AI

Autonomous Vehicles Ai Technology

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Autonomous Vehicles Ai Technology คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยเห็นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนเองได้ในหนัง Sci-Fi มั้ย? นั่นแหละคือ Autonomous Vehicles หรือรถยนต์ไร้คนขับ! แต่ไม่ใช่แค่ในหนังนะ สมัยนี้เทคโนโลยีนี้เริ่มเป็นจริงแล้ว และที่สำคัญคือมันขับเคลื่อนด้วย AI หรือปัญญาประดิษฐ์นั่นเอง

ทำไมถึงสำคัญน่ะเหรอ? สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ยุคแรกๆ ก็คิดนะว่าเทคโนโลยีจะเปลี่ยนโลกไปขนาดไหน ตอนนี้รถยนต์ไร้คนขับก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่าง มันช่วยลดอุบัติเหตุ ลดความเครียดในการขับรถ (โดยเฉพาะตอนรถติดๆ เนี่ย!) และยังเปิดโอกาสให้คนที่ไม่สามารถขับรถได้ด้วยตัวเองสามารถเดินทางได้อย่างอิสระมากขึ้นอีกด้วย

พื้นฐานที่ต้องรู้

1. Computer Vision

ลองนึกภาพว่า AI ต้อง "มองเห็น" โลกภายนอกยังไง? คำตอบคือ Computer Vision ครับ มันคือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการ "มอง" และ "เข้าใจ" ภาพและวิดีโอ ยกตัวอย่างง่ายๆ สมัยผมหัดเขียนโปรแกรมแรกๆ ก็ต้องมานั่งเขียนโค้ดเพื่อแยกแยะสี แยกแยะวัตถุ ซึ่งสมัยนี้ AI มันทำได้ดีกว่าเยอะมาก!

AI จะใช้กล้องและเซ็นเซอร์ต่างๆ ในการเก็บข้อมูลภาพ แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นมาประมวลผลเพื่อระบุวัตถุ เช่น รถคันอื่น คนเดินถนน ป้ายจราจร หรือแม้แต่หลุมบนถนน (อันนี้สำคัญมาก!)

2. Sensor Fusion

Sensor Fusion คือการรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายๆ ตัวเข้าด้วยกัน เพื่อให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำและครอบคลุมมากขึ้น ลองนึกภาพว่าถ้าเรามีแค่กล้องอย่างเดียว อาจจะมองไม่เห็นในที่มืด หรืออาจจะโดนแสงแดดจ้าๆ รบกวน แต่ถ้าเรามี Radar และ Lidar มาช่วยด้วย เราก็จะสามารถ "มองเห็น" ได้ในทุกสภาพแวดล้อม

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ เคยเจอเคสที่ลูกค้าอยากทำระบบรักษาความปลอดภัยโดยใช้กล้องวงจรปิด ผมก็แนะนำให้ใช้ Sensor หลายๆ แบบ เพื่อให้ระบบมันทำงานได้แม่นยำมากขึ้น รถยนต์ไร้คนขับก็เหมือนกันครับ ยิ่งมี Sensor เยอะ ก็ยิ่งปลอดภัย

3. Path Planning

เมื่อ AI "มองเห็น" และ "เข้าใจ" สภาพแวดล้อมแล้ว สิ่งต่อไปที่ต้องทำคือการวางแผนเส้นทาง หรือ Path Planning นั่นเอง AI จะต้องคำนวณเส้นทางที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพที่สุด โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น สภาพการจราจร กฎจราจร และสิ่งกีดขวางต่างๆ

Path Planning นี่แหละคือหัวใจสำคัญของรถยนต์ไร้คนขับ เพราะถ้า AI วางแผนเส้นทางผิดพลาด ก็อาจจะเกิดอุบัติเหตุได้ SiamCafe Blog มีบทความเกี่ยวกับ AI และ Machine Learning ที่น่าสนใจอีกเยอะเลย ลองไปอ่านดูนะ

