต้องขึ้นทะเบียน นอกจากการขึ้นทะเบียนผู้ครอบครองโดรนและผู้บังคับโดรนแล้ว ผู้บังคับโดรนยังต้องทำประกันภัยบุคคลที่สามไว้ด้วยตามที่ระบุในสไลด์ (Legardy, สรุปกฎหมายโดรนในประเทศไทย)

ภาพที่ 5: หน่วยงานกำกับดูแลหลักสองแห่งของประเทศไทย คือ กสทช. และ CAAT พร้อมข้อกำหนดการขึ้นทะเบียนและการทำประกันภัย

ด้านข้อจำกัดในการปฏิบัติการบิน กฎหมายกำหนดเพดานบินไม่เกิน 90 เมตรเหนือพื้นดิน ต้องรักษาระยะห่างจากบุคคลหรืออาคารอย่างน้อย 30 ถึง 50 เมตรขึ้นอยู่กับน้ำหนักของโดรน ห้ามบินเหนือเขตเมืองหรือชุมชนหนาแน่น ต้องบินในระยะสายตาที่มองเห็นตัวโดรนได้ตลอดเวลาหรือที่เรียกว่า Visual Line of Sight และอนุญาตให้บินได้เฉพาะช่วงเวลากลางวันตั้งแต่พระอาทิตย์ขึ้นถึงพระอาทิตย์ตกเท่านั้น นอกจากนี้ยังห้ามบินในรัศมี 9 กิโลเมตรรอบสนามบิน และห้ามบินในรัศมีถึง 19 กิโลเมตรรอบพื้นที่อ่อนไหวด้านความมั่นคง เช่น พระราชวัง เขตทหาร เรือนจำ และสถานีตำรวจ เว้นแต่จะได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง สำหรับผู้ที่ฝ่าฝืนกฎเกณฑ์เหล่านี้ มีโทษจำคุกไม่เกิน 1 ปี หรือปรับไม่เกิน 40,000 บาท หรือทั้งจำทั้งปรับ (สำนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทย, เมนูลัดอากาศยานซึ่งไม่มีนักบิน; Legardy, สรุปกฎหมายโดรนในประเทศไทย)

สไลด์การบรรยายจริงยังแสดงตัวอย่างพื้นที่ห้ามบินหรือ No Fly Zone ไว้อย่างเป็นรูปธรรม ทั้งป้ายเตือน “No Drone Zone” ที่ติดตั้งบริเวณใกล้สนามบิน และภาพถ่ายทางอากาศของเมืองพัทยาที่ระบุข้อความ “No Fly Zone” กำกับไว้ชัดเจน เนื่องจากเป็นเขตชุมชนหนาแน่นและอยู่ใกล้แนวการบินของสนามบิน นอกจากนี้วิทยากรยังได้ยกตัวอย่างแผนที่เขตหวงห้าม (Red Zone) ทั่วประเทศไทยที่แสดงเป็นพื้นที่สีแดงจำนวนมากครอบคลุมทั้งเขตเมือง สนามบิน และพื้นที่ความมั่นคง พร้อมภาพถ่ายพื้นที่ตัวอย่างที่ผู้บังคับโดรนควรหลีกเลี่ยง ทั้งเขตเมืองที่มีตึกสูงอย่างกรุงเทพมหานคร พื้นที่โบราณสถานสำคัญอย่างพระบรมมหาราชวัง และพื้นที่เนินเขาสูงชัน โดยข้อควรระวังสำคัญที่วิทยากรเน้นย้ำคือ พื้นที่ที่เหมาะสำหรับการบินหรือทำแผนที่ภาพถ่ายรายละเอียดสูงควรเป็นพื้นที่เปิดโล่งไม่มีสิ่งกีดขวางหรือสัญญาณรบกวน เนื่องจากสิ่งกีดขวางอาจทำให้สัญญาณควบคุมหลุดและขาดหายจนยากต่อการควบคุมโดรน ดังภาพที่ 6

