城市环卫作业正在经历深刻变革。传统人工清扫效率低、成本高、安全隐患多的问题日益凸显，无人清扫车成为破局关键。然而，在实际运营中，车队管理者常常遇到这样的困扰：清扫车在复杂路段作业时，视频监控画面卡顿，远程调度指令延迟，多车协同时容易出现路径冲突，设备故障无法及时预警。这些问题的根源，在于车载通信系统无法满足海量数据实时传输和多设备协同的需求。
无人清扫车搭载了激光雷达、高清摄像头、超声波传感器、清扫作业设备等多种智能硬件，每秒产生的数据量可达数百兆。同时，车辆需要与路侧设施、云端调度平台、周边车辆保持实时通信。单一网络通道既要保证自动驾驶控制信号的可靠传输，又要处理视频监控、设备状态上报等业务，带宽资源捉襟见肘，关键时刻掉链子的风险始终存在。
针对无人清扫车的特殊需求，基于双5G技术的车载以太网网关提供了系统性解决方案。这套架构的核心思路是通过物理隔离的双网络通道，将不同优先级的业务分流处理，确保关键任务始终占据稳定带宽。
网络分层设计
两个独立的5G通信模块承担不同职责。第一路专门处理自动驾驶相关的高优先级数据，包括激光雷达点云、路径规划指令、紧急制动信号等。这些数据对时延极为敏感，任何延迟都可能导致车辆决策失误。第二路则负责视频监控回传、设备运行日志、远程诊断等常规业务。这种分工明确的架构，避免了非核心业务对自动驾驶系统的干扰。
车载以太网骨干
6路车载以太网接口构建了车内高速数据骨干网络。T1接口采用单对双绞线传输，相比传统方案大幅减轻线束重量，这对于频繁启停、转向的清扫车而言，降低了线缆磨损风险。通过这些接口，激光雷达、毫米波雷达、环视摄像头、域控制器可以并行工作，数据传输互不影响。
工业级可靠性保障
2路M12型工业以太网接口采用航空级连接器，具备优异的抗震和防护性能。清扫车作业环境恶劣，灰尘、水汽、振动都是常态，普通网络接口容易松动或腐蚀。M12接口的锁扣结构和密封设计，确保长期稳定运行。这两路接口可连接清扫刷、吸盘、水箱等作业设备的控制器，实现作业参数的实时调节。
无人清扫车通常以编队形式作业，多车协同能显著提升清扫覆盖率和效率。V2X通信能力成为实现智能协同的基础设施。
车与车的实时对话
通过V2V通信，编队中的清扫车可以共享位置、速度、作业状态等信息。当前车遇到障碍物减速时，后车能在百毫秒内收到预警，提前调整车速和路径，避免追尾风险。在十字路口或狭窄路段，多车可以协商通行顺序，避免拥堵。这种车与车的直接通信，相比通过云端中转，时延降低了一个数量级。
车与路侧设施互动
V2I通信让清扫车能够获取路侧交通信号灯状态、施工路段信息、临时管控通知等。在智慧城市建设中，路侧设备可以向清扫车推送当前路段的人流密度、垃圾堆积情况，车辆据此优化清扫策略。比如在人流高峰时段降低作业速度，在夜间清扫效率要求不高的区域适当加快进度。
车与行人的安全交互
V2P通信功能让清扫车能够感知周边行人的手机信号，在视觉盲区提前预警。特别是在清晨或夜间作业时，光线不足导致摄像头识别能力下降，V2P作为补充手段，大幅降低了与行人碰撞的风险。
车与云端的深度协同
V2C通信建立了车队与云端调度平台的实时连接。管理人员可以在平台上查看每辆车的作业进度、设备健康度、能耗情况。云端的AI算法根据历史数据和实时路况，动态优化车队的作业路线和任务分配。当某辆车出现故障时，系统可以立即重新规划其他车辆的路径，填补作业空白。
多车协同作业对时间同步精度有严苛要求。想象这样一个场景：两辆清扫车从不同方向驶向同一交叉口，如果双方对当前时刻的判断相差几十毫秒，就可能导致路径规划冲突。