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

สำหรับน้องๆ ที่สนใจอยากลองเล่นกับ Autonomous Vehicles AI Technology ผมแนะนำว่าให้เริ่มจากพื้นฐานก่อนเลยครับ เรียนรู้เกี่ยวกับ Computer Vision, Sensor Fusion, และ Path Planning ให้เข้าใจ แล้วค่อยๆ ลองสร้างโปรเจกต์เล็กๆ ดูก่อน

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

1. เลือก Platform และ Tools

สมัยนี้มี Platform และ Tools มากมายให้เลือกใช้ เช่น ROS (Robot Operating System), CARLA (Car Learning to Act), และ TensorFlow เลือก Platform ที่เหมาะกับความถนัดและความสนใจของน้องๆ นะครับ

ยกตัวอย่างเช่น ROS เป็น Framework ที่นิยมใช้ในการพัฒนาระบบหุ่นยนต์ต่างๆ รวมถึงรถยนต์ไร้คนขับด้วย มันมี Libraries และ Tools มากมายที่ช่วยให้เราสร้างและทดสอบ Algorithm ได้ง่ายขึ้น

# ตัวอย่าง code ROS (Python) สำหรับการ Subscribe ข้อมูลจาก Lidar Sensor
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan

def callback(data):
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + "I heard %s", data.ranges[0])

def listener():
    rospy.init_node('lidar_listener', anonymous=True)
    rospy.Subscriber("scan", LaserScan, callback)
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()

2. สร้าง Simulation Environment

ก่อนที่จะนำ Algorithm ไปทดสอบบนรถยนต์จริงๆ เราควรสร้าง Simulation Environment ขึ้นมาก่อน เพื่อทดสอบและปรับปรุง Algorithm ให้ทำงานได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย CARLA เป็น Simulator ที่นิยมใช้ในการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ มันจำลองสภาพแวดล้อมต่างๆ ได้อย่างสมจริง

การสร้าง Simulation Environment ช่วยให้เราประหยัดค่าใช้จ่ายและลดความเสี่ยงในการทดสอบ Algorithm บนรถยนต์จริงๆ ได้เยอะมาก สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ก็เคยใช้ Simulation ในการทดสอบระบบต่างๆ ก่อนที่จะนำไปใช้งานจริงเหมือนกัน

3. ทดสอบและปรับปรุง Algorithm

เมื่อเรามี Simulation Environment แล้ว ก็ถึงเวลาทดสอบ Algorithm ของเราแล้วครับ ลองให้รถยนต์ไร้คนขับของเราขับไปตามเส้นทางต่างๆ แล้วดูว่ามันทำงานได้ถูกต้องหรือไม่ ถ้าเจอปัญหา ก็ให้ปรับปรุง Algorithm ไปเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ

การทดสอบและปรับปรุง Algorithm เป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและความอดทน แต่ผลลัพธ์ที่ได้มันคุ้มค่าแน่นอนครับ SiamCafe Blog มี Community ที่พร้อมจะช่วยเหลือและให้คำแนะนำน้องๆ อยู่เสมอ อย่ากลัวที่จะถาม!

🎬 วิดีโอแนะนำ

ดูวิดีโอเพิ่มเติมเกี่ยวกับAutonomous Vehicles Ai Technology:

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

แน่นอนว่ารถยนต์ไร้คนขับไม่ใช่ทางเลือกเดียวในการแก้ปัญหาการเดินทาง ยังมีทางเลือกอื่นๆ อีกมากมาย เช่น:

• รถยนต์ที่ขับโดยคน: อันนี้คือทางเลือกที่คุ้นเคยกันดี แต่ก็มีข้อเสียคือต้องใช้คนขับ ซึ่งอาจจะเกิดความผิดพลาดได้
• ระบบขนส่งสาธารณะ: เช่น รถไฟฟ้า รถเมล์ อันนี้ช่วยลดปัญหาการจราจรได้ แต่ก็อาจจะไม่สะดวกสบายเท่ารถยนต์ส่วนตัว
• รถยนต์ไฟฟ้า: อันนี้ช่วยลดมลพิษทางอากาศได้ แต่ก็ยังต้องใช้คนขับอยู่

