城市環衛作業正在經歷深刻變革。傳統人工清掃效率低、成本高、安全隱患多的問題日益凸顯，無人清掃車成為破局關鍵。然而，在實際運營中，車隊管理者常常遇到這樣的困擾：清掃車在復雜路段作業時，視頻監控畫面卡頓，遠程調度指令延遲，多車協同時容易出現路徑沖突，設備故障無法及時預警。這些問題的根源，在于車載通信系統無法滿足海量數據實時傳輸和多設備協同的需求。
無人清掃車搭載了激光雷達、高清攝像頭、超聲波傳感器、清掃作業設備等多種智能硬件，每秒產生的數據量可達數百兆。同時，車輛需要與路側設施、云端調度平臺、周邊車輛保持實時通信。單一網絡通道既要保證自動駕駛控制信號的可靠傳輸，又要處理視頻監控、設備狀態上報等業務，帶寬資源捉襟見肘，關鍵時刻掉鏈子的風險始終存在。
針對無人清掃車的特殊需求，基于雙5G技術的車載以太網網關提供了系統性解決方案。這套架構的核心思路是通過物理隔離的雙網絡通道，將不同優先級的業務分流處理，確保關鍵任務始終占據穩定帶寬。
網絡分層設計
兩個獨立的5G通信模塊承擔不同職責。第一路專門處理自動駕駛相關的高優先級數據，包括激光雷達點云、路徑規劃指令、緊急制動信號等。這些數據對時延極為敏感，任何延遲都可能導致車輛決策失誤。第二路則負責視頻監控回傳、設備運行日志、遠程診斷等常規業務。這種分工明確的架構，避免了非核心業務對自動駕駛系統的干擾。
車載以太網骨干
6路車載以太網接口構建了車內高速數據骨干網絡。T1接口采用單對雙絞線傳輸，相比傳統方案大幅減輕線束重量，這對于頻繁啟停、轉向的清掃車而言，降低了線纜磨損風險。通過這些接口，激光雷達、毫米波雷達、環視攝像頭、域控制器可以并行工作，數據傳輸互不影響。
工業級可靠性保障
2路M12型工業以太網接口采用航空級連接器，具備優異的抗震和防護性能。清掃車作業環境惡劣，灰塵、水汽、振動都是常態，普通網絡接口容易松動或腐蝕。M12接口的鎖扣結構和密封設計，確保長期穩定運行。這兩路接口可連接清掃刷、吸盤、水箱等作業設備的控制器，實現作業參數的實時調節。
無人清掃車通常以編隊形式作業，多車協同能顯著提升清掃覆蓋率和效率。V2X通信能力成為實現智能協同的基礎設施。
車與車的實時對話
通過V2V通信，編隊中的清掃車可以共享位置、速度、作業狀態等信息。當前車遇到障礙物減速時，后車能在百毫秒內收到預警，提前調整車速和路徑，避免追尾風險。在十字路口或狹窄路段，多車可以協商通行順序，避免擁堵。這種車與車的直接通信，相比通過云端中轉，時延降低了一個數量級。
車與路側設施互動
V2I通信讓清掃車能夠獲取路側交通信號燈狀態、施工路段信息、臨時管控通知等。在智慧城市建設中，路側設備可以向清掃車推送當前路段的人流密度、垃圾堆積情況，車輛據此優化清掃策略。比如在人流高峰時段降低作業速度，在夜間清掃效率要求不高的區域適當加快進度。
車與行人的安全交互
V2P通信功能讓清掃車能夠感知周邊行人的手機信號，在視覺盲區提前預警。特別是在清晨或夜間作業時，光線不足導致攝像頭識別能力下降，V2P作為補充手段，大幅降低了與行人碰撞的風險。
車與云端的深度協同
V2C通信建立了車隊與云端調度平臺的實時連接。管理人員可以在平臺上查看每輛車的作業進度、設備健康度、能耗情況。云端的AI算法根據歷史數據和實時路況，動態優化車隊的作業路線和任務分配。當某輛車出現故障時，系統可以立即重新規劃其他車輛的路徑，填補作業空白。
多車協同作業對時間同步精度有嚴苛要求。想象這樣一個場景：兩輛清掃車從不同方向駛向同一交叉口，如果雙方對當前時刻的判斷相差幾十毫秒，就可能導致路徑規劃沖突。
