{"id":1326,"date":"2025-10-07T00:28:13","date_gmt":"2025-10-07T00:28:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wallisemi.com\/?p=1326"},"modified":"2025-10-08T00:30:10","modified_gmt":"2025-10-08T00:30:10","slug":"diseno-e-implementacion-de-un-sistema-de-integracion-visual-de-radar-basado-en-rfchips-duales-en-cascada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/blog\/industry-insights\/design-and-implementation-of-a-radar-visual-integration-system-based-on-dual-rfchips-cascading\/","title":{"rendered":"Dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de un sistema de integraci\u00f3n radar-visual basado en RFchips duales en cascada"},"content":{"rendered":"

Resumen:<\/strong>
En el campo de los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS), las combinaciones tradicionales de radar \u00fanico y c\u00e1maras de control adolecen de altos costes y dificultades en la fusi\u00f3n de datos. El sistema de integraci\u00f3n radar-visual, que integra radar de ondas milim\u00e9tricas y c\u00e1maras, optimiza los costes y profundiza en la fusi\u00f3n de datos, convirti\u00e9ndose gradualmente en un dispositivo clave en la capa de percepci\u00f3n de los ITS. En este art\u00edculo se analiza el uso de la tecnolog\u00eda RFchip en cascada, seleccionando la soluci\u00f3n AWR2243 de doble chip para mejorar el rendimiento del radar de ondas milim\u00e9tricas. Junto con chips de seguridad de nivel profesional, se dise\u00f1a un sistema de integraci\u00f3n radar-visual con capacidad de detecci\u00f3n a larga distancia. En cuanto al algoritmo, se emplea una estrategia de fusi\u00f3n multisensor y se mejora el algoritmo de detecci\u00f3n de objetivos YOLOv8n introduciendo la red troncal de extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas RepViT y utilizando la funci\u00f3n de p\u00e9rdida SIoU para optimizar la precisi\u00f3n de la regresi\u00f3n del cuadro delimitador. El modelo mejorado reduce el n\u00famero de par\u00e1metros en 24%, disminuye el tama\u00f1o del modelo en 22% y mejora significativamente la eficiencia computacional, manteniendo al mismo tiempo una alta precisi\u00f3n. Gracias a las pruebas realizadas en escenarios de tr\u00e1fico reales, el sistema consigue una vigilancia de 360\u00b0 de las intersecciones de tr\u00e1fico, con un alcance m\u00e1ximo de detecci\u00f3n de 350 metros y una precisi\u00f3n de detecci\u00f3n de m\u00e1s de 97%, cumpliendo los requisitos de dise\u00f1o de los sistemas de integraci\u00f3n radar-visual de largo alcance y mostrando s\u00f3lidas perspectivas de aplicaci\u00f3n en ingenier\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

