Drone Bochum tìm vết nứt trong lòng cầu khi không có GPS

Một chiếc drone đường kính 23 cm do nhóm Đại học Ruhr Bochum phát triển có thể tự lập đường bay trong mô hình lòng cầu, tìm dấu hiệu vết nứt bằng AI và lưu dữ liệu ngay trên thẻ nhớ. Công bố ngày 12/11/2026 của trường đặt ra một câu hỏi thực tế: nếu không có GPS và không thể trông chờ đường truyền hình ảnh, làm sao đưa cho kỹ sư một bức ảnh mà họ biết chính xác phải quay lại đâu để kiểm tra?

Không gian nhỏ buộc nhóm nghiên cứu thay đổi thiết kế

Trong cầu dầm hộp, tiết diện có phần rỗng bên trong. Những khoang này cho phép tiếp cận một số bề mặt để quan sát nhưng có thể tối và chật, với lối đi thay đổi theo kết cấu. Một ảnh có độ phân giải cao chỉ là một phần của công việc. Người kiểm tra còn cần biết ảnh thuộc khoang nào, nằm ở mặt tường hay trần, và còn vùng nào chưa được quan sát. Nếu dữ liệu thiếu vị trí, chuyến kiểm tra sau sẽ khó tìm lại đúng dấu vết, nhất là khi bê tông có nhiều mảng trông giống nhau.

Bài giới thiệu dự án của trường mô tả nguyên mẫu đầu tiên có đường kính khoảng 8 cm, thời gian bay 5–6 phút và cần kết nối liên tục với máy tính để truyền ảnh phục vụ phát hiện vết nứt. Bản 23 cm chuyển sang tự lập đường bay, tìm vết nứt và lưu kết quả trên thẻ SD. Thay đổi này giảm phụ thuộc vào đường truyền trong khoang. Đổi lại, thiết bị lớn hơn cần đủ khoảng trống ở lối vào và dọc đường bay. Trường không công bố thời gian bay của bản mới trong bài giới thiệu đó; kích thước tăng cũng không cho biết nó khảo sát được bao nhiêu mét trước khi cần hạ cánh.

SLAM biến đường bay thành một chuỗi vị trí trên bản đồ

SLAM là phương pháp định vị đồng thời với lập bản đồ. Thay vì chờ tọa độ vệ tinh, hệ thống dùng quan sát về môi trường để ước lượng thiết bị vừa đi đâu và cập nhật bản đồ. Hai bước phụ thuộc nhau: muốn ghép lần quan sát mới với bản đồ phải biết vị trí tương đối, còn đối chiếu những gì đã thấy có thể giúp chỉnh lại ước lượng vị trí. Trong hình dung đơn giản, khi drone gặp lại một đặc điểm từng ghi nhận, nó có thêm căn cứ để kiểm tra mình có đang ở đúng đoạn đã đi qua hay không.

Bản đồ của một chuyến bay không tự bảo đảm mọi điểm đánh dấu đều đúng. Một đoạn dài có bề mặt đồng dạng hoặc thiếu tín hiệu hữu ích có thể làm tăng bất định. Trong phòng thí nghiệm, nhóm dùng hệ thống theo dõi chuyển động làm mốc tham chiếu độc lập để đối chiếu vị trí drone. Chi tiết trường nói hệ thống tham chiếu xác định vị trí tới cấp milimét mô tả thiết bị đo trong phòng, không phải sai số định vị mà drone đã đạt ở cầu thật. Khi ra hiện trường, phép đo cần cho biết cả độ lệch tích lũy và khả năng quay lại điểm đã đánh dấu.

AI chỉ ra dấu hiệu cần xem, kỹ sư quyết định ý nghĩa

Đánh dấu một đường giống vết nứt trên ảnh khác với kết luận về tình trạng kết cấu. Bóng đổ, mạch nối và vệt bẩn là những yếu tố có thể khiến ảnh khó đọc. Một điểm không có cảnh báo cũng có thể là vùng nằm ngoài góc nhìn hoặc ảnh bị mờ. Khi thử nghiệm, cần tách vùng đã chụp rõ khỏi vùng không có dữ liệu, đối chiếu dấu hiệu được máy đánh dấu với kết quả người kiểm tra và đo số điểm bỏ sót theo điều kiện ánh sáng, góc nhìn hoặc bề mặt.

Nhóm muốn tiến tới một mô hình ba chiều để lưu vị trí hư hỏng và mức độ bất định. Nếu dữ liệu các chuyến bay sau có thể căn về cùng mốc, kỹ sư sẽ có cơ hội so sánh thay đổi theo thời gian. Muốn so độ rộng vết nứt, ảnh còn cần tỷ lệ đo và điều kiện chụp phù hợp. Hình ảnh bề mặt cũng không thay cho kỹ thuật đánh giá phần hư hỏng bị che khuất trong vật liệu. Bản đồ phù hợp nhất với vai trò tổ chức bằng chứng để kỹ sư kiểm tra và lựa chọn phương pháp tiếp theo.

Một chuyến bay ở cầu thật cần chứng minh gì?

Theo thông báo ngày 12/11 của trường trên cổng thông tin khoa học idw, nhóm đang thử trong phòng bay tại ZESS; đưa drone vào cầu thật là bước kế tiếp. Khi thử ngoài hiện trường, nhóm có thể chọn các khoang đã biết tình trạng để so mức bao phủ, số ảnh đủ rõ để đánh giá và thời gian để kỹ sư tìm lại vị trí. Nên tính cả công chuẩn bị, công xem dữ liệu sau bay và cách thu hồi thiết bị khi nó không thể trở lại lối vào.

Đó cũng là cách đánh giá hữu ích nếu một đơn vị quản lý cầu tại Việt Nam xem xét công nghệ tương tự. Hãy bắt đầu bằng loại kết cấu và vấn đề khó tiếp cận cụ thể, rồi so sánh quy trình có drone với cách kiểm tra hiện tại trên cùng phạm vi. Một chuyến bay trình diễn có thể chứng minh thiết bị đi vào được khoang; giá trị vận hành nằm ở việc kỹ sư nhận được bằng chứng có thể tìm lại, đối chiếu và dùng để quyết định chỗ nào cần kiểm tra kỹ hơn.

Nếu lưu ảnh để so sánh qua nhiều kỳ, đơn vị kiểm tra còn phải giữ ảnh gốc, thời điểm ghi nhận và quan hệ giữa ảnh với mốc kết cấu. Khi thuật toán phát hiện được cập nhật, hồ sơ đó cho phép người kiểm tra phân biệt thay đổi trên bê tông với thay đổi do phần mềm đọc cùng một bức ảnh theo cách khác.

Nguồn: Tạp chí Rubin của Đại học Ruhr Bochum; Thông báo của trường qua idw, ngày 12/11/2026.

Ảnh minh họa: Drone bên dưới cầu Basnight ở Mỹ năm 2021; ảnh tư liệu, không phải nguyên mẫu Bochum. NCDOTcommunications qua Wikimedia Commons, CC BY 2.0.