PTP和GPTP協議提供了亞微秒級的時間同步能力。通過這些協議，車內所有傳感器、控制器、通信設備都使用統一的時間基準。激光雷達在某個時刻掃描到的障礙物數據，與攝像頭在同一時刻拍攝的畫面，可以精確匹配融合。這種時間同步不僅在單車內部重要，在車隊層面同樣關鍵。編隊中的所有車輛共享統一時鐘，確保協同決策基于相同的時空參考。
T1接口結合GPTP授時的設計，讓時間同步信號能夠沿著數據傳輸鏈路同步分發，避免了單獨布設授時線纜的復雜性。這種集成化方案降低了系統復雜度，也提升了可靠性。
盡管車載以太網是未來趨勢，但目前大量清掃作業設備仍基于CAN總線通信。掃地刷電機、水泵控制器、液壓系統等設備普遍采用CAN接口。
2路CAN接口（可擴展到3路）確保了網關與這些傳統設備的無縫對接。通過CAN總線，車輛可以實時讀取清掃刷轉速、水箱液位、垃圾箱容量等作業參數，也可以根據路面狀況調整吸力大小、噴水流量等。這種兼容性設計，讓無人清掃車在升級智能化系統時，不必更換全部作業設備，大幅降低了改造成本。
CAN接口的可擴展性也為未來預留了空間。隨著清掃車功能增強，可能需要集成更多基于CAN通信的傳感器或執行器，第三路CAN的擴展能力避免了硬件重復投資。
2路數字輸入（DI）和2路數字輸出（DO）看似簡單，實則提供了關鍵的控制能力。
數字輸入可以連接車輛的點火信號、門禁開關、緊急停止按鈕等。當駕駛員（或遠程操作員）按下緊急停止按鈕時，數字輸入立即捕獲信號并觸發車輛制動。點火信號的接入，讓網關能夠感知車輛的運行狀態，在車輛啟動后自動建立通信鏈路，熄火后進入休眠模式。
數字輸出可以控制警示燈、蜂鳴器、繼電器等設備。在自動駕駛模式下，車輛可以通過數字輸出點亮頂部警示燈，提醒周邊車輛和行人注意避讓。當垃圾箱滿載時，數字輸出可以觸發蜂鳴器報警，提示操作員及時清空。
無人清掃車通常采用分時段作業模式，夜間或非高峰時段處于待機狀態。傳統車輛在待機時仍需保持部分系統供電，日積月累造成不小的能耗浪費。
低功耗休眠模式將車載系統切換到最小能耗狀態，僅保留必要的通信模塊待命。當云端調度平臺發出作業指令時，通過遠程喚醒功能，車輛可以在數秒內從休眠狀態恢復到工作模式，完成系統自檢后立即投入作業。
這種管理方式不僅節約能源，還延長了車載設備的使用壽命。頻繁啟停對電子元件的沖擊較大，休眠模式下設備處于穩定的低功率狀態，減少了溫度波動和電氣應力。
遠程喚醒功能還為應急調度提供了可能。當某區域突發垃圾清理需求時，管理人員可以立即喚醒附近的待命車輛，快速響應處理，提升了車隊的整體運營靈活性。
在5G網絡覆蓋尚不完善的區域，車輛可能遇到信號強度波動的情況。多網加速技術通過智能鏈路聚合，將兩路5G網絡的帶寬疊加使用。
當車輛行駛到5G信號較弱的地帶時，系統自動將關鍵數據同時通過兩個網絡通道發送，取先到達的數據包，確保傳輸成功率。這種冗余機制在隧道、地下通道、高層建筑密集區等弱信號場景下尤為重要。
對于大文件上傳場景，比如清掃車每天作業結束后需要回傳一整天的高清視頻錄像用于質量審核，多網加速可以將文件分塊通過雙通道并行上傳，傳輸速度接近理論值的兩倍。
在無人清掃車上部署這套通信系統，需要考慮幾個關鍵環節。
供電與安裝位置
網關設備建議安裝在駕駛艙或設備艙內相對穩定的位置，避免直接暴露在清掃作業產生的灰塵和水霧中。供電方面，連接車輛主電源系統，確保電壓穩定。清掃車頻繁啟停，電源波動較大，建議加裝穩壓模塊。
天線布設
雙5G模塊需要各自獨立的天線。天線應安裝在車頂開闊位置，避免被清掃設備遮擋。兩根天線之間保持一定間距，減少相互干擾。如果車輛需要在隧道等信號弱區作業，可考慮增加天線增益。