ภาพที่ 6: แผนที่เขตหวงห้าม (Red Zone) ของประเทศไทยและตัวอย่างพื้นที่เมือง โบราณสถาน และภูเขาสูงชันที่ควรหลีกเลี่ยงตามคำแนะนำของวิทยากร

ความเข้าใจกรอบกฎหมายเหล่านี้อย่างถ่องแท้จึงเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นก่อนที่ผู้อ่านจะได้ลงมือควบคุมโดรนจริงในทางปฏิบัติ

Module 02: สถาปัตยกรรมระบบไร้คนขับและอากาศพลศาสตร์

หลังจากปูพื้นฐานด้านความปลอดภัยและกฎหมายแล้ว โมดูลที่สองพาผู้อ่านเข้าสู่มิติทางวิศวกรรม โดยเริ่มจากภาพรวมของประเภทอากาศยานไร้คนขับ ก่อนเจาะลึกโครงสร้างทางกายภาพของโดรนสี่ใบพัดและต่อยอดไปสู่การคำนวณทางอากาศพลศาสตร์ที่จำเป็นต่อการออกแบบและใช้งานโดรนอย่างปลอดภัย เนื้อหาส่วนนี้อ้างอิงจากสไลด์การบรรยายเรื่อง “สถาปัตยกรรมอากาศยานไร้คนขับและหลักการทำงานพื้นฐาน” (UAV Architecture & Principles of Drone) ของคุณท็อป จาก T Maker เป็นหลัก

ประเภทของอากาศยานไร้คนขับ (Type of UAV)

ก่อนจะเจาะลึกโดรนสี่ใบพัดซึ่งเป็นอุปกรณ์หลักของเนื้อหานี้ วิทยากรได้แนะนำภาพรวมของอากาศยานไร้คนขับในรูปแบบต่าง ๆ ที่ใช้งานจริงในปัจจุบัน ได้แก่ ปีกตรึงหรือ Fixed wing ซึ่งมีลักษณะคล้ายเครื่องบินขนาดเล็กและใช้ในภารกิจลาดตระเวนระยะไกล ตัวอย่างเช่นโดรนของกองทัพอากาศสหรัฐฯ โรเตอร์เดี่ยวหรือ Single rotor ซึ่งมีใบพัดหลักเพียงชุดเดียวคล้ายเฮลิคอปเตอร์ขนาดเล็ก และไบคอปเตอร์หรือ Bicopter ซึ่งใช้ใบพัดสองชุดวางตรงข้ามกัน ดังภาพที่ 7 การเปรียบเทียบให้เห็นความหลากหลายของโครงสร้างโดรนช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจว่าเหตุใดโดรนสี่ใบพัดหรือ Quadcopter จึงกลายเป็นมาตรฐานที่นิยมใช้งานมากที่สุด นั่นคือเพราะมอเตอร์สี่ตัวที่ยึดตายตัวสามารถถ่วงดุลแรงบิด (torque) ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องอาศัยกลไกที่ซับซ้อนอย่างโรเตอร์เดี่ยวที่ต้องมีใบพัดหางช่วยถ่วงดุล ทำให้โดรนสี่ใบพัดมีความเสถียร ราคาที่เข้าถึงได้ และควบคุมง่ายกว่า ตั้งแต่โดรนของเล่นไปจนถึงโดรนระดับมืออาชีพ (U.S. Air Force website; velos-rotors.com; d-botix.com)

ภาพที่ 7: สามรูปแบบของอากาศยานไร้คนขับที่พบได้ทั่วไป ได้แก่ ปีกตรึง โรเตอร์เดี่ยว และไบคอปเตอร์

