Resumo:
No domínio dos sistemas de transporte inteligentes (ITS), as combinações tradicionais de radar único e câmaras de controlo sofrem de custos elevados e dificuldades na fusão de dados. O sistema de integração radar-visual, que integra radares de ondas milimétricas e câmaras, optimiza os custos e aprofunda a fusão de dados, tornando-se gradualmente um dispositivo fundamental na camada de perceção dos ITS. Este documento aborda a utilização da tecnologia RFchip em cascata, selecionando a solução de duplo chip AWR2243 para melhorar o desempenho do radar de ondas milimétricas. Juntamente com chips de segurança de nível profissional, é concebido um sistema de integração radar-visual com capacidades de deteção a longa distância. Ao nível do algoritmo, é utilizada uma estratégia de fusão multi-sensor e o algoritmo de deteção de alvos YOLOv8n é melhorado através da introdução da rede de extração de caraterísticas RepViT e da utilização da função de perda SIoU para otimizar a precisão da regressão da caixa delimitadora. O modelo melhorado reduz a contagem de parâmetros em 24%, diminui o tamanho do modelo em 22% e melhora significativamente a eficiência computacional, mantendo uma elevada precisão. Através de testes em cenários de tráfego reais, o sistema consegue uma monitorização de 360° de intersecções de tráfego, com um alcance máximo de deteção de 350 metros e uma precisão de deteção superior a 97%, satisfazendo os requisitos de conceção para sistemas de integração radar-visual de longo alcance e mostrando fortes perspectivas de aplicação em engenharia.

1. Introdução
Com a aceleração da urbanização e o aumento do número de veículos, as condições do tráfego rodoviário tornaram-se mais complexas. Os sistemas de transporte inteligentes (ITS), que melhoram a eficiência e a segurança da gestão do tráfego, estão a receber cada vez mais atenção em termos de evolução tecnológica. Entre os vários sensores de perceção de tráfego, o sistema de integração radar-visual combina as vantagens do radar de ondas milimétricas e das câmaras de vídeo. Esta fusão proporciona a medição precisa da distância e da velocidade do radar, que não é afetada pelas condições de luz ou meteorológicas, e o reconhecimento intuitivo do alvo e a riqueza de informações da câmara. Em comparação com as tradicionais implementações separadas de radar e câmara, o sistema de integração radar-visual oferece vantagens significativas em termos de custo de hardware, sincronização de dados e integração de sistemas, permitindo uma perceção mais eficiente do estado do tráfego e deteção de eventos.

Nos últimos anos, a tecnologia de radar de ondas milimétricas e os sistemas de fusão radar-visual desenvolveram-se rapidamente. O radar de ondas milimétricas utiliza o efeito Doppler para detetar a velocidade e a distância do alvo, e o seu desempenho é influenciado por factores como a banda de frequência de funcionamento, a arquitetura do chip e a conceção da antena. Com base na distância de deteção, o radar de ondas milimétricas é classificado em tipos de curto e longo alcance. O processamento de dados utiliza frequentemente arquitecturas FPGA ou FPGA+DSP para equilibrar a velocidade de processamento e a flexibilidade do sistema. Em termos de bandas de frequência, os radares de 24GHz e 77GHz são amplamente utilizados. A banda de 77GHz é particularmente adequada para cenários de monitorização de tráfego de longo alcance devido ao seu comprimento de onda mais curto, tamanho de antena mais pequeno, maior alcance de deteção e maior resolução.

No entanto, os estudos de conceção de sistemas de integração radar-visual existentes são limitados e a maioria das soluções enfrenta desafios em termos de alcance de deteção ou de custo. Para resolver estas questões, este documento propõe uma solução de conceção para um sistema de integração radar-visual com capacidades de deteção de longo alcance, com base num radar de ondas milimétricas de 77 GHz e na tecnologia RFchip em cascata. O documento detalha a sua arquitetura de hardware, estratégias de otimização de algoritmos e testa a viabilidade e fiabilidade do sistema.

