遥操作中延时（Latency）问题是一个关键挑战，因为延时会导致操作员的指令不能及时传递给无人驾驶车辆，从而影响车辆的响应速度和安全性。为了解决或减轻延时问题，可以采取以下措施：

1. 优化通信技术：使用低延迟的通信技术，如5G网络，它提供了比4G更快的数据传输速度和更低的延迟。此外，使用专用的无线通信网络，如专用短程通信（DSRC）或车联网（V2X）技术，也可以提高通信效率。

2. 本地化处理：在车辆上部署更多的计算资源，使得一些决策和控制任务可以在本地完成，减少对远程操作员的依赖。这样可以在一定程度上减少因通信延时而产生的延迟。

3. 预测性控制：开发预测性控制算法，这些算法可以根据车辆的当前状态和环境信息预测未来的行为，从而在等待远程指令的同时，车辆能够做出合理的预测性动作。

4. 冗余和自动切换：在通信链路出现问题时，系统可以自动切换到备用通信链路，或者在必要时，车辆可以切换到预设的安全模式，如缓慢行驶或停车，直到通信恢复。

5. 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术：利用AR和VR技术，操作员可以在虚拟环境中模拟驾驶，这可以减少对实时视频流的依赖，从而降低对通信带宽的需求。

6. 优化控制策略：设计更加鲁棒的控制策略，使得车辆能够在接收到不完整或延迟的指令时，仍然能够保持稳定和安全。

7. 网络优化：在网络层面进行优化，如使用边缘计算（Edge Computing）将数据处理和决策任务分散到网络的边缘节点，减少数据在网络中的传输距离。

8. 人机交互设计：改善人机交互界面，使得操作员能够更直观地理解车辆状态和周围环境，减少因理解延迟而产生的操作延迟。

9. 系统测试和仿真：在实际部署前，通过仿真环境对遥操作系统进行充分的测试，以确保在各种网络条件下都能保持稳定的性能。

通过这些措施，可以在一定程度上减轻延时对遥操作的影响，提高无人驾驶车辆在复杂环境下的可靠性和安全性。然而，完全消除延时仍然是一个挑战，特别是在高速移动和紧急情况下。因此，遥操作通常与车辆的自主决策能力相结合，以确保在各种情况下都能提供最佳的驾驶体验。