要旨
高度道路交通システム（ITS）の分野では、従来の単一レーダーと検問カメラの組み合わせは、高いコストとデータ融合の難しさに悩まされている。ミリ波レーダーとカメラを統合したレーダービジュアル統合システムは、コストを最適化し、データフュージョンを深め、徐々にITSの知覚層における重要なデバイスになる。本稿では、ミリ波レーダーの性能を向上させるためにAWR2243デュアルチップ・ソリューションを選択し、RFchipカスケード技術の使用について説明します。プロフェッショナルグレードのセキュリティチップと組み合わせることで、長距離検知機能を備えたレーダ・ビジュアル統合システムを設計した。アルゴリズムレベルでは、マルチセンサーフュージョン戦略を採用し、RepViTバックボーン特徴抽出ネットワークを導入し、SIoU損失関数を使用してバウンディングボックス回帰精度を最適化することにより、YOLOv8nターゲット検出アルゴリズムを改良しました。改良されたモデルは、パラメータ数を24%削減し、モデルサイズを22%縮小し、高精度を維持しながら計算効率を大幅に改善した。実際の交通シナリオテストを通じて、本システムは交通交差点の360°監視を達成し、最大検出範囲は350m、検出精度は97%を超え、長距離レーダー・視覚統合システムの設計要件を満たし、工学的応用の強い見通しを示している。.

1.はじめに
都市化が加速し、自動車が増加するにつれ、道路交通の状況は複雑化している。交通管理の効率化と安全性の向上を実現する高度道路交通システム（ITS）は、技術進化の面でますます注目を集めている。様々な交通認識センサーの中でも、ミリ波レーダーとビデオカメラの長所を組み合わせたレーダー・視覚統合システムが注目されている。この融合により、光や天候に左右されないレーダーの正確な距離・速度計測と、カメラの直感的な目標物認識と豊富な情報を提供する。従来のレーダーとカメラを別々に配備する場合と比べ、レーダー・ビデオ統合システムは、ハードウェア・コスト、データ同期、システム統合において大きな利点を提供し、より効率的な交通状態の認識とイベント検知を可能にします。.

近年、ミリ波レーダー技術とレーダー・ヴィジュアル・フュージョンシステムが急速に発展している。ミリ波レーダーはドップラー効果を利用してターゲットの速度と距離を検出するもので、その性能は動作周波数帯、チップアーキテクチャ、アンテナ設計などの要因に影響される。ミリ波レーダーは探知距離によって短距離タイプと長距離タイプに分類される。データ処理には、処理速度とシステムの柔軟性のバランスをとるため、FPGAまたはFPGA+DSPアーキテクチャが用いられることが多い。周波数帯としては、24GHz帯と77GHz帯のレーダーが広く使われている。77GHz帯は、波長が短く、アンテナサイズが小さく、検出範囲が広く、分解能が高いため、長距離の交通監視シナリオに特に適している。.

しかし、既存のレーダー・映像統合システムの設計研究は限られており、ほとんどのソリューションは検出範囲やコストに課題を抱えている。これらの問題に対処するため、本論文では、77GHzミリ波レーダーとRFchipカスケード技術に基づき、長距離検出能力を持つレーダー・映像統合システムの設計ソリューションを提案する。本論文では、ハードウェア・アーキテクチャ、アルゴリズム最適化戦略を詳述し、システムの実現可能性と信頼性をテストする。.

2.システム設計の概要

レーダー・映像統合システムは、レーダーと映像の2つの主要部分に分かれている。ビデオ・セクションには、メイン・コントロール・チップと画像取得モジュールが含まれ、画質を保証するために5MPセンサーが使用されています。レーダー部では、AWR2243デュアルチップ・カスケード・ソリューションを使用し、6送信、8受信のアンテナ・アレイを形成し、同期信号によりマスター・スレーブ・モードの連携を可能にします。RF信号の品質を向上させるため、システムはRFチップへの電力供給に専用のパワー・マネージメント・チップを使用しています。ビデオDSPは、ビデオデータを収集するためにセンサーを制御し、レーダーとビデオデータのフュージョンを内部で統合します。.

2.1 ビデオセクションのデザイン
ビデオ・セクションは、MIPIプロトコルを介して5MPセンサーに接続されたプロフェッショナル・グレードのセキュリティ・チップH13403V100を使用しており、高解像度のビデオ・データの取得と伝送が可能です。このチップは、強力な画像処理とデータスケジューリング機能を提供し、マルチセンサーフュージョンアルゴリズムをサポートします。.

2.2 RFチップモジュールの設計
ミリ波レーダーRFチップのカスケード接続は、システム性能を向上させる効果的な方法である。複数のRFチップを同期させることで、送信出力と受信感度を向上させ、検出範囲と角度分解能を向上させることができます。AWR2243はコアRFチップとして選択され、76-81GHzの周波数帯域で動作し、高集積で優れたRF性能を発揮します。1個のAWR2243で3本の送信アンテナと4本の受信アンテナをサポートし、2個のチップをカスケード接続することで6本の送信アンテナと8本の受信アンテナに拡張でき、システムの柔軟性と検出精度が大幅に向上します。.

2.3 レーダーデータ収集モジュールの設計
レーダーデータ収集には、AM2732 DSP + FPGA ソリューションを使用します。AM2732は、SPIインターフェースを介してマスター/スレーブAWR2243チップを制御し、フロントエンドセンサからLVDSデータを受信し、ターゲット距離や速度測定などの基本処理を実行します。FPGAは、レーダー・データの取得と転送、LVDSプロトコルによるビデオ制御ボードへのデータ送信、メインDSPでのレーダー・ビジュアル・データ・フュージョンを担当します。.

3.アルゴリズム設計

レーダービジュアル統合システムの中核は、マルチセンサ・フュージョンアルゴリズムにある。このシステムは、レーダー点群およびビデオ画像フュージョン処理をメインDSPに実装し、ターゲット検出、追跡、データ関連付けを行う。.

3.1 レーダーターゲット検出
レーダーターゲット検出は、DBSCANクラスタリングアルゴリズムを使用しており、密度に基づいてサンプルを分割し、効果的に非球状分布ターゲット点を認識し、交通シナリオにおけるマルチターゲットおよびマルチシェイプ検出に適している。.

3.2 画像ターゲット検出
画像ターゲット検出は、バックボーン、ネック、ヘッドコンポーネントを含むYOLOv8nモデルに基づいている。検出精度とモデル効率をさらに高めるため、本論文ではRepViTバックボーンネットワークを導入し、SIoU損失関数を用いてバウンディングボックス回帰を最適化する。.

4.結論

本論文では、AWR2243 デュアル RFchip カスケード技術に基づく長距離レーダ・ビジュアル統合システムの設計を提案する。このシステムは、マルチセンサーフュージョンアルゴリズムと改良されたYOLOv8n検出モデルを組み合わせたハードウェアカスケードにより、アンテナ性能を向上させる。システムは97%以上の検出精度を達成し、最大検出範囲は350メートルに達し、ITSシナリオにおける長距離交通モニタリングの要件を満たしています。テスト結果は、システムの安定性と信頼性を検証し、工学的応用価値を提供しています。.