Ứng dụng máy bay không người lái (UAV) trong giám sát chất lượng mặt đường bộ, thí điểm tại một số đoạn trên quốc lộ 6 thuộc tỉnh Hòa Bình

 đặc, điều này ảnh hưởng rất lớn tới chất lượng mặt đường bộ nơi đây. 
3. Phương pháp thực nghiệm 
3.1. Quy trình thực nghiệm 
Hình 1. Quy trình giám sát chất lượng mặt đường bộ từ UAV 
Công tác chuẩn bị bao gồm: lựa chọn vị trí, phạm vi tiến hành bay chụp ảnh, phạm vi 
vùng cấm bay, điều kiện thời tiết, mật độ các phương tiện tham gia giao thông... Trong 
nghiên cứu này, phạm vi tiến hành bay chụp ảnh từ Km23+300 – Km23+550 trên tuyến 
Quốc lộ 6, điều kiện thời tiết nắng ráo, lặng gió và thời điểm tiến hành bay chụp vào lúc 
5h50’ sáng ngày 14-10-2017. Để có thể quan sát được rõ nét những hư hỏng trên mặt 
đường bộ từ trên không thì cần bay chụp ở độ cao thấp, trong quá trình thực nghiệm, tại 
thời điểm bay chụp, tác giả lựa chọn thời điểm là lúc 5h50’ sáng, khi Mặt Trời đã chiếu 
khá rõ mọi vật và mật độ các phương tiện tham gia giao thông chưa nhiều, tuy nhiên, do hệ 
thống đường dây điện khá dày đặc, võng xuống và thấp, nên đã thiết kế UAV bay chụp ở 
độ cao 30m. Sơ đồ tuyến bay được thể hiện trong Hình 2. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - Trường ĐHSP TPHCM Hà Thị Hằng 
89 
Hình 2. Sơ đồ tuyến bay thực nghiệm tuyến Quốc lộ 6, từ Km23+300 – Km23+550 
Thông thường, công nghệ chụp ảnh không người lái phục vụ thành lập bản đồ địa 
hình gồm 4 thành phần chính: hệ thống máy bay, máy ảnh kĩ thuật số, trạm điều khiển mặt 
đất và trạm xử lí ảnh tạo mô hình số mặt đất. Trong đó, hệ thống máy bay của UAV bao 
gồm: thân máy bay, đầu thu tích hợp GPS, cảm biến tốc độ gió, cảm biến độ cao, cảm biến 
áp suất, cảm biến cân bằng, bộ thu phát tín hiệu và một quả pin để cung cấp nguồn điện 
[7]. Thiết bị UAV sử dụng trong nghiên cứu này là DJI Phantom 3 Standard, do hãng sản 
xuất máy bay không người lái lớn nhất thế giới DJI sản xuất, với các thông số kĩ thuật cơ 
bản được thể hiện trong Bảng 1. 
Bảng 1. Các thông số kĩ thuật cơ bản của thiết bị UAV DJI Phantom 3 Standard [12] 
TT Bộ phận Các thông số kĩ thuật cơ bản 
1 Hệ thống máy bay - Trọng lượng của máy bay là 1,2 kg 
 - Tốc độ cất cánh tối đa: 5m/s 
 - Tốc độ hạ cánh tối đa: 3m/s 
 - Tốc độ tối đa: 16m/s 
 - Trần bay cực đại so với mực nước biển: 6000m 
 - Thời gian bay tối đa: 25 phút 
 - Nhiệt độ hoạt động: 0°C đến 40°C 
 - Hệ thống định vị GPS tích hợp 
2 Máy ảnh kĩ thuật số - Cảm biến camera: 12 Megapixel 
 - Hình ảnh kích thước tối đa: 4000 * 3000 
 - Trường ống kính 940 
 - Độ mở ống kính f/2,8 
 - Camera chống rung, giữ ổn định bằng 3 trục thăng bằng 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - Trường ĐHSP TPHCM Tập 15, Số 9 (2018): 86-94 
90 
Kết thúc quá trình bay chụp ảnh tuyến Quốc lộ 6, đoạn từ Km23+300 – Km23+550, 
thu nhận được 128 tấm ảnh với độ phủ giữa các tấm ảnh đạt 70-90%, kích thước mỗi tấm 
ảnh số là 4000×3000 với độ phân giải không gian đạt 1,35cm, cùng tọa độ tâm chụp được 
xác định nhờ đầu thu GPS gắn trên máy bay. 
3.2. Kết quả và thảo luận 
Dữ liệu nhận được sau khi tiến hành bay chụp ảnh bằng thiết bị UAV gồm có: các 
tấm ảnh số, tọa độ của các điểm tâm chụp cũng như tọa độ các điểm khống chế sẽ được 
đưa vào phần mềm Pix4D Mapper để tiến hành công tác xử lí số liệu nội nghiệp. Sản phẩm 
của quá trình này, bao gồm: tập hợp điểm đám mây, có định dạng *.las; mô hình số độ cao 
(DEM); mô hình số bề mặt (DSM) và ảnh trực giao (Hình 3a, 3b, 3c, 3d). 