ลองดูตารางเปรียบเทียบข้อดีข้อเสียของแต่ละทางเลือกกันครับ:

ทางเลือก	ข้อดี	ข้อเสีย
รถยนต์ที่ขับโดยคน	สะดวกสบาย, ควบคุมได้เอง	อาจเกิดอุบัติเหตุ, ต้องใช้คนขับ, อาจเกิดปัญหาการจราจร
ระบบขนส่งสาธารณะ	ลดปัญหาการจราจร, ราคาถูก	อาจจะไม่สะดวกสบาย, อาจจะต้องรอ
รถยนต์ไฟฟ้า	ลดมลพิษทางอากาศ, ประหยัดค่าใช้จ่าย	ยังต้องใช้คนขับ, ราคาแพง
รถยนต์ไร้คนขับ	ลดอุบัติเหตุ, สะดวกสบาย, ช่วยเหลือคนที่ไม่สามารถขับรถได้	เทคโนโลยีใหม่, อาจจะยังมีข้อผิดพลาด, กฎหมายยังไม่รองรับ

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ มาถึงตรงนี้ แสดงว่าเริ่มสนใจเรื่องรถยนต์ไร้คนขับกันแล้วใช่มั้ย? สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe เนี่ย (ตั้งแต่ปี 40 นะ!) อะไรใหม่ๆ เข้ามา ผมต้องศึกษาหมด ไม่งั้นตามคนอื่นไม่ทัน รถยนต์ไร้คนขับก็เหมือนกัน ต้องรู้เขารู้เรา ถึงจะเอาตัวรอดในโลกยุค AI ได้

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

จากประสบการณ์ที่คลุกคลีกับ IT มา 28+ ปี ผมมีเทคนิคที่เอาไปปรับใช้ได้จริงเกี่ยวกับเรื่อง Autonomous Vehicles มาฝากกัน:

1. เข้าใจพื้นฐาน AI ก่อนเลย

อย่าเพิ่งกระโดดไปดูเรื่องรถยนต์อย่างเดียว ไปเรียนรู้เรื่อง Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision ก่อนเลยน้อง เหมือนเราจะสร้างบ้าน ก็ต้องรู้เรื่องโครงสร้าง อิฐ หิน ดิน ทราย ก่อนใช่มั้ย? ลองดูพวกคอร์สออนไลน์ฟรีๆ ก็ได้ มีเยอะแยะ

# Python example of a simple linear regression
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

print(model.predict([[6]])) # Predict for x = 6

Code นี้เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของ Linear Regression ซึ่งเป็นพื้นฐานของ Machine Learning ที่ใช้ในการทำนายต่างๆ รถยนต์ไร้คนขับก็ใช้หลักการทำนายเหมือนกัน

2. เจาะลึก Sensor Fusion

รถยนต์ไร้คนขับมันไม่ได้ใช้แค่กล้องตัวเดียวนะน้อง มันมีทั้ง LiDAR, Radar, Ultrasonic sensors พวกนี้ทำงานร่วมกันหมด เรียกว่า Sensor Fusion เราต้องเข้าใจว่าแต่ละ sensor มันมีข้อดีข้อเสียอะไรบ้าง แล้วมันทำงานร่วมกันยังไงถึงจะแม่นยำที่สุด

สมัยผมทำร้านเน็ต ก็ต้องคอยดูเรื่อง network นี่แหละ ถ้า network ล่ม ลูกค้าก็เล่นเกมส์ไม่ได้ Sensor Fusion ก็เหมือนกัน ถ้า sensor ตัวใดตัวหนึ่งเสีย รถก็อาจจะเกิดอุบัติเหตุได้

