UAV trong ngành xây dựng: bức tranh toàn cảnh

Ngành xây dựng toàn cầu chi khoảng 10 nghìn tỷ USD mỗi năm và được dự báo chạm mốc 15 nghìn tỷ USD vào năm 2030 — nhưng đây cũng là một trong những ngành có năng suất trì trệ lâu năm nhất. Một bài tổng quan trên tạp chí Drones (MDPI) của nhóm tác giả tại Đại học Quốc gia Kyungpook (Hàn Quốc), được chọn là “Editor’s Choice” và “Feature Paper” của số ra, hệ thống hóa toàn bộ bức tranh ứng dụng UAV trong giám sát và kiểm tra công trình xây dựng — không đi sâu vào một kỹ thuật cụ thể như nhiều bài trước, mà cố gắng trả lời câu hỏi rộng hơn: UAV đã đi đến đâu trong ngành này, và đâu là những rào cản thực sự đang giữ chân nó.

Ba loại UAV, bốn loại cảm biến — không có “một cỡ vừa cho tất cả”

Bài viết bắt đầu bằng một điểm dễ bị bỏ qua: lựa chọn loại UAV quan trọng ngang với lựa chọn thuật toán xử lý dữ liệu sau đó. UAV cánh cố định bay xa và lâu hơn, phù hợp khảo sát công trường quy mô lớn, nhưng cần đường băng cất/hạ cánh và kém linh hoạt trong không gian chật hẹp. UAV đa cánh quạt (drone quadcopter, hexacopter, octocopter) linh hoạt, có thể bay lơ lửng tại chỗ để quan sát cận cảnh, nhưng thời gian bay và tầm hoạt động ngắn hơn nhiều — thường chỉ vài km và tốc độ tối đa khoảng 60 km/giờ. UAV lai (kết hợp cánh cố định và cánh quạt xoay nghiêng hoặc cánh nghiêng) cố gắng dung hòa cả hai, cất/hạ cánh thẳng đứng như trực thăng nhưng bay hành trình hiệu quả như máy bay cánh cố định — đổi lại chi phí, độ phức tạp vận hành và độ nhạy với gió mạnh đều cao hơn.

Về cảm biến, nhóm tác giả phân tích ưu-nhược của bốn loại chính. Cảm biến ánh sáng thường (RGB) rẻ, dễ dùng, cho ảnh độ phân giải cao, nhưng nhạy với điều kiện ánh sáng thay đổi và dễ bị chói khi chụp bề mặt kính, kim loại. LiDAR cho độ chính xác cao tới vài centimet và dựng mô hình 3D nhanh, nhưng thiết bị đắt, đòi hỏi vận hành chuyên môn, và tầm quét thường giới hạn khoảng 100 m — dễ mất tác dụng nếu công trường có nhà cao tầng che khuất. Cảm biến nhiệt hồng ngoại phát hiện được vấn đề cách nhiệt, rò rỉ khí, thấm ẩm hay nứt gãy kết cấu ẩn qua chênh lệch nhiệt độ bề mặt, nhưng dễ bị nhòe ảnh do rung động của UAV và có trường nhìn hẹp hơn camera thường. Cuối cùng, GPS/RTK cho định vị chính xác tới vài centimet và cập nhật theo thời gian thực, nhưng phụ thuộc vào chất lượng tín hiệu vệ tinh và hạ tầng trạm tham chiếu — hai điểm dễ suy giảm ở khu vực nhiều nhà cao tầng hoặc vùng sâu vùng xa.

Ba nhóm ứng dụng công nghệ đang phát triển song song

Bài tổng quan gom các ứng dụng UAV trong xây dựng thành ba nhóm công nghệ lõi. Nhóm thứ nhất là dựng mô hình 3D — từ đo ảnh (photogrammetry) truyền thống, tới thuật toán cấu trúc-từ-chuyển-động (structure from motion) giúp dựng mô hình chi tiết ngay cả từ camera giá rẻ, và gần đây là kết hợp thêm dữ liệu LiDAR cùng học sâu để tự động hóa việc trích xuất đặc trưng công trình. Nhóm thứ hai là kiểm tra không phá hủy (NDT) — dùng UAV mang cảm biến nhiệt, camera thường hoặc kết hợp cả hai để phát hiện hư hỏng mà không cần tiếp xúc trực tiếp hay phá dỡ kết cấu; nhóm tác giả dẫn ra các nghiên cứu cụ thể như dùng đám mây điểm nhiệt độ phân giải cao để kiểm tra mái nhà, hay thuật toán phát hiện tự động vết rò rỉ trên đập qua ảnh nhiệt UAV kết hợp mạng nơ-ron kiểu U-Net. Nhóm thứ ba là phát hiện đối tượng — từ các thuật toán thị giác máy tính cổ điển (phát hiện cạnh, phân ngưỡng), qua máy học truyền thống (SVM, HOG), đến học sâu hiện đại (họ mô hình YOLO, R-CNN).