1. Introducci\u00f3n<\/strong>
A medida que se acelera la urbanizaci\u00f3n y aumenta el n\u00famero de veh\u00edculos, las condiciones del tr\u00e1fico rodado se han vuelto m\u00e1s complejas. Los sistemas de transporte inteligentes (STI), que mejoran la eficacia y la seguridad de la gesti\u00f3n del tr\u00e1fico, est\u00e1n recibiendo cada vez m\u00e1s atenci\u00f3n en t\u00e9rminos de evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Entre los diversos sensores de percepci\u00f3n del tr\u00e1fico, el sistema de integraci\u00f3n radar-visual combina las ventajas del radar de ondas milim\u00e9tricas y las c\u00e1maras de v\u00eddeo. Esta fusi\u00f3n proporciona al radar una medici\u00f3n precisa de la distancia y la velocidad, que no se ve afectada por la luz o las condiciones meteorol\u00f3gicas, y a la c\u00e1mara un reconocimiento intuitivo del objetivo y una gran cantidad de informaci\u00f3n. En comparaci\u00f3n con los despliegues tradicionales de radar y c\u00e1mara por separado, el sistema de integraci\u00f3n radar-visual ofrece importantes ventajas en cuanto a coste de hardware, sincronizaci\u00f3n de datos e integraci\u00f3n de sistemas, lo que permite una percepci\u00f3n m\u00e1s eficaz del estado del tr\u00e1fico y la detecci\u00f3n de incidentes.<\/p>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, la tecnolog\u00eda de radar de ondas milim\u00e9tricas y los sistemas de fusi\u00f3n radar-visual se han desarrollado r\u00e1pidamente. El radar de ondas milim\u00e9tricas utiliza el efecto Doppler para detectar la velocidad y la distancia del objetivo, y su rendimiento depende de factores como la banda de frecuencia de funcionamiento, la arquitectura del chip y el dise\u00f1o de la antena. En funci\u00f3n de la distancia de detecci\u00f3n, los radares de ondas milim\u00e9tricas se clasifican en radares de corto y largo alcance. El procesamiento de datos suele utilizar arquitecturas FPGA o FPGA+DSP para equilibrar la velocidad de procesamiento y la flexibilidad del sistema. En cuanto a bandas de frecuencia, los radares de 24GHz y 77GHz son los m\u00e1s utilizados. La banda de 77 GHz es especialmente adecuada para escenarios de vigilancia del tr\u00e1fico de largo alcance debido a su menor longitud de onda, menor tama\u00f1o de antena, mayor alcance de detecci\u00f3n y mayor resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, los estudios existentes sobre el dise\u00f1o de sistemas de integraci\u00f3n radar-visual son limitados, y la mayor\u00eda de las soluciones se enfrentan a problemas relacionados con el alcance o el coste de la detecci\u00f3n. Para resolver estos problemas, este art\u00edculo propone una soluci\u00f3n de dise\u00f1o para un sistema de integraci\u00f3n radar-visual con capacidad de detecci\u00f3n de largo alcance, basado en un radar de ondas milim\u00e9tricas de 77 GHz y en la tecnolog\u00eda de chip RF en cascada. El art\u00edculo detalla su arquitectura de hardware, las estrategias de optimizaci\u00f3n de algoritmos y prueba la viabilidad y fiabilidad del sistema.<\/p>\n\n\n\n

2. Descripci\u00f3n general del dise\u00f1o del sistema<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El sistema de integraci\u00f3n radar-visual se divide en dos partes principales: radar y v\u00eddeo. La secci\u00f3n de v\u00eddeo incluye el chip de control principal y el m\u00f3dulo de adquisici\u00f3n de im\u00e1genes, que utiliza un sensor de 5 MP para garantizar la calidad de imagen. La secci\u00f3n de radar utiliza la soluci\u00f3n en cascada de doble chip AWR2243 para formar un conjunto de antenas de 6 transmisores y 8 receptores, con se\u00f1ales de sincronizaci\u00f3n que permiten la cooperaci\u00f3n en modo maestro-esclavo. Para mejorar la calidad de la se\u00f1al de RF, el sistema utiliza un chip de gesti\u00f3n de potencia dedicado para alimentar los chips de RF. El DSP de v\u00eddeo controla el sensor para recoger datos de v\u00eddeo e integra internamente la fusi\u00f3n de datos de radar y v\u00eddeo.<\/p>\n\n\n\n

2.1 Dise\u00f1o de la secci\u00f3n de v\u00eddeo<\/strong>
La secci\u00f3n de v\u00eddeo utiliza un chip de seguridad de calidad profesional, H13403V100, conectado al sensor de 5 MP a trav\u00e9s del protocolo MIPI, que permite la adquisici\u00f3n y transmisi\u00f3n de datos de v\u00eddeo de alta definici\u00f3n. Este chip ofrece una gran capacidad de procesamiento de im\u00e1genes y programaci\u00f3n de datos, y admite algoritmos de fusi\u00f3n multisensor.<\/p>\n\n\n\n