โครงสร้างและอุปกรณ์หลักของโดรน

โดรนสี่ใบพัดหรือ quadcopter ประกอบด้วยชิ้นส่วนหลักเจ็ดส่วนที่ทำงานประสานกัน เริ่มจากโครงเฟรม (frame) ซึ่งเป็นโครงสร้างหลักที่ยึดทุกชิ้นส่วนเข้าด้วยกันและกำหนดขนาดของใบพัดที่ใช้งานได้ ถัดมาคือมอเตอร์แบบไร้แปรงถ่าน (brushless motor) จำนวนสี่ตัวที่ทำหน้าที่แปลงพลังงานไฟฟ้าเป็นแรงหมุน โดยกำลังของมอเตอร์มักระบุด้วยค่า kV ซึ่งมอเตอร์ที่มีค่า kV ต่ำจะให้แรงบิดสูงเหมาะกับการบรรทุกน้ำหนัก ในขณะที่มอเตอร์ค่า kV สูงจะหมุนเร็วเหมาะกับความเร็วและการแข่งขัน ใบพัด (propeller) ที่ติดอยู่กับมอเตอร์แต่ละตัวทำหน้าที่แปลงแรงหมุนให้กลายเป็นแรงยกตัว โดยใบพัดที่มีขนาดใหญ่หรือหนักกว่าจะต้องการแรงบิดจากมอเตอร์มากขึ้นตามไปด้วย (Oscar Liang, Quadcopter Hardware Overview)

ชิ้นส่วนที่ทำหน้าที่ควบคุมมอเตอร์แต่ละตัวโดยตรงคือตัวควบคุมความเร็วอิเล็กทรอนิกส์หรือ ESC (Electronic Speed Controller) ซึ่งรับสัญญาณคำสั่งจาก Flight Controller แล้วแปลงเป็นพัลส์ไฟฟ้าเพื่อกำหนดความเร็วรอบของมอเตอร์แต่ละตัวอย่างแม่นยำ ส่วน Flight Controller เองถือเป็นสมองของโดรนที่บรรจุเซนเซอร์วัดการเคลื่อนไหว ทั้ง gyroscope และ accelerometer ไว้ภายใน เพื่อประมวลผลท่าทางการบินแบบเรียลไทม์และสั่งงาน ESC ให้ปรับความเร็วมอเตอร์แต่ละตัวอย่างเหมาะสม นอกจากนี้ยังมีตัวรับสัญญาณหรือ Receiver ที่รับคำสั่งจากเครื่องส่งของผู้บังคับแล้วส่งต่อให้ Flight Controller ประมวลผล และแบตเตอรี่ลิเธียมโพลิเมอร์หรือ LiPo ซึ่งเป็นแหล่งพลังงานหลัก โดยระบุคุณสมบัติด้วยค่าแรงดันไฟฟ้า ความจุเป็นมิลลิแอมป์ชั่วโมง (mAh) และอัตราการจ่ายกระแสหรือ C-rating ความสัมพันธ์ของชิ้นส่วนทั้งหมดนี้แสดงไว้ในภาพที่ 8

ภาพที่ 8: อุปกรณ์หลักเจ็ดชิ้นส่วนของโดรนสี่ใบพัดและความสัมพันธ์ในการทำงานร่วมกัน

นอกจากรูปทรงมาตรฐานแล้ว โครงเฟรมของโดรนแข่งขันแบบ FPV ยังมีรูปทรงย่อยหลากหลายแบบที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ต่างกัน ตามที่ปรากฏในสไลด์การบรรยายจริง ได้แก่ ทรง True X ซึ่งสมมาตรและนิยมใช้มากที่สุด ทรง Box ที่มีความแข็งแรงสูง ทรง Hybrid ที่ผสมผสานจุดเด่นของหลายทรง ทรง H-Shaped ทรง Stretched X ที่ยืดให้ตัวเฟรมยาวขึ้นเพื่อความเสถียรขณะบินเร็ว ทรง Wide X ที่เว้นพื้นที่ตรงกลางให้ติดกล้องได้กว้างขึ้น และทรง Deadcat ที่งอแขนหน้าลงเพื่อไม่ให้ใบพัดติดในเฟรมของกล้อง ดังภาพที่ 9 การเลือกทรงเฟรมที่เหมาะสมจึงเป็นอีกหนึ่งปัจจัยทางวิศวกรรมที่ผู้ออกแบบโดรนต้องพิจารณาควบคู่กับชิ้นส่วนหลักทั้งเจ็ด (FPV24.com)

