在探索无人驾驶技术的商业化应用路径上，环卫场景的高度智能化运作仍然面临诸多挑战。这不仅考验无人驾驶技术成熟度和解决长尾问题能力，还必须满足特定场景下的高精度作业需求。
仙途智能依托行业领先的 L4 级无人驾驶能力，实实在在地攻克一个又一个行业落地过程中遇到的难题。以下将详尽阐述仙途智能无人驾驶智能清扫技术在执行实际任务及应对具体场景时所展现出的能力。
基于多任务的高精准垃圾检测算法
在城市公开道路的复杂作业环境中，无人驾驶车在行驶过程中不仅要精准识别各类垃圾，还要确保清扫作业高效性和连续性，以达到预设的清扫质量标准。仙途智能基于多任务的高精度垃圾检测算法，能够实时检测和分析路面垃圾情况，并能对垃圾清扫状态进行更新，包含待清扫、已清扫、未清扫和新垃圾，从而准确评估无人驾驶车清扫作业的效果，为环卫作业精细化管理提供了强有力的支撑。
仙途智能的垃圾检测算法具备高效的实时检测与分析能力，通过基于先进的深度学习模型与计算机视觉技术，能够精准识别如树叶、纸板、瓶子等不同种类的垃圾，并且随着算法模型的持续优化迭代及训练数据集的不断丰富，垃圾识别范畴正逐步扩展，进一步提升垃圾检测的精度。垃圾检测算法通过将识别出的垃圾信息投影至 3D 空间，并据此更新垃圾状态，为无人驾驶车规划出高效、合理的巡扫路径。
图注：上方图片为车辆前相机对应的智能清扫栅格，下方图片后相机对应的智能清扫栅格
如上图所示，仙途智能无人驾驶车在执行清扫作业时，车辆的前、后相机实时捕捉并展示了垃圾检测与清扫效果，垃圾检测系统通过在车身周围划分具有特定分辨率的栅格，并对每个栅格内的垃圾状态进行实时更新，实现了在作业过程中全流程数字化管理。
这样基于仙途智能的垃圾检测算法，能够精准追踪无人驾驶清扫车在执行任务时每个栅格内的垃圾清扫状态，并通过清扫指标率和漏扫分析，使得环卫作业质量实现数字化量化评估，从而实现对环卫作业的精细化、智慧化、全面化管理，极大地提升了作业效率与质量。
智能清扫策略：根据路况自动调节清扫策略，应对复杂多变的作业场景
为了保证作业质量，无人驾驶环卫装备需要具备高度智能化和自适应能力，仙途智能无人驾驶车保证安全的同时兼顾高效作业，其中智能清扫系统能够基于路面垃圾情况智能调节车速、扫刷、风机、挡风板、吸嘴等关键作业参数，选择并执行最适合当前环境的清扫策略，例如减速清扫、强力清扫、大体垃圾清扫或高密度垃圾清扫等一种或多种清扫策略，以应对复杂多变的道路清扫场景，提升清扫作业的效率与质量。
高效处理大量轻质垃圾，自动执行减速清扫策略
图注：处理高密度轻质垃圾
如上图所示，当检测到当前路面存在高密度轻质垃圾，如大量树叶堆积的情况时，无人驾驶车辆会在靠近垃圾堆积区域前，自动执行降速策略，以预防因大量轻质垃圾在短时间内迅速涌入，造成吸嘴及输送管道堵塞的问题，有效控制了单位时间内垃圾处理的负荷量，同时自动将风机转速由低档切换至中高档。在整个作业过程中，无人驾驶智能清扫系统会持续监测吸嘴和输送管道内的垃圾输送情况，动态调整各项参数，以保障高效作业。
智能识别特定类别、大尺寸或高密度垃圾，
开启强力清扫模式
图注：处理特定类型垃圾
无人驾驶车作业过程中，常会遇到特定类型垃圾、大体积垃圾、高密度垃圾。如上图所示，仙途智能无人驾驶车能够精准检测路面垃圾类型，通过对于垃圾类别、尺寸、密度等关键特征进行深度分析，车辆会动态调节扫刷转速和风机吸力，并适时打开风口挡板以适应特定类别或尺寸的垃圾以适应不同清扫需求。
