目前國內道路鋪面狀況調查，多以人力評估方式為之。此方式不但須大量人力與 金錢，且無法全面且完整地獲取道路品質資料，以致於養護單位無法全盤掌握所管轄範圍內 道路之現況，難將有限之經費做最有效之運用。基於此，本研究採用由澳洲引進之道路鋪面 品質檢測系統（簡稱 ARRB MLP ），利用儀器快速且正確的資料蒐集之特性，進行臺北市區 道路路面資料蒐集。 本研究利用 ARRB MLP 系統所輸出的數值， 包括國際糙度指標值（ IRI ）與車轍值（ RUT ）。 透過統計分析， 除計算常態性 IRI、 RUT 值； 並分析計算糙度、車轍異常密度值（ IRI ％、RUT ％），以具體反映市區道路因人孔高差、坑洞、道路高差等局部高差現象。利 用四個預測變數， 進行二階段集群分析（ two-step cluster analysis ）， 得到吻合率 96 ％。再進行區別分析（ discriminant analysis ）得到區別率為 94 ％。利用建構之道 路品質分類函數與實際評比資料驗證，其符合率達 87 ％。本文利用所建構之分類函數進一 步探討臺北市區道路鋪面績效特性。 藉由道路鋪面自動檢測系統與本文建議之程序能快速、有效率地蒐集與分析道路鋪面資訊， 以做為路面優劣之篩選依據。進而擬定合理、有效之公路維修策略，以掌握最佳維修時機， 降低維修成本。

　　　　　Most of the surveys of road pavements in Taiwan are evaluated by manpower. As the results are generally subjective, they may cause poor quality of survey data and inefficiency of the survey procedures. Based on the characteristics of high-speed and correctness of the Multi-Laser Profiolmeter (MLP), this study uses the system to gather the data of road pavements in Taipei. The main output data are IRI and RUT Indices. These data are analyzed, using the Cluster Analysis and the Discriminant Analysis. The hit rate is 96% on the two-step Cluster Analysis and the Discriminant rate is 94% on Discriminant Analysis. By the Discriminant Analysis, we also construct discriminant functions of pavement qualities in Taipei. The conclusion of this study is validated, compared with the survey done by the Taipei city government. Through the process of this study, we hope to offer a more extensive and economic way to collect road pavement quality data. These data can provide reasonable indices for the generation of road maintenance strategies.