ภาพที่ 9: รูปทรงเฟรมโดรน FPV ที่พบได้ทั่วไปเจ็ดแบบ แต่ละแบบออกแบบมาเพื่อสมดุลระหว่างความเสถียร ความเร็ว และพื้นที่ติดตั้งอุปกรณ์

ระบบตัวควบคุมการบินและการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์จริง

เพื่อให้เห็นภาพการเชื่อมต่อของอุปกรณ์ทั้งเจ็ดชิ้นส่วนอย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้น สไลด์การบรรยายจริงได้แสดงแผนผังการเดินสายไฟของ Flight Controller ที่ใช้งานจริงในชุดฝึก ซึ่งแสดงจุดเชื่อมต่อของกล้อง (Camera) โมดูลส่งสัญญาณวิดีโอ (VTX) โมดูล GPS ตัวรับสัญญาณ (Receiver) บัซเซอร์แจ้งเตือน (Buzzer) ไฟ LED แสดงสถานะ และแบตเตอรี่ลิเธียมโพลิเมอร์ขนาด 3S ถึง 6S โดยสายสัญญาณ ESC จากมอเตอร์ทั้งสี่มุมจะเชื่อมเข้ากับแผงวงจรกลางซึ่งเป็นตำแหน่งของ Flight Controller โดยตรง ดังภาพที่ 10 แผนผังนี้ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจว่าในทางปฏิบัติแล้ว ชิ้นส่วนทั้งเจ็ดที่กล่าวถึงข้างต้นต้องอาศัยการเดินสายไฟและสายสัญญาณที่ถูกต้องแม่นยำ ก่อนจะนำไปสู่ขั้นตอนการประกอบจริง (dronewolf.darkwolf.io)

ภาพที่ 10: แผนผังการเดินสายไฟจริงของ Flight Controller แสดงจุดเชื่อมต่อกล้อง VTX GPS ตัวรับสัญญาณ และแบตเตอรี่

การคำนวณทางอากาศพลศาสตร์

ความรู้เชิงคำนวณที่กำหนดไว้ในหัวข้อนี้มีสามส่วนหลัก ส่วนแรกคืออัตราส่วนแรงขับต่อน้ำหนัก หรือ thrust-to-weight ratio ซึ่งคำนวณได้จากแรงขับรวมของโดรนหารด้วยน้ำหนักรวมของโดรน ตัวอย่างเช่น หากโดรนมีแรงขับรวม 1,000 กรัมและน้ำหนักรวม 500 กรัม จะได้อัตราส่วนเท่ากับ 2 ต่อ 1 ซึ่งหมายความว่าโดรนสามารถลอยตัวนิ่งได้โดยใช้คันเร่งเพียงประมาณครึ่งเดียวของกำลังสูงสุด ส่วนที่เหลือคือกำลังสำรองสำหรับการบรรทุกน้ำหนักเพิ่มเติมหรือการแมนูเวอร์ที่ต้องใช้แรงมาก อัตราส่วนที่ใกล้เคียง 1 ต่อ 1 เหมาะสำหรับงานถ่ายภาพหรือการบินนิ่งที่ต้องการความเสถียร ในขณะที่อัตราส่วนตั้งแต่ 2 ต่อ 1 ขึ้นไปเหมาะสำหรับโดรนแข่งขันหรือภารกิจที่ต้องบรรทุกน้ำหนักมาก ทั้งนี้อัตราส่วนที่สมดุลยังส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพการใช้พลังงานของแบตเตอรี่ด้วย (Fly Eye, Thrust-to-Weight Ratio Calculator for Drones)

