การประยุกต์ใช้งานระบบ GNSS
ปัจจุบันได้มีการนำเอาระบบ GNSS
เข้ามาใช้ในงานด้านต่างๆ ไม่ว่าจะใช้ในด้านการนำทาง การระบุตำแหน่ง
หรืองานที่ต้องการความละเอียดถูกต้องเชิงตำแหน่งสูงเช่น งานสำรวจ งานทำแผนที่ หรืองานออกแบบทางด้านวิศวกรรมเป็นต้น
แต่ระบบ GNSS ไม่ได้มีดีแค่การนำทางหรือระบุตำแหน่งเพียงอย่างเดียว
เรายังสามารถนำระบบนี้ไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย
ที่ผ่านมามีผู้ศึกษาวิจัยประยุกต์ใช้ระบบ GNSS กับงานประเภทต่างๆ
สำหรับบทความนี้แบ่งแอพพลิเคชั่นออกเป็น 5 ประเภท ได้แก่ 1)
การจัดการป้องกันและบรรเทาสารธารณภัย (Disaster Mitigation and Management) 2) การบริการบอกตำแหน่ง (Location based Services)
3) การเกษตรความแม่นยำสูง (Precise Agriculture) 4)
แนะนำหรือควบคุมเครื่องจักรและการสำรวจ (Construction machine guidance/control
and survey) และ 5) ระบบขนส่งอัจฉริยะ(Intelligence Transportation
Systems)
การประยุกต์ใช้ระบบ GNSS
กับงานประเภทต่างๆ ตามความต้องการ มีรายละเอียดดังนี้
1. การป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย (Disaster
Mitigation and Management) เช่น งานตรวจสอบสึนามิ งานอุตุนิยมวิทยา
งานติดตามและเฝ้าระวังโครงสร้างตึกหรือสะพาน และงานตรวจวัดน้ำทะเลภายในประเทศ
มีรายละเอียดดังนี้
1.1
การตรวจสอบสึนามิ (Tsunami monitoring) การประยุกต์ใช้ระบบระบุพิกัดตำแหน่งความละเอียดสูงจากสัญญาณดาวเทียมกับระบบเตือนภัยสึนามิล่วงหน้าในทะเลจีนใต้
ดังแสดงในงานวิจัยของ Chen et al. (2015) เป็นการระบุตำแหน่งจากระบบดาวเทียม
BeiDou และระบบดาวเทียม BeiDou กับระบบ
GPS ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก เมื่อใช้ระบบดาวเทียม BeiDou
ร่วมกับระบบดาวเทียม GPS พบว่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งตามแนวนอนประมาณ
0.7 เซนติเมตร ความถูกต้องในแนวตั้งประมาณ 1.0 ถึง 2.0 เซนติเมตร
ซึ่งคล้ายคลึงกับงานวิจัยของ Yu (2015) ที่มีการประยุกต์ใช้งานตรวจสอบคลื่นสึนามิ
โดยใช้ทิศทางที่แพร่กระจาย (Propagation direction) ความเร็วที่แพร่กระจาย
(Propagation speed) และความยาวคลื่น (Wavelength) โดยใช้ GNSS วัดความสูงของพื้นผิวทะเล
เพื่อติดตามการสะท้อนสัญญาณจากพื้นผิวทะเลของสัญญาณ GNSS
1.2
งานอุตุนิยมวิทยา (Meteorology) งานวิจัยของ
Li et al. (2015) ประยุกต์ใช้ MultiGNSS กับงานอุตุนิยมวิทยาเพื่อค้นหาการเปลี่ยนแปลงปริมาณไอน้ำในบรรยากาศแบบเวลาจริงจากข้อมูลระบบดาวเทียม
BeiDou, Galileo GLONASS และ GPS เพื่อปรับปรุงการพยากรณ์และติดตามการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศที่เกิดขึ้นในสภาวะปัจจุบัน
พบว่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งอยู่ที่ 1.0 – 1.5มิลลิเมตร
สำหรับใช้ในการคำนวณค่าไอน้ำรวมในบรรยากาศซึ่งผลจากค่าความถูกต้องที่เพิ่มขึ้นและ ความ 8 วารสารวิชาการ
วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฎนครสวรรค์ ปีที่ 9 ฉบับที่ 10 กรกฎาคม –
ธันวาคม 2560 น่าเชื่อถือสูงนี้ สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในระบบตรวจวัดชั้นบรรยากาศสำาหรับงานอุตุนิยมวิทยาได้
เช่นเดียวกับงานวิจัยของ Rohm et al. (2014)
1.3
งานติดตามและเฝ้าระวังโครงสร้างตึกหรือสะพาน (Structural health
monitoring)งานวิจัยของ Wrona et al. (2014)
ได้พัฒนาระบบตรวจวัดสำหรับแอพพลิเคชั่นในการติดตามและเฝ้าระวังโครงสร้างปล่องไฟของโรงงานไฟฟ้าจากระบบ
Multi-GNSS โดยติดตั้งเครื่องรับสัญญาณและใช้เทคนิคการรังวัดแบบจลน์ในทันที
(Real Time Kinematic/RTK) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการระบุตำแหน่งผลการทดสอบตลอดระยะเวลา
5 ปี พบว่า มีความถูกต้องในการระบุตำแหน่งประมาณ 0.5 - 1 เซนติเมตร
1.4
การใช้GNSS
กับงานวัดน้ำทะเล สำหรับงานวิจัยของ Kriechbaumer et al. (2015)ได้ศึกษาการประมวลผลภาพจากกล้องสเตริโอสำหรับการระบุตำแหน่งเรือสำรวจอัตโนมัติในการประยุกต์ใช้ในงานตรวจวัดน้ำทะเล
ผลการทดลองพบว่า มีความถูกต้องในการระบุตำแหน่งเฉลี่ย ±0.067 เมตร
2. การบริการบอกตำแหน่ง (Location-based
Services) เช่น งานบริการบอกตำแหน่ง งานนำทางสำหรับคนเดินถนน งานบริการข้อความฉุกเฉิน
งานระบุตำแหน่งป่าไม้และงานตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน มีรายละเอียดดังนี้
2.1
การบริการบอกตำแหน่ง (Location-based Services) งานวิจัยของ Musulin
et al.
(2014)
ศึกษาประสิทธิภาพการทำงานในการระบุตำแหน่งในพื้นที่ชายฝั่งทะเลของภูมิภาคดัลเมเชียตอนกลางโดยใช้ระบบนำทางด้วยดาวเทียมของ
GPS และ GLONASS ที่อยู่ในโทรศัพท์สมาร์ทโฟน
ผลการทดลองพบว่า ความแม่นยำในการระบุตำแหน่งเพิ่มขึ้นเมื่อใช้เทคนิคร่วมกันระหว่าง
GPS และGLONASS มีค่าเฉลี่ยความผิดพลาดในการระบุตำแหน่งตามแนวนอนระหว่าง
2.18 - 4.18 เมตร คล้ายกับงานวิจัยของ Guo et al.
(2015) ได้มีการผสานระบบดาวเทียมนำทางของ BeiDou และ GPS เพื่อระบุตำแหน่งอีกด้วย
2.2 การนำทางสำหรับคนเดินถนน
(Pedestrian Navigation) งานวิจัยของ Hsu et al. (2016)
ได้ศึกษาวิธีการระบุตำแหน่งคนเดินถนนจากโมเดล 3 มิติโดยใช้ระบบ GPS GLONASS และ QZSS ซึ่งในปัจจุบันเครื่องรับสัญญาณระบบนำทางด้วยดาวเทียม (GNSS) ที่มีราคาถูกไม่สามารถคำนวณตำแหน่งได้อย่างแม่นยำ งานวิจัยนี้จึงพัฒนาวิธีการปรับปรุงแก้ไขการระบุตำแหน่งโดยใช้โมเดลการสร้างเมือง
3 มิติและจำลองสถานการณ์การติดตามตำแหน่งเพื่อลดผลกระทบจากสัญญาณสะท้อนกลับ
พบว่าวิธีการที่นำเสนอโดยใช้ดาวเทียม GLONASS และ QZSS
แสดงให้เห็นความถูกต้องในการระบุตำแหน่งประมาณ 4.4 เมตรที่ถูกนำไปใช้ในเขตเมืองที่มีตึกสูง
2.3 ระบบการให้บริการข้อความฉุกเฉิน
(Emergency message service) งานวิจัยของ Iwaizumi et
al. (2014) ได้พัฒนาระบบการให้บริการข้อความฉุกเฉินแจ้งเตือนภัยพิบัติในเขตเมืองภายใต้ความร่วมมือระหว่างสหภาพยุโรปและญี่ปุ่นที่สามารถส่งสัญญาณและข้อความได้อย่างต่อเนื่อง