3. ศึกษาเรื่อง Path Planning Algorithms

รถยนต์มันไม่ได้ขับไปแบบมั่วๆ นะ มันต้องวางแผนเส้นทางตลอดเวลา มี Algorithm เยอะแยะที่ใช้ในการวางแผนเส้นทาง เช่น A*, Dijkstra's algorithm เราต้องเข้าใจว่า algorithm แต่ละตัวมันทำงานยังไง มีข้อดีข้อเสียอะไรบ้าง แล้วจะเลือกใช้ algorithm ไหนให้เหมาะกับสถานการณ์

ตอนทำร้านเน็ต ผมก็ต้องวางแผนเส้นทางของสาย LAN เหมือนกัน จะเดินสายยังไงให้เร็วที่สุด ประหยัดที่สุด ไม่เกะกะลูกค้า Algorithm ก็เหมือนกัน ต้องเลือกให้เหมาะกับสถานการณ์

4. ลองเล่น Simulation

สมัยนี้มี Simulator ให้เราลองเล่นเยอะแยะ เช่น CARLA, LGSVL Simulator พวกนี้ช่วยให้เราทดลอง Algorithm ที่เราเขียนขึ้นมาได้ โดยไม่ต้องเสี่ยงเอาไปลองกับรถจริงๆ ผมแนะนำให้ลองเล่นดู จะได้เห็นภาพการทำงานของรถยนต์ไร้คนขับชัดเจนยิ่งขึ้น

เหมือนตอนผมหัดเขียนโปรแกรมใหม่ๆ ก็ต้องลองผิดลองถูกใน Simulator ก่อน พอชำนาญแล้วค่อยเอาไปใช้จริง

FAQ คำถามที่พบบ่อย

รถยนต์ไร้คนขับจะมาแทนที่คนขับรถจริงๆ เหรอ?

ผมว่าไม่ทั้งหมดนะน้อง มันอาจจะมีบางงานที่รถยนต์ทำได้ดีกว่า เช่น การขนส่งสินค้าในระยะทางไกลๆ แต่บางงานที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะตัว เช่น การขับรถแท็กซี่ในเมืองที่การจราจรหนาแน่น คนขับรถก็ยังจำเป็นอยู่

รถยนต์ไร้คนขับปลอดภัยจริงเหรอ?

ตอนนี้ยังตอบยากนะน้อง มันยังอยู่ในช่วงพัฒนาอยู่ แต่ผมเชื่อว่าในอนาคตมันจะปลอดภัยกว่ารถยนต์ที่คนขับ เพราะมันไม่มีอารมณ์ ไม่มีสมาธิหลุด และมันสามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่าคน

ถ้าเกิดอุบัติเหตุ ใครต้องรับผิดชอบ?

อันนี้เป็นประเด็นที่ยังถกเถียงกันอยู่ อาจจะเป็นบริษัทผู้ผลิตรถยนต์ บริษัทที่พัฒนา AI หรือแม้แต่ผู้โดยสารเอง ต้องรอดูว่ากฎหมายจะออกมาเป็นยังไง

รถยนต์ไร้คนขับจะทำให้คนตกงานเยอะมั้ย?

อาจจะมีบางอาชีพที่หายไป แต่มันก็จะสร้างอาชีพใหม่ๆ ขึ้นมาด้วย เช่น นักพัฒนา AI วิศวกร Sensor Fusion ช่างซ่อมบำรุงรถยนต์ไร้คนขับ

สรุป

เรื่องรถยนต์ไร้คนขับมันเป็นเรื่องที่น่าสนใจและมีอนาคตไกล น้องๆ ที่สนใจด้านนี้ ลองศึกษาหาความรู้เพิ่มเติมดูนะครับ ผมเชื่อว่าในอนาคตเราจะได้เห็นรถยนต์ไร้คนขับวิ่งกันเต็มท้องถนนแน่นอน

อย่าลืมแวะไปดู iCafeForex นะน้องๆ iCafeForex เผื่อใครสนใจเรื่องการลงทุน

และก็เข้าไปอ่าน SiamCafe Blog กันได้ SiamCafe Blog มีบทความดีๆ อีกเยอะเลย