接口連接規劃
6路車載以太網接口按功能分配：激光雷達、前視攝像頭、后視攝像頭、左右側環視攝像頭、域控制器各占用一路。2路M12工業以太網連接清掃刷控制器和吸盤控制器。2路CAN分別接入車輛底盤CAN和作業設備CAN。數字量接口根據實際需求靈活配置。
網絡參數配置
雙5G模塊配置不同的APN接入點，確保兩路網絡在物理層面完全隔離。設置數據分流規則，明確哪些業務走哪個通道。開啟PTP時鐘服務，指定一個設備作為主時鐘源，其他設備同步到該時鐘。
測試驗證
部署完成后，進行全面的通信測試。模擬各種作業場景，檢查數據傳輸時延是否符合預期。在實際道路上進行V2X功能驗證，測試車與車、車與路的通信距離和穩定性。連續運行數小時，觀察設備溫度、功耗、網絡丟包率等指標。
車隊調度智能化
基于實時上傳的車輛位置和作業狀態數據，云端平臺可以構建動態調度模型。根據路段清掃優先級、車輛電量、設備健康度等因素，智能分配作業任務。當某輛車提前完成任務時，系統自動將其調度到其他未完成區域，最大化車隊利用率。
預測性維護
通過CAN總線采集的設備運行數據，可以建立設備健康度模型。清掃刷的電流波動、水泵的壓力變化、液壓系統的油溫等參數，都反映了設備的工作狀態。當某個參數偏離正常范圍時，系統提前預警，讓維護人員在設備徹底損壞前進行保養，避免作業中斷。
作業質量監控
車載攝像頭拍攝的道路清掃前后對比畫面，通過5G網絡實時回傳到質檢平臺。AI算法自動識別路面清潔度，對清掃質量進行評分。不合格路段會標注在地圖上，派單給車輛進行二次清掃。這種閉環管理機制，顯著提升了環衛作業質量。
能耗分析優化
每輛車的能耗數據匯總分析后，可以發現不同作業模式、路線選擇、駕駛策略對能耗的影響。找出最節能的作業方案，推廣到全車隊。對于純電動清掃車，基于歷史數據預測每日能耗，優化充電計劃，避免作業中途電量不足。
安全事件響應
當車輛發生碰撞、急剎車等異常事件時，網關立即上傳事件前后的視頻、傳感器數據、車輛狀態日志。云端團隊快速介入，判斷事故原因，指導現場處理。對于可遠程解決的軟件故障，通過5G網絡推送修復程序，車輛無需返廠即可恢復正常。
隨著智慧城市建設深入，無人清掃車的通信需求還會持續升級。
邊緣計算能力
在網關設備上集成邊緣計算模塊，可以在車端完成部分數據處理任務。比如對視頻流進行預處理，只上傳包含關鍵信息的幀，大幅減少帶寬消耗。激光雷達點云數據在車端完成初步識別，將識別結果而非原始數據上傳，提升傳輸效率。
AI算法本地化
將輕量級的AI推理模型部署到車端，實現更快的決策響應。道路垃圾識別、行人軌跡預測等算法在本地運行，減少了對云端的依賴，即使在網絡信號不佳的情況下，車輛仍能保持基本的自主作業能力。
車路云協同演進
當更多路側設備部署5G通信模塊后，車輛可以從路側獲取更豐富的環境信息。路側攝像頭拍攝的廣角畫面、氣象站提供的實時天氣數據、智能井蓋上報的地下管網狀態，這些信息匯聚到車輛，讓自動駕駛系統擁有"上帝視角"。
跨平臺數據共享
清掃車采集的道路數據不僅用于自身作業，還可以共享給交通管理、市政維護等其他部門。路面坑洼、井蓋缺失、路燈故障等問題，在清掃車巡查時被及時發現并上報，實現城市管理的協同共治。
無人清掃車智能化轉型是一項系統工程，車載通信系統作為神經中樞，其性能直接影響車輛的自主作業能力和車隊協同效率。基于雙5G技術、車載以太網、V2X通信的網關方案，為這一轉型提供了堅實的技術底座。從單車智能到車隊協同，從人工調度到AI優化，先進的通信架構正在重塑城市環衛作業模式，讓道路清掃變得更高效、更安全、更智能。