ซึ่งการใช้บริการข้อความฉุกเฉินผ่านระบบ GNSS เป็นการสื่อสารผ่านดาวเทียมและโทรศัพท์มือถือที่มีความยืดหยุ่นสูงโดยไม่ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานของภาคพื้นดินหากระบบภาคพื้นดินเกิดปัญหาการสื่อสารผ่านดาวเทียมจะมีความน่าเชื่อถือกว่าและมีความรวดเร็วในการกระจายข้อมูลไปยังสถานที่ต่าง
ๆ ของผู้ใช้งาโทรศัพท์มือถือโดยมีต้นทุนในการดำเนินงานที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับระบบอื่น
ๆ
2.4 การระบุตำแหน่งในงานป่าไม้
(Forestry applications) งานวิจัยของ Garnero and
Caresio (2014) ได้ทดสอบอุปกรณ์ MobileMapper120 ในการรับสัญญาณด้วยดาวเทียมเพื่อระบุตำแหน่งสำหรับการใช้งานในแอพพลิเคชั่นด้านงานป่าไม้
พบว่า เมื่อใช้ระบบ GPS ร่วมกับ GLONASS และ SBAS หรือ Satellite-Based Augmentation
System ซึ่งใช้เครือข่ายดาวเทียมภาคพื้นดิน ในการคำนวณความคลาดเคลื่อนเกี่ยวกับสัญญาณนาฬิกาและผลกระทบจากการเดินทางของสัญญาณผ่านชั้นบรรยากาศชั้นสูง
พบว่ามีค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งตามแนวนอน 0.55 เมตร
และตามแนวตั้ง 0.90 เมตร
2.5 การระบุตำแหน่งเพื่อตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน
(Location-Based
Infrastructure Inspection) ในงานวิจัยของ Siebert and Teizer
(2014) เสนอการทำแผนที่ 3 มิติสำหรับสำรวจงานดินโดยใช้ระบบอากาศยานไร้คนขับ
(Unmanned Aerial Vehicle/UAV) เพื่อจัดทำแผนที่ภาพถ่ายทางอากาศในการสำรวจพื้นที่
ผลการประเมินความถูกต้องในการระบุตำแหน่งในพื้นที่ต่าง ๆ จากจำนวนภาพถ่าย 64 ภาพ
มีการรังวัดบนภาพถ่ายที่ให้ความถูกต้องเชิงตำแหน่งเฉลี่ยตามแนวนอนประมาณ 2
เซนติเมตร และ 6 เซนติเมตรตามแนวตั้ง
3. การเกษตรความแม่นยำสูง (Precise
Agriculture) เช่น งานเกษตรความแม่นยำสูงและงานแนะนำการปลูกอัตโนมัติ
มีรายละเอียดดังนี้
3.1 การเกษตรความแม่นยา สูง (Precise
Agriculture) งานวิจัยของ Kabir et al. (2016)
เสนอการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องรับสัญญาณระบบนาทางด้วยดาวเทียม GNSS
และ Multi-GNSS ภายใต้เงื่อนไขในขณะเครื่องรับสัญญาณอยู่กับที่และในขณะเครื่องรับสัญญาณมีการเคลื่อนที่ในพื้นที่การเกษตรของประเทศเกาหลี
เช่น ในพื้นที่เปิดโล่ง พื้นที่สวนผลไม้ และพื้นที่บนภูเขา
งานวิจัยนี้ได้วัดความถูกต้องในการใช้เครื่องรับสัญญาณระบบ GNSS และ Multi-GNSS ซึ่งเป็นประโยชน์ในการเลือกใช้เครื่องรับสัญญาณดาวเทียมให้เหมาะสมกับสภาพพื้นที่ทางการเกษตรที่แตกต่างกัน
3.2 งานแนะนำการปลูกอัตโนมัติ
(Automatically
guide farming) งานวิจัยของ Ainiet al. (2014)
เสนอระบบแนะนำการปลูกปาล์มน้ำมันโดยใช้ระบบ Multi-GNSS เพื่อจัดสรรพื้นที่ทั้งหมดในการเพาะปลูก
การวางแนวการปลูกและระยะห่างของต้นปาล์มน้ำมันซึ่งจำเป็นต้องมีการวางแนวให้สอดคล้องกับลักษณะพื้นที่และระบบการระบายน้ำ