PTP和GPTP协议提供了亚微秒级的时间同步能力。通过这些协议，车内所有传感器、控制器、通信设备都使用统一的时间基准。激光雷达在某个时刻扫描到的障碍物数据，与摄像头在同一时刻拍摄的画面，可以精确匹配融合。这种时间同步不仅在单车内部重要，在车队层面同样关键。编队中的所有车辆共享统一时钟，确保协同决策基于相同的时空参考。
T1接口结合GPTP授时的设计，让时间同步信号能够沿着数据传输链路同步分发，避免了单独布设授时线缆的复杂性。这种集成化方案降低了系统复杂度，也提升了可靠性。
尽管车载以太网是未来趋势，但目前大量清扫作业设备仍基于CAN总线通信。扫地刷电机、水泵控制器、液压系统等设备普遍采用CAN接口。
2路CAN接口（可扩展到3路）确保了网关与这些传统设备的无缝对接。通过CAN总线，车辆可以实时读取清扫刷转速、水箱液位、垃圾箱容量等作业参数，也可以根据路面状况调整吸力大小、喷水流量等。这种兼容性设计，让无人清扫车在升级智能化系统时，不必更换全部作业设备，大幅降低了改造成本。
CAN接口的可扩展性也为未来预留了空间。随着清扫车功能增强，可能需要集成更多基于CAN通信的传感器或执行器，第三路CAN的扩展能力避免了硬件重复投资。
2路数字输入（DI）和2路数字输出（DO）看似简单，实则提供了关键的控制能力。
数字输入可以连接车辆的点火信号、门禁开关、紧急停止按钮等。当驾驶员（或远程操作员）按下紧急停止按钮时，数字输入立即捕获信号并触发车辆制动。点火信号的接入，让网关能够感知车辆的运行状态，在车辆启动后自动建立通信链路，熄火后进入休眠模式。
数字输出可以控制警示灯、蜂鸣器、继电器等设备。在自动驾驶模式下，车辆可以通过数字输出点亮顶部警示灯，提醒周边车辆和行人注意避让。当垃圾箱满载时，数字输出可以触发蜂鸣器报警，提示操作员及时清空。
无人清扫车通常采用分时段作业模式，夜间或非高峰时段处于待机状态。传统车辆在待机时仍需保持部分系统供电，日积月累造成不小的能耗浪费。
低功耗休眠模式将车载系统切换到最小能耗状态，仅保留必要的通信模块待命。当云端调度平台发出作业指令时，通过远程唤醒功能，车辆可以在数秒内从休眠状态恢复到工作模式，完成系统自检后立即投入作业。
这种管理方式不仅节约能源，还延长了车载设备的使用寿命。频繁启停对电子元件的冲击较大，休眠模式下设备处于稳定的低功率状态，减少了温度波动和电气应力。
远程唤醒功能还为应急调度提供了可能。当某区域突发垃圾清理需求时，管理人员可以立即唤醒附近的待命车辆，快速响应处理，提升了车队的整体运营灵活性。
在5G网络覆盖尚不完善的区域，车辆可能遇到信号强度波动的情况。多网加速技术通过智能链路聚合，将两路5G网络的带宽叠加使用。
当车辆行驶到5G信号较弱的地带时，系统自动将关键数据同时通过两个网络通道发送，取先到达的数据包，确保传输成功率。这种冗余机制在隧道、地下通道、高层建筑密集区等弱信号场景下尤为重要。
对于大文件上传场景，比如清扫车每天作业结束后需要回传一整天的高清视频录像用于质量审核，多网加速可以将文件分块通过双通道并行上传，传输速度接近理论值的两倍。
在无人清扫车上部署这套通信系统，需要考虑几个关键环节。
供电与安装位置
网关设备建议安装在驾驶舱或设备舱内相对稳定的位置，避免直接暴露在清扫作业产生的灰尘和水雾中。供电方面，连接车辆主电源系统，确保电压稳定。清扫车频繁启停，电源波动较大，建议加装稳压模块。
天线布设
双5G模块需要各自独立的天线。天线应安装在车顶开阔位置，避免被清扫设备遮挡。两根天线之间保持一定间距，减少相互干扰。如果车辆需要在隧道等信号弱区作业，可考虑增加天线增益。