ส่วนที่สองคือการคำนวณเวลาบิน ซึ่งมีสูตรพื้นฐานคือนำความจุแบตเตอรี่คูณด้วยอัตราการคายประจุที่ปลอดภัย ซึ่งโดยทั่วไปกำหนดไว้ที่ประมาณร้อยละ 80 เพื่อยืดอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ลิเธียมโพลิเมอร์ แล้วหารด้วยกระแสไฟที่โดรนดึงใช้งานเฉลี่ย โดยค่ากระแสไฟเฉลี่ยนี้ประมาณได้จากน้ำหนักรวมของโดรนคูณด้วยค่ากำลังไฟต่อน้ำหนักซึ่งอยู่ที่ประมาณ 170 วัตต์ต่อกิโลกรัมสำหรับโดรนทั่วไป แล้วหารด้วยแรงดันไฟฟ้าของแบตเตอรี่ ตัวอย่างเช่น โดรนน้ำหนัก 2.5 กิโลกรัม ใช้แบตเตอรี่ความจุ 8.8 แอมป์ชั่วโมงที่แรงดัน 36 โวลต์ จะคำนวณกระแสไฟเฉลี่ยได้ประมาณ 11.8 แอมป์ และเมื่อนำมาคำนวณเวลาบินจะได้ประมาณ 0.6 ชั่วโมง หรือราว 36 นาที ทั้งนี้ตัวเลขที่คำนวณได้เป็นเพียงค่าประมาณทางทฤษฎี เพราะการบินที่มีการเลี้ยวหรือเร่งความเร็วบ่อยจะใช้พลังงานมากกว่าการบินนิ่ง โดยประสิทธิภาพจริงอาจลดลงเหลือเพียงร้อยละ 50 ถึง 75 ในสภาวะที่มีลมแรง หรือลดลงเหลือเพียงร้อยละ 25 ถึง 30 ในการบินแบบ FPV Racing ที่ต้องเร่งความเร็วและแมนูเวอร์ตลอดเวลา (Omni Calculator, Drone Flight Time Calculator)

ส่วนที่สามคือการคำนวณน้ำหนักบรรทุกหรือ payload capacity ซึ่งคำนวณได้จากแรงขับสูงสุดของโดรนลบด้วยน้ำหนักตัวโดรนเปล่าและระยะเผื่อความปลอดภัยสำหรับสภาวะลมหรือการแมนูเวอร์ฉุกเฉิน โดยหลักวิศวกรรมทั่วไปแนะนำให้ออกแบบโดรนที่ต้องบรรทุกสัมภาระให้มีอัตราส่วนแรงขับต่อน้ำหนักอย่างน้อย 2 ต่อ 1 เพื่อรับประกันว่าโดรนจะยังคงบังคับควบคุมได้อย่างปลอดภัยแม้ในขณะที่บรรทุกน้ำหนักสูงสุด ปิดท้ายเนื้อหาโมดูลนี้ด้วยหลักการควบคุมทิศทางการบินซึ่งอาศัยสี่แกนหลัก คือคันเร่งหรือ throttle สำหรับควบคุมการขึ้นลง การเอียงซ้ายขวาหรือ roll การก้มเงยเพื่อเดินหน้าถอยหลังหรือ pitch และการหมุนรอบแกนตั้งหรือ yaw โดยทั้งหมดนี้เกิดจากการที่ Flight Controller ปรับความเร็วของมอเตอร์แต่ละตัวให้ไม่เท่ากันตามจังหวะที่ต้องการ

การประกอบชุดฝึกและการตั้งค่า/ปรับจูน

ผู้อ่านสามารถนำความรู้เชิงทฤษฎีที่ผ่านมาไปปฏิบัติจริงผ่านการประกอบชุดฝึกโดรนด้วยตนเอง โดยชุดฝึกที่ใช้ในเนื้อหานี้คือ SimpleFly Learning Kit ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้โดยเฉพาะ ประกอบด้วยแผงควบคุมจอยสติ๊กคู่ที่ใช้ชิป ESP32 เป็นตัวประมวลผลหลัก แผงวงจรขนาดเล็กกว่าสำหรับเชื่อมต่อ และชุดมอเตอร์พร้อมใบพัดที่ประกอบเข้าด้วยกันเป็นขั้นตอนสุดท้าย ดังภาพที่ 11 การได้เห็นและจับต้องฮาร์ดแวร์จริงที่ใช้ในการฝึกช่วยให้ผู้อ่านเชื่อมโยงความรู้เชิงทฤษฎีเรื่องโครงสร้างโดรนที่ผ่านมาเข้ากับอุปกรณ์ตรงหน้าได้อย่างเป็นรูปธรรม