การปลูกปาล์มน้ำมันโดยทั่วไปจะต้องมีกระบวนการโพลาไรซ์ (Polarization) เพื่อให้ต้นปาล์มทุกต้นได้รับแสงแดดมากที่สุดและสม่ำเสมอ ผลการทดลองพบว่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งมีค่าน้อยกว่า
1 เมตร ซึ่งใช้คนเพียง 1 คนในการปักตำแหน่งการเพาะปลูกในพื้นที่ 70 x 50 ตารางเมตรและใช้เวลา 290 นาทีซึ่งเร็วกว่าการใช้ GPS
4. แนะนำหรือควบคุมเครื่องจักรและการสำรวจ
(Construction
machine guidance/control and surveying) เช่น งานแนะนำหรือควบคุมเครื่องจักร
และงานสำรวจ โดยมีรายละเอียดดังนี้
4.1 งานแนะนำหรือควบคุมเครื่องจักร
(Construction
machine guidance/control)งานวิจัยของ Pérez-Ruiz et al. (2015) เสนอผลการศึกษาการป้องกันศัตรูพืชแบบอัตโนมัติ พบว่า ค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งมีค่าประมาณ
2.5 เซนติเมตร งานวิจัยของ Drenjanac et al. (2014) ใช้ 10
วารสารวิชาการ วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฎนครสวรรค์ ปีที่ 9
ฉบับที่ 10 กรกฎาคม – ธันวาคม 2560 เทคนิคการระบุตำแหน่งจากสัญญาณดาวเทียมและเครือข่ายไร้สายสำหรับเครื่องจักรการเกษตรอัจฉริยะที่ถูกควบคุมโดยคนและรถแทร็กเตอร์อัตโนมัติ
ผลการทดสอบในการระบุตำแหน่งพบว่า ค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งเท่ากับ 2.4
เซนติเมตร งานวิจัยของ Oksanen (2015) ได้พัฒนาระบบนำทางสำหรับรถแทรกเตอร์สี่ล้อที่ใช้ในการหว่านเมล็ดแบบอัตโนมัติ
โดยมีค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งอยู่ที่ +10 เซนติเมตร ส่วนงานวิจัยของ Vellidis
et al. (2014) ได้ลดความสูญเสียจากการขุดหลุมโดยการบังคับล้ออัตโนมัติของรถแทร็กเตอร์
ผลการศึกษาพบว่าการบังคับล้ออัตโนมัติของรถแทร็กเตอร์ภายใต้ทุก ๆ พื้นที่สามารถระบุตำแหน่งของรถแทร็กเตอร์ได้ค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งประมาณ
2.5 เซนติเมตร
4.2 การสำรวจ (Surveying)
งานวิจัยของ Bakuła (2012) น าเสนอวิธีการสำรวจความน่าเชื่อถือและการประมวลผลของระบบ
Multi-GNSS ผลการทดลองพบว่า ความถูกต้องในการระบุตำแหน่งมีค่าระหว่าง
1–3 เซนติเมตรตามแนวนอนและ 1–6 เซนติเมตรตามแนวตั้งโดยรับข้อมูลจากสัญญาณดาวเทียมภายใน
1 นาทีซึ่งสัญญาณดาวเทียมนี้มีความความพร้อมใช้งานแบบเต็มรูปแบบ
5. ระบบการขนส่งและจราจรอัจฉริยะ (Intelligence
Transportation Systems) เช่น งานตรวจสอบพฤติกรรมการขับขี่และงานนำทางในรถยนต์มีรายละเอียดดังนี้
5.1 งานตรวจสอบพฤติกรรมการขับขี่
(Driver
Behavior Monitoring) งานวิจัยของNoomwongs et al. (2014) พัฒนาการตรวจจับพฤติกรรมการขับขี่โดยใช้เทคนิคการประมวลผลการนำทางแบบความแม่นยำสูง
(Precise point positioning/PPP) ผลการทดสอบโดยใช้เทคนิคการนำร่องแบบ
PPP สามารถลดความผิดพลาดในการตรวจจับได้ 260% เมื่อใช้ระบบ GPS
