用于边缘视频压缩与自动驾驶元宇宙融合的分布式辐射场

元宇宙是一个结合了物理和数字元素的虚拟空间，创造了沉浸式和互联的数字世界。对于自主出行而言，它通过边缘计算和提供虚拟原型设计、预测等功能的数字孪生开启了新的可能性。数字孪生可以通过捕捉真实世界几何形状、外观和动态的 3D 场景重建方法来创建。然而，在元宇宙中发送数据进行实时数字孪生更新（例如将网联自动驾驶车辆的摄像头图像和视频发送到边缘服务器）会增加网络拥塞、成本和延迟，从而影响元宇宙服务。本文提出了一种基于分布式辐射场和多接入边缘计算（MEC）网络的新方法，用于视频压缩和元宇宙数字孪生更新。基于 RF 的编码器和解码器用于创建和恢复摄像头图像的表示。该方法在来自 CARLA 模拟器的摄像头图像数据集上进行了评估。通过使用 RF 代替 I 帧，H.264 I 帧-P帧对的数据节省量高达 80%，同时重建图像仍保持较高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）定性指标。本文还讨论了该技术在元宇宙和自主出行中的可能用途及面临的挑战。