2.2 Dise\u00f1o del m\u00f3dulo RFchip<\/strong>
La conexi\u00f3n en cascada de RFchips de radar de ondas milim\u00e9tricas es un m\u00e9todo eficaz para mejorar el rendimiento del sistema. La sincronizaci\u00f3n de varios RFchips permite mejorar la potencia de transmisi\u00f3n y la sensibilidad de recepci\u00f3n, lo que se traduce en un mayor alcance de detecci\u00f3n y una mejor resoluci\u00f3n angular. Se ha seleccionado el AWR2243 como chip RF central, que funciona en la banda de frecuencias de 76-81GHz con una alta integraci\u00f3n y un excelente rendimiento RF. Un solo AWR2243 admite 3 antenas de transmisi\u00f3n y 4 de recepci\u00f3n, y la conexi\u00f3n en cascada de dos chips ampl\u00eda esta capacidad a 6 antenas de transmisi\u00f3n y 8 de recepci\u00f3n, lo que mejora significativamente la flexibilidad del sistema y la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

2.3 Dise\u00f1o del m\u00f3dulo de adquisici\u00f3n de datos radar<\/strong>
La adquisici\u00f3n de datos de radar utiliza la soluci\u00f3n AM2732 DSP + FPGA. El AM2732 controla los chips AWR2243 maestro-esclavo a trav\u00e9s de la interfaz SPI, recibe datos LVDS de los sensores frontales y realiza procesamientos b\u00e1sicos como la medici\u00f3n de la distancia y la velocidad del objetivo. La FPGA se encarga de la adquisici\u00f3n y el reenv\u00edo de los datos de radar, la transmisi\u00f3n de datos a la tarjeta de control de v\u00eddeo a trav\u00e9s del protocolo LVDS y la fusi\u00f3n completa de datos de radar y visuales en el DSP principal.<\/p>\n\n\n\n

3. Dise\u00f1o de algoritmos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El n\u00facleo del sistema de integraci\u00f3n radar-visual reside en el algoritmo de fusi\u00f3n multisensor. El sistema implementa el procesamiento de fusi\u00f3n de nubes de puntos de radar e im\u00e1genes de v\u00eddeo en el DSP principal, lo que incluye la detecci\u00f3n de objetivos, el seguimiento y la asociaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

3.1 Detecci\u00f3n de objetivos por radar<\/strong>
La detecci\u00f3n de objetivos por radar utiliza el algoritmo de agrupaci\u00f3n DBSCAN, que divide las muestras en funci\u00f3n de la densidad, reconociendo eficazmente puntos de objetivos distribuidos de forma no esf\u00e9rica, adecuados para la detecci\u00f3n de m\u00faltiples objetivos y formas en escenarios de tr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n

3.2 Detecci\u00f3n de objetivos en im\u00e1genes<\/strong>
La detecci\u00f3n de objetivos en im\u00e1genes se basa en el modelo YOLOv8n, que incluye componentes de columna vertebral, cuello y cabeza. Para mejorar a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n y la eficiencia del modelo, en este art\u00edculo se introduce la red troncal RepViT y se utiliza la funci\u00f3n de p\u00e9rdida SIoU para optimizar la regresi\u00f3n del cuadro delimitador.<\/p>\n\n\n\n

4. Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este art\u00edculo propone el dise\u00f1o de un sistema de integraci\u00f3n radar-visual de largo alcance basado en la tecnolog\u00eda de doble RFchip en cascada AWR2243. El sistema mejora el rendimiento de la antena mediante hardware en cascada, combinado con algoritmos de fusi\u00f3n multisensor y un modelo de detecci\u00f3n YOLOv8n mejorado. El sistema logra una precisi\u00f3n de detecci\u00f3n superior a 97%, con un alcance de detecci\u00f3n m\u00e1ximo de 350 metros, lo que satisface los requisitos de vigilancia del tr\u00e1fico a larga distancia en escenarios ITS. Los resultados de las pruebas validan la estabilidad y fiabilidad del sistema, que ofrece un gran valor de aplicaci\u00f3n en ingenier\u00eda.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Abstract:In the field of Intelligent Transportation Systems (ITS), traditional combinations of single radar and checkpoint cameras suffer from high costs and difficulties in data fusion. The radar-visual integration system, which integrates millimeter-wave radar and cameras, optimizes costs and deepens data fusion, gradually becoming a key device in the perception layer of ITS. This paper discusses […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1325,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[30,31],"tags":[36],"class_list":["post-1326","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-insights","category-blog","tag-yvette-wu"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1326","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1326"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1326\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1327,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1326\/revisions\/1327"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1325"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1326"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1326"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wallisemi.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1326"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}