无人清扫车如何实现避障？杨浦这家企业给出方案

　　作为自动驾驶技术落地较容易的场景，自2017年开始，不少省市区域试点投入无人清扫车，节省人力资源。但实际清扫过程中，除了要识别车辆、行人、红绿灯等自动驾驶常规识别内容，还要识别地面垃圾、路边的树枝、水管、石块、坑洞，并实时安全绕开障碍物。

　　那么，无人清扫车如何通过远程操控来实现避障？远程控制的指令延时性需要控制在什么范围内才能保障车辆安全行驶？在杨浦创智天地发展壮大的新兴产业领军企业声网，给出了答案。

　　声网通过提供低延时、低卡顿、高可靠的平行操控解决方案，帮助实现车辆远程脱困。

　　在音视频传输上，声网的解决方案在4G路测弱网环境下，视频端到端延时低至 100ms，95分位为180ms；60%抗弱网丢包边界，实测平稳运行期间 100ms卡顿率＜0.01%；20%丢包 50ms网络抖动下，100ms卡顿率＜0.1%。同时，依托声网自研的SD-RTN? ，可以保障实时信令传输在70%丢包情况下消息到达率100%，大大提升无人清扫车工作安全性。

　　为提升作业效率，不少企业会在后台同时管理多辆无人清扫车，在信令高并发的情况下，声网的RTM和音视频能支持并发人数无上限，支持超过1000亿级消息并发能力，单频道支持100万并发。在操作端上，声网的RTM方案支持主流车机系统Linux、Android，操控端支持 Linux、Android、Web、Windows、iOS、Mac 等平台。

　　不仅如此，自动驾驶清扫车企业除了国内，也会在国外如中东、欧洲上线运维中心，而在海外地区的音视频 信令传输，往往会遇到无边缘节点覆盖、弱网卡顿等难点，这对于无人驾驶清扫车这种实时精度要求较高的技术场景来说，会直接导致服务不可用、车辆安全性无法保障等严重问题。

　　声网的平行操控解决方案全球节点部署，提供覆盖超过全球200多个国家和地区的高质量实时云信令服务，能实现全球端到端延时中位数76ms，具有优异的抗弱网能力，能满足企业全球范围内低延时、高精准的远程控制清扫车业务需求。

　　另外，声网的平行操控解决方案也可用于应急接管、高危作业和远程服务等业务场景。首先应急接管，以无人车为例，无人车目前被广泛应用在机场、码头、港口等地方，但应用过程中往往会出现如暴风雨、交通管制、突发事故等一些无法自主决策的场景。相较此前需要人为介入到现场处理，平行操控则可以更快、更低的成本解决这个问题。在井下矿车、高空作业机器人、无人挖掘机等危险指数较高或环境恶劣等高危工作场景中，平行操控也可以很好地发挥价值。远程服务，如机器人、云赛车、无人机之类的场景，操作者可以借助云服务操控这些无人值守设备。