DRT 348 · 3(1-4-4) · ชั้นปี/ภาค 1/2

ปฏิบัติการระบบอากาศยานไร้คนขับอัตโนมัติและระบบอัจฉริยะ

Autonomous and Intelligent Unmanned Aircraft Systems Integration Laboratory

ความคืบหน้า
ชั่วโมงตามการออกแบบ: 135 ชม. (ออนไลน์/ศึกษาด้วยตนเอง 60 · ในชั้นเรียน/ปฏิบัติ 75)

คำอธิบายรายวิชา

การบูรณาการระบบควบคุมการบิน ระบบออโตไพลอต ระบบนำร่อง เซนเซอร์ ระบบสมองกลฝังตัว ปัญญาประดิษฐ์ ณ อุปกรณ์ปลายทาง ระบบสื่อสาร และอุปกรณ์ภารกิจ การเขียนโปรแกรมและการตั้งค่าระบบหลอมรวมข้อมูลจากเซนเซอร์ การทำแผนที่ การตรวจจับและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และภารกิจการบินอัตโนมัติ การทดสอบระบบด้วยการจำลองและในสภาพแวดล้อมจริง ตลอดจนการประเมินสมรรถนะ ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัยของระบบ

คำอธิบายภาษาอังกฤษ

Practical integration of flight control, autopilot, navigation, sensors, embedded systems, edge AI, communications and payloads; programming and configuration; sensor fusion; mapping; obstacle avoidance; computer vision; autonomous missions; simulation and real-environment testing; and evaluation of performance, reliability and safety.

ที่มาคำอธิบาย: เล่มร่างหลักสูตร (25 ก.ย. 2569)

ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)

CLOผลลัพธ์การเรียนรู้PLO
CLO1บูรณาการระบบควบคุม นำทาง และเซนเซอร์PLO2
CLO2พัฒนาภารกิจอัตโนมัติที่ใช้ AI ปลายทางPLO4
CLO3ทดสอบในเครื่องจำลองและภาคสนามอย่างปลอดภัยPLO3

โมดูลการเรียนรู้

1บูรณาการระบบอัตโนมัติ
สัปดาห์ 1–3 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

2Sensor fusion
สัปดาห์ 4–6 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

3หลบหลีกสิ่งกีดขวางและแผนที่
สัปดาห์ 7–9 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

4Edge AI บนโดรน
สัปดาห์ 10–12 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

5ภารกิจอัตโนมัติ SITL สู่ภาคสนาม
สัปดาห์ 13–15 · 27 ชม.
3 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

การวัดและประเมินผล (ร่าง)

สมรรถนะการปฏิบัติการ50%
รายงานและสมุดปฏิบัติการ20%
สอบปฏิบัติ30%

โดเมนความรู้

แหล่งอ้างอิงหลัก

  1. PX4 Autopilot. PX4 user and developer guide. link
  2. Open Robotics. ROS 2 documentation. link
  3. Warden, P., & Situnayake, D. (2019). TinyML. O'Reilly.