例如，当系统监测到垃圾输送过程受阻或当前吸力、转速与实际清扫需求不匹配时，会立即启动自适应调整机制，精准调控风机功率、挡风板及清扫刷压力等核心参数，以确保清扫作业始终保持高效且稳定的运行状态，从而有效应对各类复杂清扫作业的挑战。
自动生成最优清扫路线，复杂环境下的精准覆盖式清扫
在林荫道、公园角落、工业园区内部等结构复杂、布局不规则的作业场景，传统清扫方式难以高效完成任务。为此，仙途智能创新研发了覆盖式清扫模式，极大提升了复杂场景下的清扫效能。在覆盖式清扫模式下，仙途智能无人驾驶车会全面汇总并分析所有待清扫区域，依据车辆的起始点、终止点以及各区域的特性，运用先进的全局规划算法，自动生成最优化的清扫路线，确保清扫任务的高效执行。
图注：区域覆盖式清扫和停车位清扫
以英国普雷斯顿的国际零售业巨头物流仓储中心为例，在紧邻仓库的卡车装卸货平台区域，仙途智能 Autowise V3 无人驾驶清扫车展现出了卓越的性能，同时提供了区域覆盖式清扫和停车位清扫 2 种智能清扫策略。在覆盖式清扫模式下，Autowise V3 可以根据区域大小自动选择最适合的清扫路径，完成对待清扫区域的全覆盖清扫。对于停车位清扫，Autowise V3 可以根据实时建图结果，准备判断车位上车辆的停放情况，逐一清扫空闲停车位，以高度的灵活性与适应性，满足了复杂多变的作业需求。
智能分析报告，构建“精准化 + 智慧化”闭环管理
除了强大的覆盖式清扫能力，仙途智能无人驾驶车的智能清扫系统搭载了智能分析报告功能，每次清扫任务结束后，会对无人驾驶车的清扫效果实施全方位、多维度的评估，自动生成一份详尽的智能分析报告。报告涵盖多个关键指标，如精准区分垃圾与障碍物、自动研判垃圾的可清扫性、详尽记录并上报漏扫区域、综合评估清扫率及作业时长，以及实施多车调度与路径规划等。
例如，当因临时停车、施工占道或其他不可抗力因素导致漏扫区域时，车辆会自动记录漏扫区域的精确位置和范围，并生成补扫任务。通过高效的路径规划算法和多车协同调度系统，系统会智能分配距离最近且空闲的车辆前往补扫，确保一次性完成补扫任务，避免重复作业。而对于无法处理的垃圾，系统则会及时上报给相关工作人员处理。通过这份智能分析报告，管理者能够实现对环卫作业的全面监控、精准追溯、高效联动及客观评价，从而构建了一个闭环管理体系。
仙途智能无人驾驶车依托在城市环境中积累的海量自动驾驶数据、实时环境感知信息及长期沉淀的历史作业经验，构建了一套具备持续进化能力的智能决策系统，通过不断分析实际运行中的海量数据，从中识别出全新的场景和挑战，进而自动生成并优化新的决策规则，这一过程中，无人驾驶车不再单纯依赖对固定预设参数的依赖，而是根据路面情况和垃圾特性，动态调节清扫刷的清洁力度，包括毛刷的压力、速度以及出水量等，显著提升了其在复杂场景中的适应性与作业效率。
当前，自动驾驶行业正处于技术深化与商业化落地并行的关键阶段，仙途智能将深耕场景，加速无人驾驶技术创新与商业化拓展，在自动驾驶浪潮中，牢牢占据领先地位，推动行业持续革新。
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