ภาพที่ 11: ฮาร์ดแวร์ชุดฝึก SimpleFly Learning Kit ที่ใช้ในเวิร์กชอปภาคปฏิบัติ ตั้งแต่แผงจอยสติ๊กควบคุม แผงวงจรเชื่อมต่อ ไปจนถึงชุดมอเตอร์และใบพัด

ลำดับขั้นตอนการประกอบทั่วไปเริ่มจากการยึดโครงเฟรมเป็นฐาน ติดตั้งมอเตอร์และ ESC เข้ากับแขนแต่ละด้าน ตามด้วยการติดตั้ง Flight Controller ไว้ตรงกลางลำตัว เดินสายไฟและสายสัญญาณเชื่อมต่อทุกชิ้นส่วนเข้าด้วยกันตามแผนผังที่ได้เรียนรู้มาก่อนหน้านี้ แล้วจึงใส่แบตเตอรี่และประกอบใบพัดเป็นขั้นตอนสุดท้าย

เมื่อประกอบเสร็จแล้วจึงเข้าสู่ขั้นตอนการตั้งค่าและปรับจูน ซึ่งเริ่มจากการ calibrate หรือสอบเทียบเซนเซอร์ accelerometer และ gyroscope ให้อ่านค่าท่าทางของโดรนได้อย่างแม่นยำ พร้อมกับการ calibrate ช่วงคันเร่งของ ESC ให้ตรงกับสัญญาณที่ส่งมาจากเครื่องส่ง ขั้นตอนถัดมาที่สำคัญไม่แพ้กันคือการตั้งค่า PID เบื้องต้น ซึ่งเป็นหัวใจของการควบคุมให้โดรนบินได้นิ่งและตอบสนองตามที่ผู้บังคับต้องการ ระบบควบคุม PID ทำงานเป็นวงจรป้อนกลับที่รับค่าตำแหน่งหรือมุมที่ต้องการ นำไปเปรียบเทียบกับค่าจริงที่วัดได้จากเซนเซอร์ IMU เพื่อคำนวณค่าความคลาดเคลื่อนหรือ Error แล้วส่งต่อให้ตัวควบคุม PID คำนวณคำสั่งที่เหมาะสมไปยัง ESC และมอเตอร์ ก่อนวนกลับมาวัดผลอีกครั้งอย่างต่อเนื่อง ดังแสดงในภาพที่ 12

ภาพที่ 12: วงจรป้อนกลับของระบบควบคุม PID ที่ใช้ในการปรับจูนโดรน

ในเชิงคณิตศาสตร์ สไลด์การบรรยายจริงได้แสดงบล็อกไดอะแกรมของระบบ PID ไว้อย่างละเอียด โดยค่าความคลาดเคลื่อน (Error) ที่ได้จากการเปรียบเทียบค่า Setpoint กับค่าจริงจะถูกส่งเข้าตัวควบคุมสามตัวพร้อมกัน ได้แก่ ตัวควบคุม P ซึ่งคำนวณจากสูตร K_p คูณกับค่า Error ณ เวลานั้น ตัวควบคุม I ซึ่งคำนวณจากค่าคงที่ K_i คูณกับผลรวมสะสมของค่า Error ตลอดช่วงเวลาที่ผ่านมา และตัวควบคุม D ซึ่งคำนวณจากค่าคงที่ K_d คูณกับอัตราการเปลี่ยนแปลงของค่า Error ผลลัพธ์จากทั้งสามตัวควบคุมจะถูกรวมเข้าด้วยกันก่อนส่งเป็นคำสั่งไปยังกระบวนการ (Process) คือมอเตอร์และ ESC ดังภาพที่ 13 ซึ่งสอดคล้องกับหลักการที่อธิบายไว้ข้างต้น เพียงแต่แสดงในรูปแบบสูตรคณิตศาสตร์ที่ผู้อ่านสายวิศวกรรมสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการเขียนโค้ดควบคุมโดรนได้โดยตรง (University of North Carolina at Charlotte, PID Control Block Diagram)

