การศึกษาเปรียบเทียบวิธีที่เหมาะสมสำหรับพัฒนาหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติ ด้วยแพลตฟอร์ม Arduino

Main Article Content

นฤพนธ์ พนาวงศ์
เอกสิทธิ์ สิทธิสมาน
ภัคจิรา ศิริโสม

Abstract

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาวิธีที่เหมาะสมสำหรับพัฒนาหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติ 2) ออกแบบและพัฒนาหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติด้วยแพลตฟอร์ม Arduino 3) เปรียบเทียบประสิทธิภาพและหาวิธีที่เหมาะสมสำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติ โดยแบ่งวิธีการดำเนินงานวิจัยออกเป็น 2 ส่วน คือ 1) การออกแบบและพัฒนาหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติ ผู้วิจัยใช้แพลตฟอร์ม Arduino ประกอบไปด้วย บอร์ดอิเล็กทรอนิกส์ ESP32 ในการประมวลผลคำสั่งต่าง ๆ โมดูล HC-SR04 อัลตร้าโซนิคเป็นอุปกรณ์วัดระยะทางเพื่อตรวจจับสิ่งกีดขวาง IR Infrared เป็นอุปกรณ์ตรวจจับเส้นทางในการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ และโมดูล L298N เป็นตัวขับเคลื่อนหุ่นยนต์ทำให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ไปยังตำแหน่งต่าง ๆ ได้ และใช้ภาษา C สำหรับ Arduino ในการเขียนโปรแกรมตามอัลกอริทึมการค้นหาเส้นทาง 2) การพัฒนาอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบอัตโนมัติ โดยใช้     4 อัลกอริทึมที่นิยมนำมาใช้งานค้นหาเส้นทาง ได้แก่ คือ อัลกอริทึมการค้นหาในแนวกว้างก่อน อัลกอริทึมการค้นหาเชิงลึกก่อน อัลกอริทึมการค้นหาแบบดีที่สุดก่อน และอัลกอริทึมการค้นหาแบบเอ-สตาร์ จากการทดสอบการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์แบบอัตโนมัติพบว่าอัลกอริทึมที่ใช้เวลาในการเดินทางเฉลี่ยน้อยที่สุด คือ อัลกอริทึมการค้นหาแบบเอ-สตาร์ ใช้เวลาเฉลี่ยเท่ากับ 39.12 วินาที ส่วนอัลกอริทึมที่ใช้เวลาในการเดินทางเฉลี่ยมากที่สุด คือ อัลกอริทึมการค้นหาเชิงลึกก่อน ใช้เวลาเฉลี่ยเท่ากับ 48.64 วินาที ซึ่งทุกอัลกอริทึมใช้ระยะทางในการเดินทางเท่ากัน คือ 10 บล็อก

Article Details

Section
บทความวิจัย

References

ชูพันธุ์ รัตนโภคา. (2559). เอกสารคำสอน วิชา ความรู้เบื้องต้นทางปัญญาประดิษฐ์. ภาควิชาเทคโนโลยีวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ.

น้ำฝน พาพันธ์ และ ภัทรานิษฐ์ แก้วประดิษฐ. (2563). การจัดเส้นทางการขนส่งสินค้าโดยวิธีอัลกอริทึมแบบกรณีศึกษา : โรงงานเม็ดพลาสติก [โครงงานวิศวกรรม บัณฑิต]. มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.

Alli, K. S., Onibonoje, M. O., Oluwole, A., Ogunlade, M. A., Mmonyi, A. C., Ayamolowo, O., & Dada, S. O. (2018). Development of an Arduino-based Obstacle Avoidance Robotic System for an Unmanned Vehicle. Journal of Engineering and Applied Science, 13(3), 886-892.

Ginting, S. E., & Sembiring, A. S. (2019). Comparison of Breadth First Search (BFS) and Depth-First Search (DFS) Methods on File Search in Structure Directory Windows. Jurnal Teknologi Komputer, 13(1), 26-31.

Hart, P. E., Nilsson, N. J., & Raphael, B. A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths. In IEEE, IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 4(2), 100-107. https://doi.org/10.1109/TSSC.1968.300136

Hii, J. Y., Lee, J., & Chuah, Y. (2021). Optimization and Simulation of a Navigation Robot in Mazes. International Journal of Engineering Research & Technology, 10(5), 222-227. https://doi.org/10.17577/IJERTV10IS050110

Irawan, Y., Yudie, M., Ordila, R., & Diandra, R. (2021). Automatic Floor Cleaning Robot Using Arduino and Ultrasonic Sensor. Journal of Robotics and Control (JRC). 2(4), 240-243. https://doi.org/10.18196/jrc.2485

Lim, T.H., & Ng, P. L. (2021). Evaluating Recursive Backtracking Depth-First Search Algorithm in Unknown Search Space for Self-learning Path Finding Robot. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, 356, 531-543. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69066-3_47

Navare, D. S., Kapde, Y. R., Maurya S., Pardeshi, D. B., & William, P. (2022). Robotic Bomb Detection and Disposal: Application using Arduino. In IEEE, International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES 2022). (pp. 479–483). https://doi.org/10.1109/ICCES54183.2022.9836011

Pavithra, A. C., & Subramanya, G. V. (2018). Obstacle Avoidance Robot Using Arduino. International Journal of Engineering Research & Technology, 6(13), 1-4.