Hình 3a. Tập hợp điểm đám mây của tuyến Quốc lộ 6, từ Km23+300 – Km23+550 
Hình 3b. Mô hình số độ cao (DEM) của tuyến Quốc lộ 6, từ Km23+300 – Km23+550 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - Trường ĐHSP TPHCM Hà Thị Hằng 
91 
Hình 3c. Mô hình số bề mặt (DSM) của tuyến Quốc lộ 6, từ Km23+300 – Km23+550 
Hình 3d. Ảnh trực giao của tuyến Quốc lộ 6, từ K23+300 – K23+550 
Tuyến Quốc lộ 6 được xếp loại là đường cấp III miền núi và được trải nhựa từ đầu 
đến cuối tuyến. Do thời gian thi công đã lâu, địa hình chia cắt phức tạp, mật độ các phương 
tiện có tải trọng lớn tham gia lưu thông trên đường tương đối lớn. Khảo sát trực tiếp tại 
thực địa nhận thấy, các hư hỏng có kích thước mặt bằng khá lớn và độ sâu trung bình đạt 
5cm, do đó, ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng mặt đường bộ tại đây. 
Ở Việt Nam, các yêu cầu kĩ thuật nhằm đảm bảo chất lượng mặt đường tuyến quốc lộ 
được quy định rất rõ, như: các vết nứt dọc, nứt ngang có độ rộng không vượt quá 5mm; 
Các vệt lún lõm, vệt lún bánh xe không được vượt quá 50mm; Các vùng sình lún không 
được quá 0,5% diện tích mặt đường... Yêu cầu về thời gian khắc phục những hư hại này 
dao động từ 5 đến 14 ngày tùy thuộc theo mùa [13]. Hầu hết các yêu cầu kĩ thuật này quan 
tâm chủ yếu đến bề rộng của các hư hỏng trên mặt đường bộ, trong khi đó, chất lượng hình 
ảnh từ UAV có thể đáp ứng tốt được các yêu cầu này. 
Qua quá trình thực nghiệm bằng UAV, phân tích kết quả nhận được cho thấy, độ 
phân giải không gian của ảnh số chụp được từ UAV, ở độ cao bay chụp 30m thì độ phân 
giải không gian đạt được 1,35cm (Bảng 2) nên trên ảnh trực giao hoàn toàn có thể quan sát 
những hư hỏng rất nhỏ (vết sụt, lỗ hổng...) trên mặt đường tuyến Quốc lộ 6; ngoài ra, chiều 
dài, chiều rộng và độ sâu của những hư hỏng này được xác định dễ dàng trên mô hình số 
bề mặt và mô hình số độ cao. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - Trường ĐHSP TPHCM Tập 15, Số 9 (2018): 86-94 
92 
Bảng 2. Trích kết quả đánh giá độ chính xác từ các sản phẩm của quá trình giám sát 
chất lượng mặt đường tuyến Quốc lộ 6 bằng UAV trên phần mềm Pix4D mapper 
Project QL6 
Processed 2018-01-07 21:44:26 
Camera Model Name(s) FC300C_3.6_4000x3000 (RGB) 
Average Ground Sampling Distance (GSD) 1.35 cm / 0.53 in 
Area Covered 0.015 km2 / 1.5207 ha / 0.01 sq. mi. / 3.7597 acres 
So sánh các giá trị này với kết quả đo trực tiếp tại mặt đường, nhận thấy rằng, kích 
thước các hư hỏng này có độ sai lệch về mặt phẳng dao động từ 1,4cm – 3,0cm và độ sai 
lệch về độ sâu dao động từ 2,0cm – 3,5cm (Bảng 3). 