ลงเหลือเพียง 20% สำหรับงานวิจัยของ Conde et al. (2015) เสนอความร่วมมือกันในการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการระบุตำแหน่งของยานพาหนะโดยใช้เครื่องรับสัญญาณ
Multi-GNSS (GPS/GLONASS) และการแลกเปลี่ยนข้อมูลกันระหว่างยานพาหนะด้วยกันเอง
(Vehicle-to-Vehicle/V2V) และยานพาหนะกับโครงสร้างพื้นฐานทางถนน
(Vehicle-to-Infrastructure/V2I) ได้ผลการคำนวณทิศทางและมุมเอียงแนวข้างของรถเป็นที่ยอมรับได้และน่าพอใจ
โดยมีค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งของยานพาหนะตามเส้นทางการทดสอบได้ค่าเฉลี่ยน้อยกว่า
0.8 เมตร
5.2 งานนำทางในรถยนต์ (Car
navigation) งานวิจัยของ Langer and Trommer (2014)
ใช้ระบบนำทางหลายดาวเทียม (Multi-GNSS) เพื่อทดสอบประสิทธิภาพการนำทางของรถยนต์จากระบบดาวเทียมนำทางต่าง
ๆ ได้แก่ 1) GPS และ GLONASS 2) GPS
และ GALILEO 3) GPS 4) GLONASS
และ GALILEO โดยระบบดาวเทียมนำทางที่ใช้ในการประเมินผลการทำงานของรถยนต์ในขณะเคลื่อนที่ในสภาพแวดล้อมที่อยู่ในเขตเมือง
พบว่า การใช้ระบบดาวเทียมนำทาง GPS และ GALILEO ให้ค่าความถูกต้องที่ดีกว่าซึ่งมีค่าความถูกต้องในการระบุตำแหน่งประมาณ
1.71 เมตร และมีการปรับปรุงความแม่นยำในการระบุตำแหน่งตามแนวทางโค้งดังเช่นงานวิจัยของ
Clausen et al. (2015) จากงานวิจัยที่ผ่านมา พบว่า การระบุตำแหน่งด้วยความแม่นยำสูงมีความสำคัญสำหรับแอพพลิเคชั่นทั้ง
5 ประเภท ในแต่ละแอพพลิเคชั่นนั้นต้องการความแม่นยำสำหรับการระบุตำแหน่งที่แตกต่างกันในบทความนี้จึงสรุปความแม่นยำในการระบุตำแหน่งของแอพพลิเคชั่นระบบ
Multi-GNSS ออกเป็น 3 ระดับ ได้แก่ ความแม่นยำวารสารวิชาการ
วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฎนครสวรรค์ 11 ปีที่ 9 ฉบับที่ 10
กรกฎาคม – ธันวาคม 2560 น้อยกว่า 2 เซนติเมตร ระหว่าง 2
เซนติเมตรถึง 1 เมตร และมากกว่า 1 เมตร ในระดับที่ 1 ความแม่นยำน้อยกว่า 2
เซนติเมตร คือ งานด้านการจัดการป้องกันและบรรเทาสาธารณภัยพบใน Chen et al.
(2015), Li et al. (2015), Rohm et al.
(2014), Wrona et al. (2014)
งานด้านระบบจราจรอัจฉริยะพบใน Clausen et al. (2015)
งานด้านการบริการบอกตำแหน่งพบใน Siebert and Teizer (2014)
และงานด้านการแนะนำหรือควบคุมเครื่องจักรและการสำรวจพบใน Pérez-Ruiz et al.
(2015), Drenjanac et al. (2014),
Vellidis et al. (2014), Bakuta (2012)
ยังมีอีกหลายๆงานวิจัย
หลายๆแนวคิดที่ใช้ระบบ GNSS เพื่อศึกษาพัฒนาเทคโนโลยีให้ทันสมัยและสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานในด้านต่างๆได้
สิ่งที่กล่าวมาในข้างต้นเป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งเพื่อเป็นไอเดียร์ให้ผู้สนใจได้มีแนวคิดเพื่อไปพัฒนาต่อยอดต่อไป
อ้างอิงข้อมูลจาก
:
ก้าวสู่โลกแห่งการระบุตำแหน่งที่แม่นยำ : พัฒนาการในปัจจุบันและอนาคตของระบบดาวเทียมนำทางทั่วโลกหลายระบบ
โดย ปิติภูมิ โพสาวัง, สถิตโชค โพธิ์สะอาด, วสันต์ ภัทรอธิคม
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น