Ứng dụng phát hiện đối tượng có lẽ là phần dễ hình dung tác động thực tế nhất với người ngoài ngành: giám sát công nhân đội mũ bảo hộ đúng quy cách. Nhóm tác giả (cùng chính tác giả chính của bài tổng quan này trong một nghiên cứu trước đó) giới thiệu một hệ thống dùng kiến trúc Swin Transformer để phát hiện công nhân đội mũ bảo hộ từ ảnh UAV chụp ở độ cao thấp, đạt độ chính xác trung bình (mAP) 92,87% trên bộ dữ liệu kiểm chứng công khai GDUT-HWD, và đáng chú ý là độ chính xác cho các mục tiêu kích thước nhỏ trong ảnh (tức người ở xa camera) đạt tới 88,7% — một chỉ số vốn thường sụt giảm mạnh ở nhiều hệ thống phát hiện đối tượng khác. Đây là minh chứng cho việc UAV giám sát an toàn lao động công trường đã tiến khá xa so với giai đoạn chỉ dùng để chụp ảnh tổng quan.

Năm rào cản mà không thuật toán nào giải quyết được một mình

Điểm giá trị nhất của bài tổng quan, theo góc nhìn của một nền tảng theo dõi chính sách và thị trường UAV, nằm ở phần hệ thống hóa năm nhóm rào cản triển khai — những vấn đề không nằm ở bản thân công nghệ cảm biến hay thuật toán, mà ở cách tổ chức và quy định xung quanh nó. Thứ nhất là rào cản pháp lý: quy định về chứng chỉ phi công, đăng ký thiết bị, giới hạn độ cao và yêu cầu duy trì tầm nhìn trực quan khác nhau đáng kể giữa các nước (bài viết dẫn ví dụ quy định Part 107 của FAA Mỹ và khung quản lý của EASA châu Âu), khiến doanh nghiệp xây dựng hoạt động xuyên biên giới phải xử lý một mớ quy định không đồng nhất. Thứ hai là giới hạn kỹ thuật: thời gian bay phổ biến chỉ 20-30 phút mỗi lần sạc, tầm hoạt động giới hạn bởi tín hiệu điều khiển, và hiệu suất giảm mạnh trong điều kiện mưa gió. Thứ ba là thách thức xử lý dữ liệu: khối lượng ảnh và video khổng lồ đòi hỏi hạ tầng lưu trữ và tính toán không nhỏ, trong khi vẫn cần đảm bảo tính nhất quán dữ liệu giữa các lần bay khác nhau. Thứ tư là đào tạo và chuyên môn: vận hành UAV an toàn đòi hỏi kết hợp cả kỹ năng bay lẫn kiến thức chuyên ngành xây dựng để diễn giải đúng dữ liệu thu được — một tổ hợp kỹ năng không dễ tìm. Thứ năm là an toàn và an ninh mạng: từ rủi ro va chạm, rơi thiết bị, cho đến nguy cơ tấn công mạng vào đường truyền điều khiển UAV.

Vì sao đáng chú ý với người theo dõi UAV Việt Nam

Với một thị trường xây dựng đang phát triển nhanh như Việt Nam, giá trị lớn nhất của bài tổng quan này là một khung phân loại rõ ràng để đặt câu hỏi đúng trước khi đầu tư: doanh nghiệp cần UAV cánh cố định hay đa cánh quạt tùy quy mô công trường; cần cảm biến RGB, nhiệt, LiDAR hay kết hợp tùy mục đích (dựng mô hình tiến độ, kiểm tra không phá hủy, hay giám sát an toàn lao động); và quan trọng không kém, cần chuẩn bị nguồn lực xử lý dữ liệu và đào tạo nhân sự tương xứng — chứ không chỉ dừng ở việc mua thiết bị bay. Ứng dụng giám sát mũ bảo hộ bằng UAV mà bài viết dẫn ra cũng là một gợi ý cụ thể, dễ triển khai cho các nhà thầu xây dựng Việt Nam đang chịu áp lực ngày càng lớn về tuân thủ an toàn lao động, trong bối cảnh nguồn nhân lực giám sát công trường trực tiếp luôn có giới hạn.

Nguồn: Liang, H.; Lee, S.-C.; Bae, W.; Kim, J.; Seo, S. “Towards UAVs in Construction: Advancements, Challenges, and Future Directions for Monitoring and Inspection.” Drones 2023, 7(3), 202. DOI: 10.3390/drones7030202.