Bảng 3. Số liệu đo kích thước hư hỏng trên mặt đường bộ từ UAV với ngoài thực địa 
Vị trí 
hư hỏng 
Dữ liệu từ UAV Dữ liệu đo trực tiếp tại mặt đường 
Kích thước xác định trên 
DSM và DEM 
Chiều dài × Chiều rộng 
× Độ sâu (cm) 
Hình ảnh trích xuất 
từ ảnh trực giao 
Kích thước xác định 
trực tiếp 
Chiều dài × Chiều rộng 
× Độ sâu (cm) 
Hình ảnh chụp 
 trực tiếp 
Km23+308 
(Phải 
đường) 
736 × 238 × 2,2 750 × 250 × 4,5 
Km23+416 
(Giữa 
đường) 
18 × 27,5 × 3,3 20 × 30 × 6,8 
Km23+428 
(Phải 
đường) 
1197 × 26,6 × 1,8 1200 × 28 × 3,8 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - Trường ĐHSP TPHCM Hà Thị Hằng 
93 
Km23+470 
(Phải 
đường) 
127,5 × 39,5 × 4,1 130 × 42 × 6,7 
4. Kết luận 
Những hư hỏng trên mặt đường trải nhựa luôn tiềm tàng, ẩn họa tai nạn giao thông, 
đe dọa trực tiếp đến các phương tiện và tính mạng người tham gia giao thông. Do vậy, 
công tác kiểm tra, giám sát chất lượng mặt đường bộ nhằm phát hiện sớm các hư hỏng 
hoặc các dấu hiệu nguy hiểm để có giải pháp khắc phục, sửa chữa không chỉ khôi phục khả 
năng khai thác cũng như kéo dài tuổi thọ của đường mà còn giúp giảm thiểu chi phí sửa 
chữa khi những hư hỏng này trở nên nghiêm trọng. Dữ liệu hình ảnh từ UAV cho độ phân 
giải không gian cao, thời gian bay chụp ngắn, phạm vi khảo sát rộng, chủ động về thời 
gian. Kết quả của nghiên cứu này khẳng định thiết bị UAV có khả năng ứng dụng hiệu quả 
trong giám sát chất lượng mặt đường bộ nhằm phát hiện kịp thời những hư hỏng cũng như 
những dấu hiệu nguy hiểm trên mặt đường bộ trải nhựa. 
 Tuyên bố về quyền lợi: Tác giả xác nhận hoàn toàn không có xung đột về quyền lợi. 
 Lời cảm ơn: Tác giả xin chân thành cảm ơn Công ti Máy trắc địa Thế Kiều (66 Phố Chùa 
Láng – Hà Nội) đã hỗ trợ thiết bị để tác giả thực hiện nghiên cứu này. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Tổng cục Đường bộ Việt Nam, Báo cáo kết quả thực hiện nhiệm vụ về quản lí, bảo trì kết 
cấu hạ tầng giao thông đường bộ năm 2015 của Tổng cục Đường bộ Việt Nam, 01-2015. 
[2] W. Feng, W. Yundong, Z. Qiang, “UAV borne real-time road mapping system,” Conference: 
Urban Remote Sensing Event, pp. 1-7, China, June 2009. 
[3] C. Zhang, A. Elaksher, “An unmanned aerial vehicle-based imaging system for 3D 
measurement of unpaved road surface distresses,” Comput-Aided Civil Infrastruct Eng, 
27(2), pp.118-129, Feb.2012. 
[4] Patrick Liq Yee Tiong, Mushairry Mustaffar and Mohd Rosli Hainin, “Road Surface 
Assessment of Pothole Severity by Close Range Digital Photogrammetry Method,” World 
Applied Sciences Journal, 19 (6), pp. 867-873, 2012, Malaysia. 
[5] C. Zhang, “An UAV-BASE photogrammetric mapping system for road condition 
assessment,” The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and 
Spatial Information Sciences, XXXVII congress ISPRS. Part B5, pp. 627-632, 2008. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC - Trường ĐHSP TPHCM Tập 15, Số 9 (2018): 86-94 
94 
[6] Đỗ Thị Hoài và nnk, “Nghiên cứu giải pháp loại trừ các nguồn sai số từ máy chụp ảnh số phổ 
thông gắn trên máy bay không người lái phục vụ cho công tác đo đạc bản đồ,” Tạp chí Khoa 
học Kĩ thuật Mỏ - Địa chất, tập 48 (Chuyên đề Đo ảnh – viễn thám), pp. 38-44, 10/2014; 
[7] Cao Tuấn Dũng và nnk, “Ứng dụng công nghệ chụp ảnh hàng không bằng máy bay không 
người lái (UAV) trong công tác khảo sát địa hình mặt đất,” Thông tin tư vấn thiết kế số quý 
II/2016, pp.57-65. 
[8] Lã Phú Hiến và nnk, “Đánh giá khả năng của phép lọc hình thái trong phân loại điểm địa 
hình tự động từ đám mây điểm UAV,” Tạp chí Khoa học Kĩ thuật Mỏ - Địa chất, tập 58, kì 
2(2017), pp.165-173. 
[9] Quốc hội, Luật Giao thông đường bộ, 23/2008/QH12. 
[10] Bộ Giao thông Vận tải, Thông tư số 52/2013/TT-BGTVT “Quy định về tuần tra, kiểm tra 
bảo vệ kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ”. 
[11] Tỉnh ủy - Hội đồng nhân dân - Ủy ban nhân dân tỉnh Hòa Bình, Địa chí Hòa Bình, Nguyễn 
Ngọc Tuấn (Chủ biên), NXB Chính trị Quốc gia, Hà Nội, 2005. 
[12] https://www.cnet.com/products/dji-phantom-3-standard/specs/ 
[13] Bộ Giao thông Vận tải, Quyết định số 2196/QĐ-BGTVT về việc ban hành “Quy định tiêu 
chí giám sát, nghiệm thu kết quả công tác bảo dưỡng thường xuyên quốc lộ theo chất lượng 
thực hiện,” 7-2013.