2. Visão geral da conceção do sistema

O sistema de integração radar-visual divide-se em duas partes principais: radar e vídeo. A secção de vídeo inclui o chip de controlo principal e o módulo de aquisição de imagem, utilizando um sensor de 5MP para garantir a qualidade da imagem. A secção de radar utiliza a solução de duplo chip AWR2243 em cascata para formar um conjunto de 6 antenas de transmissão e 8 antenas de receção, com sinais de sincronização que permitem a cooperação em modo mestre-escravo. Para melhorar a qualidade do sinal de RF, o sistema utiliza um chip de gestão de energia dedicado para alimentar os chips de RF. O DSP de vídeo controla o sensor para recolher dados de vídeo e integra internamente a fusão de dados de radar e vídeo.

2.1 Conceção da secção de vídeo
A secção de vídeo utiliza um chip de segurança de nível profissional, H13403V100, ligado ao sensor de 5MP através do protocolo MIPI, permitindo a aquisição e transmissão de dados de vídeo de alta definição. Este chip fornece um forte processamento de imagem e capacidades de programação de dados, suportando algoritmos de fusão multi-sensor.

2.2 Conceção do módulo RFchip
O radar de ondas milimétricas RFchip em cascata é um método eficaz para melhorar o desempenho do sistema. Ao sincronizar vários chips RF, a potência de transmissão e a sensibilidade de receção podem ser melhoradas, resultando num melhor alcance de deteção e resolução angular. O AWR2243 foi selecionado como o chip de RF principal, funcionando na banda de frequência de 76-81GHz com elevada integração e excelente desempenho de RF. Um único AWR2243 suporta 3 antenas de transmissão e 4 antenas de receção, e a ligação em cascata de dois chips aumenta este número para 6 antenas de transmissão e 8 antenas de receção, melhorando significativamente a flexibilidade do sistema e a precisão da deteção.

2.3 Projeto do módulo de aquisição de dados de radar
A aquisição de dados de radar utiliza a solução AM2732 DSP + FPGA. O AM2732 controla os chips AWR2243 master-slave através da interface SPI, recebe dados LVDS dos sensores front-end e realiza o processamento básico, como a medição da distância e da velocidade do alvo. A FPGA é responsável pela aquisição e encaminhamento de dados do radar, transmitindo dados para a placa de controlo de vídeo através do protocolo LVDS e completando a fusão de dados radar-visuais no DSP principal.

3. Conceção do algoritmo

O núcleo do sistema de integração radar-visual reside no algoritmo de fusão multi-sensor. O sistema implementa o processamento da nuvem de pontos de radar e da fusão de imagens de vídeo no DSP principal, incluindo a deteção de alvos, o seguimento e a associação de dados.

3.1 Deteção de alvos por radar
A deteção de alvos de radar utiliza o algoritmo de agrupamento DBSCAN, que divide as amostras com base na densidade, reconhecendo eficazmente pontos de alvos distribuídos de forma não esférica, adequados para a deteção de alvos múltiplos e de formas múltiplas em cenários de tráfego.

3.2 Deteção de alvos de imagem
A deteção de alvos de imagem baseia-se no modelo YOLOv8n, que inclui os componentes Backbone, Neck e Head. Para melhorar ainda mais a precisão da deteção e a eficiência do modelo, este documento introduz a rede de espinha dorsal RepViT e utiliza a função de perda SIoU para otimizar a regressão da caixa delimitadora.

4. Conclusão

Este documento propõe um projeto de sistema de integração radar-visual de longo alcance baseado na tecnologia de cascata de chips RF duplos AWR2243. O sistema melhora o desempenho da antena através de hardware em cascata, combinado com algoritmos de fusão multi-sensor e um modelo de deteção YOLOv8n melhorado. O sistema atinge uma precisão de deteção superior a 97%, com o alcance máximo de deteção a atingir 350 metros, satisfazendo os requisitos de monitorização de tráfego a longa distância em cenários ITS. Os resultados dos testes validam a estabilidade e a fiabilidade do sistema, oferecendo um grande valor de aplicação de engenharia.