ภาพที่ 13: บล็อกไดอะแกรมทางคณิตศาสตร์ของระบบควบคุม PID แสดงสูตรคำนวณของตัวควบคุม P I และ D ก่อนรวมเป็นคำสั่งส่งไปยังมอเตอร์

ตัวแปรทั้งสามของระบบ PID ทำหน้าที่ต่างกันอย่างชัดเจน ค่า P หรือ Proportional จะกำหนดว่าเมื่อมีค่าความคลาดเคลื่อนมากเท่าใดระบบจะตอบสนองแรงเพียงใด จึงเป็นตัวกำหนดความไวในการตอบสนองโดยรวม ค่า I หรือ Integral จะสะสมค่าความคลาดเคลื่อนที่ยังคงค้างอยู่อย่างต่อเนื่องเพื่อแก้ไขอาการคลาดเคลื่อนสะสมในระยะยาวหรือที่เรียกว่าอาการดริฟต์ และค่า D หรือ Derivative จะพิจารณาอัตราการเปลี่ยนแปลงของค่าความคลาดเคลื่อนเพื่อหน่วงและลดอาการสั่นหรือสะบัดที่อาจเกิดขึ้นจากการปรับค่า P ที่สูงเกินไป แนวทางปฏิบัติทั่วไปคือปรับค่า P ก่อนจนกระทั่งโดรนบินได้นิ่งในระดับหนึ่ง จากนั้นจึงค่อยไล่ปรับค่า I และ D เพื่อขจัดอาการสั่นหรือค่าคลาดเคลื่อนที่หลงเหลืออยู่ (Oscar Liang, FPV Drone PID Explained) ขั้นตอนสุดท้ายของการตั้งค่าคือการจับคู่หรือ binding ตัวรับสัญญาณเข้ากับเครื่องส่งของผู้บังคับ เพื่อให้มั่นใจว่าคำสั่งทุกจังหวะจากมือผู้บังคับจะถูกส่งไปถึงโดรนอย่างถูกต้องและไม่มีความหน่วงที่ผิดปกติ

Workshop แข่งขันควบคุมโดรน

หลังจากประกอบและปรับจูนโดรนเสร็จสมบูรณ์ ผู้อ่านสามารถนำทักษะทั้งหมดมาทดสอบจริงในกิจกรรม Workshop แข่งขันปฏิบัติภารกิจควบคุมโดรนแบบ Racing ซึ่งเป็นการวัดผลเชิงปฏิบัติที่ครอบคลุมทั้งความเข้าใจในหลักการอากาศพลศาสตร์และความแม่นยำของการปรับจูน PID กิจกรรมนี้จึงทำหน้าที่เป็นบทสรุปเชิงปฏิบัติของหัวข้อนี้

บทสรุป

โดยภาพรวมแล้ว หัวข้อนี้วางรากฐานความรู้ไว้เป็นสามชั้นที่เชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ เริ่มจากความตระหนักด้านความปลอดภัยไซเบอร์และกรอบกฎหมายที่ต้องยึดถือก่อนแตะต้องอุปกรณ์จริง ซึ่งสไลด์การบรรยายจริงของ ดร. กฤษณัยน์ เจริญจิตร ได้ตอกย้ำด้วยกรอบคิดสองแกนของภัยคุกคามและตัวอย่างพื้นที่หวงห้ามที่เป็นรูปธรรม รวมถึงกรณีศึกษาเชิงบวกด้านการใช้โดรนบรรเทาภัยพิบัติที่เชื่อมโยงตรงกับพันธกิจของอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ ต่อด้วยความเข้าใจเชิงวิศวกรรมทั้งประเภทของอากาศยานไร้คนขับ โครงสร้าง และการคำนวณทางอากาศพลศาสตร์ที่จำเป็นต่อการออกแบบและประเมินขีดความสามารถของโดรน ซึ่งคุณท็อปจาก T Maker ได้ขยายความด้วยแผนผังการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์จริงและบล็อกไดอะแกรมทางคณิตศาสตร์ของระบบ PID และปิดท้ายด้วยทักษะปฏิบัติจริงทั้งการประกอบชุดฝึก SimpleFly Learning Kit การปรับจูน และการควบคุมบิน ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นพื้นฐานที่จำเป็นก่อนที่ผู้อ่านจะก้าวไปสู่การเขียนโปรแกรมควบคุมการบินอัตโนมัติและการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับโดรนในหัวข้อที่ 2 ต่อไป

