基于H.264和Turbo码的信源信道联合解码

针对有噪信道下的视频传输,本文提出了一种基于H.264和Turbo码的信源信道联合解码方案。该方案利用Turbo解码器的信道软输出协助H.264视频解压缩器工作,应用视频解压缩器的语义/句法信息对Turbo解码器的外部信息进行更改,以提高其纠错能力。与只采用Turbo解码的方案相比,联合解码方案加速了Turbo码的收敛,并且其性能在峰值信噪比、误比特率以及视频重建质量方面都有显著提高。

面向自动驾驶的车路云一体化框架

近年来,尽管自动驾驶(AD)技术在研发和商业化方面已取得显著进展,但自动驾驶规模化商业落地仍面临巨大挑战:一方面单车智能自动驾驶存在一定的安全问题;另一方面由开放道路场景引发的感知长尾、混行博弈等问题造成自动驾驶车辆的可运行设计域(ODD)受限。车辆亟需融合车端、路端、云端多源多维信息,进行一体化协同感知、协同决策、协同控制,拓展单车智能自动驾驶的能力边界。该文提出面向自动驾驶的车路云一体化(VICAD)系统框架,将不同的车路云协同部署策略与自动驾驶算法进行统一建模;在此基础上开展模拟仿真及系统评价,利用评价结果反馈对VICAD系统进行持续迭代优化,从而提升自动驾驶能力。此外,还进一步结合场景案例及产业落地实践,阐述了车路云一体化协同对自动驾驶大规模商业化落地的意义,并为VICAD的后续发展提出建议。