接口连接规划
6路车载以太网接口按功能分配：激光雷达、前视摄像头、后视摄像头、左右侧环视摄像头、域控制器各占用一路。2路M12工业以太网连接清扫刷控制器和吸盘控制器。2路CAN分别接入车辆底盘CAN和作业设备CAN。数字量接口根据实际需求灵活配置。
网络参数配置
双5G模块配置不同的APN接入点，确保两路网络在物理层面完全隔离。设置数据分流规则，明确哪些业务走哪个通道。开启PTP时钟服务，指定一个设备作为主时钟源，其他设备同步到该时钟。
测试验证
部署完成后，进行全面的通信测试。模拟各种作业场景，检查数据传输时延是否符合预期。在实际道路上进行V2X功能验证，测试车与车、车与路的通信距离和稳定性。连续运行数小时，观察设备温度、功耗、网络丢包率等指标。
车队调度智能化
基于实时上传的车辆位置和作业状态数据，云端平台可以构建动态调度模型。根据路段清扫优先级、车辆电量、设备健康度等因素，智能分配作业任务。当某辆车提前完成任务时，系统自动将其调度到其他未完成区域，最大化车队利用率。
预测性维护
通过CAN总线采集的设备运行数据，可以建立设备健康度模型。清扫刷的电流波动、水泵的压力变化、液压系统的油温等参数，都反映了设备的工作状态。当某个参数偏离正常范围时，系统提前预警，让维护人员在设备彻底损坏前进行保养，避免作业中断。
作业质量监控
车载摄像头拍摄的道路清扫前后对比画面，通过5G网络实时回传到质检平台。AI算法自动识别路面清洁度，对清扫质量进行评分。不合格路段会标注在地图上，派单给车辆进行二次清扫。这种闭环管理机制，显著提升了环卫作业质量。
能耗分析优化
每辆车的能耗数据汇总分析后，可以发现不同作业模式、路线选择、驾驶策略对能耗的影响。找出最节能的作业方案，推广到全车队。对于纯电动清扫车，基于历史数据预测每日能耗，优化充电计划，避免作业中途电量不足。
安全事件响应
当车辆发生碰撞、急刹车等异常事件时，网关立即上传事件前后的视频、传感器数据、车辆状态日志。云端团队快速介入，判断事故原因，指导现场处理。对于可远程解决的软件故障，通过5G网络推送修复程序，车辆无需返厂即可恢复正常。
随着智慧城市建设深入，无人清扫车的通信需求还会持续升级。
边缘计算能力
在网关设备上集成边缘计算模块，可以在车端完成部分数据处理任务。比如对视频流进行预处理，只上传包含关键信息的帧，大幅减少带宽消耗。激光雷达点云数据在车端完成初步识别，将识别结果而非原始数据上传，提升传输效率。
AI算法本地化
将轻量级的AI推理模型部署到车端，实现更快的决策响应。道路垃圾识别、行人轨迹预测等算法在本地运行，减少了对云端的依赖，即使在网络信号不佳的情况下，车辆仍能保持基本的自主作业能力。
车路云协同演进
当更多路侧设备部署5G通信模块后，车辆可以从路侧获取更丰富的环境信息。路侧摄像头拍摄的广角画面、气象站提供的实时天气数据、智能井盖上报的地下管网状态，这些信息汇聚到车辆，让自动驾驶系统拥有"上帝视角"。
跨平台数据共享
清扫车采集的道路数据不仅用于自身作业，还可以共享给交通管理、市政维护等其他部门。路面坑洼、井盖缺失、路灯故障等问题，在清扫车巡查时被及时发现并上报，实现城市管理的协同共治。
无人清扫车智能化转型是一项系统工程，车载通信系统作为神经中枢，其性能直接影响车辆的自主作业能力和车队协同效率。基于双5G技术、车载以太网、V2X通信的网关方案，为这一转型提供了坚实的技术底座。从单车智能到车队协同，从人工调度到AI优化，先进的通信架构正在重塑城市环卫作业模式，让道路清扫变得更高效、更安全、更智能。