---

บรรณานุกรม

1. Perimeterwatch. (n.d.). Cybersecurity Challenges and Defense Strategies for Military Drones. Medium. สืบค้นจาก https://medium.com/@Perimeterwatch/cybersecurity-challenges-and-defense-strategies-for-military-drones-2373aadd67e3

2. TechRxiv. (n.d.). The Rise of GPS Spoofing Attacks on Drones in the Russia-Ukraine War. สืบค้นจาก https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.175203757.71749390/v1

3. Security Info Watch. (2018). Maduro assassination attempt highlights drone threats. สืบค้นจาก https://www.securityinfowatch.com/home/article/12424641/maduro-assassination-attempt-highlights-drone-threats

4. Legardy. (n.d.). กฎหมายโดรน การขออนุญาตบินโดรน อัปเดตล่าสุด. สืบค้นจาก https://legardy.com/blogs/drone-laws-in-thailand

5. สำนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทย (CAAT). (n.d.). เมนูลัดอากาศยานซึ่งไม่มีนักบิน (โดรน). สืบค้นจาก https://www.caat.or.th/qa-drone-license/

6. Fly Eye. (n.d.). Thrust-to-Weight Ratio Calculator for Drones. สืบค้นจาก https://www.flyeye.io/drone-calculators-thrust-to-weight-ratio/

7. Liang, O. (n.d.). Quadcopter Hardware Overview – Every Component Explained. Oscar Liang. สืบค้นจาก https://oscarliang.com/quadcopter-hardware-overview/

8. Liang, O. (n.d.). FPV Drone PID Explained – Mastering Flight Performance through PID Tuning. Oscar Liang. สืบค้นจาก https://oscarliang.com/pid/

9. Omni Calculator. (n.d.). Drone Flight Time Calculator. สืบค้นจาก https://www.omnicalculator.com/other/drone-flight-time

10. FPV24.com. (n.d.). Common FPV Frame Shapes. สืบค้นจาก https://www.fpv24.com (อ้างอิงในสไลด์ Module 02 Workshop โดยคุณท็อป, T Maker)

11. DarkWolf. (n.d.). Flight Controller Wiring Diagram. สืบค้นจาก https://dronewolf.darkwolf.io/ (อ้างอิงในสไลด์ Module 02 Workshop โดยคุณท็อป, T Maker)

12. University of North Carolina at Charlotte, College of Engineering. (n.d.). PID Control Block Diagram, Senior Design Program. สืบค้นจาก https://engineering.charlotte.edu/academics/senior-design-program/ (อ้างอิงในสไลด์ Module 02 Workshop โดยคุณท็อป, T Maker)

หมายเหตุ: เนื้อหาส่วนที่มาจากไฟล์กำหนดการต้นฉบับของหลักสูตร (หัวข้อโมดูล ช่วงเวลา และรูปแบบกิจกรรม) ไม่ได้อ้างอิงแหล่งภายนอก เนื้อหาและภาพประกอบที่ระบุว่ามาจาก “สไลด์การบรรยายจริง” (ภาพที่ 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 13) คัดลอกและตัดต่อโดยตรงจากไฟล์นำเสนอจริงของวิทยากรประจำโมดูล ได้แก่ Module 01 Overview & Cybersecurity และ Module 02 Workshop โดยคุณท็อป (T Maker) ส่วนภาพที่ 12 เป็นแผนภาพเชิงคณิตศาสตร์ที่วิทยากรอ้างอิงจากแหล่งภายนอกไว้ในสไลด์เดียวกัน ส่วนคำอธิบายเชิงลึกอื่น ๆ ที่ขยายจากหัวข้อเหล่านั้นได้อ้างอิงแหล่งข้อมูลภายนอกตามที่ระบุไว้ในเนื้อหาและบรรณานุกรมข้างต้น