Аннотация:
В области интеллектуальных транспортных систем (ИТС) традиционные комбинации из одного радара и камер контрольно-пропускного пункта страдают от высокой стоимости и трудностей в объединении данных. Система радарно-визуальной интеграции, объединяющая радар миллиметровых волн и камеры, оптимизирует затраты и улучшает слияние данных, постепенно становясь ключевым устройством в слое восприятия ИТС. В данной статье рассматривается использование технологии каскадирования RFchip, выбор двухчипового решения AWR2243 для повышения производительности радара миллиметровых волн. В сочетании с чипами безопасности профессионального уровня разработана система радарно-визуальной интеграции с возможностью обнаружения на большом расстоянии. На уровне алгоритмов применяется стратегия слияния нескольких датчиков, а алгоритм обнаружения целей YOLOv8n улучшен за счет внедрения магистральной сети извлечения признаков RepViT и использования функции потерь SIoU для оптимизации точности регрессии граничного поля. Усовершенствованная модель сокращает количество параметров на 24%, уменьшает размер модели на 22% и значительно повышает эффективность вычислений при сохранении высокой точности. В ходе испытаний на реальных дорожных сценариях система обеспечивает 360-градусный мониторинг транспортных перекрестков с максимальной дальностью обнаружения 350 метров и точностью обнаружения более 97%, что соответствует требованиям, предъявляемым к системам интеграции радаров и визуальных систем дальнего действия, и демонстрирует широкие перспективы инженерного применения.

1. Введение
По мере ускорения процесса урбанизации и увеличения количества транспортных средств условия дорожного движения становятся все более сложными. Интеллектуальные транспортные системы (ИТС), повышающие эффективность и безопасность управления дорожным движением, привлекают все большее внимание с точки зрения технологического развития. Среди различных датчиков восприятия дорожной обстановки система радарно-визуальной интеграции сочетает в себе преимущества радаров миллиметровых волн и видеокамер. Такое слияние обеспечивает точное измерение расстояния и скорости радаром, на которое не влияют световые и погодные условия, и интуитивное распознавание цели камерой и получение богатой информации. По сравнению с традиционными отдельными радарами и камерами, система радарно-визуальной интеграции имеет значительные преимущества в стоимости оборудования, синхронизации данных и системной интеграции, обеспечивая более эффективное восприятие состояния дорожного движения и обнаружение событий.

В последние годы технология радаров миллиметровых волн и системы радиолокационно-визуального слияния быстро развиваются. Миллиметрово-волновые радары используют эффект Доплера для определения скорости и расстояния до цели, и на их производительность влияют такие факторы, как диапазон рабочих частот, архитектура чипа и конструкция антенны. По дальности обнаружения радары миллиметровых волн делятся на ближнего и дальнего радиуса действия. Для обработки данных часто используются архитектуры FPGA или FPGA+DSP, чтобы сбалансировать скорость обработки и гибкость системы. Что касается частотных диапазонов, то широко используются радары, работающие в диапазонах 24 и 77 ГГц. Диапазон 77 ГГц особенно подходит для сценариев дальнего мониторинга дорожного движения благодаря меньшей длине волны, меньшему размеру антенны, большей дальности обнаружения и более высокому разрешению.

Однако существующие исследования по разработке систем радиолокационно-визуальной интеграции ограничены, и большинство решений сталкиваются с проблемами дальности обнаружения или стоимости. Для решения этих проблем в данной работе предлагается проект системы радиолокационно-визуальной интеграции с возможностью дальнего обнаружения на основе радара миллиметровых волн 77 ГГц и технологии каскадирования RFchip. В статье подробно описывается аппаратная архитектура, стратегии оптимизации алгоритмов, а также проводится тестирование осуществимости и надежности системы.

2. Обзор дизайна системы

Система радарно-визуальной интеграции разделена на две основные части: радар и видео. Видеосекция включает в себя главный чип управления и модуль получения изображения, использующий 5 Мп сенсор для обеспечения качества изображения. В радарной части используется двухчиповое каскадное решение AWR2243 для формирования 6-передающей и 8-приемной антенной решетки, а сигналы синхронизации позволяют взаимодействовать в режиме "ведущий-ведомый". Для улучшения качества радиочастотного сигнала в системе используется специальная микросхема управления питанием для питания радиочастотных микросхем. Видео DSP управляет датчиком для сбора видеоданных и интегрирует радар и видеоданные внутри системы.

2.1 Дизайн видеосекции
В видеоразделе используется чип безопасности профессионального класса H13403V100, подключенный к 5 Мп сенсору по протоколу MIPI, что позволяет получать и передавать видеоданные высокой четкости. Этот чип обеспечивает мощные возможности обработки изображений и планирования данных, поддерживая алгоритмы слияния нескольких датчиков.

2.2 Конструкция модуля радиочипа
Каскадирование радиочастотных микросхем радаров миллиметровых волн является эффективным методом повышения производительности системы. Синхронизация нескольких РЧ-чипов позволяет повысить мощность передачи и чувствительность приема, что приводит к увеличению дальности обнаружения и углового разрешения. В качестве основного радиочипа выбран AWR2243, работающий в диапазоне частот 76-81 ГГц, обладающий высокой степенью интеграции и отличными радиочастотными характеристиками. Один AWR2243 поддерживает 3 передающие и 4 принимающие антенны, а при каскадном подключении двух чипов это число увеличивается до 6 передающих и 8 принимающих, что значительно повышает гибкость системы и точность обнаружения.

2.3 Конструкция модуля сбора радиолокационных данных
Для сбора радиолокационных данных используется решение AM2732 DSP + FPGA. AM2732 управляет ведущим и ведомым чипами AWR2243 через интерфейс SPI, получает LVDS-данные от фронтальных датчиков и выполняет базовую обработку, такую как измерение расстояния до цели и скорости. FPGA отвечает за сбор и пересылку радарных данных, передачу данных на плату видеоконтроля по протоколу LVDS и завершение слияния радарных и визуальных данных в основном DSP.

3. Разработка алгоритма

Основу системы интеграции радиолокации и визуального наблюдения составляет алгоритм слияния нескольких датчиков. Система реализует обработку облака радиолокационных точек и видеоизображений в основном процессоре DSP, включая обнаружение целей, слежение и объединение данных.

3.1 Обнаружение целей радаром
Для обнаружения радиолокационных целей используется алгоритм кластеризации DBSCAN, который разделяет образцы на основе плотности, эффективно распознавая несферические распределенные точки цели, подходящие для обнаружения нескольких целей и нескольких форм в дорожных сценариях.

3.2 Обнаружение цели на изображении
Обнаружение целей на изображениях основано на модели YOLOv8n, включающей компоненты Backbone, Neck и Head. Для дальнейшего повышения точности обнаружения и эффективности модели в данной работе представлена опорная сеть RepViT и используется функция потерь SIoU для оптимизации регрессии ограничительных рамок.

4. Заключение

В данной статье предлагается дизайн системы интеграции радара и визуальной системы дальнего действия, основанный на технологии каскадного соединения двух радиочастотных чипов AWR2243. Система улучшает характеристики антенны за счет аппаратного каскадирования в сочетании с алгоритмами слияния нескольких датчиков и улучшенной моделью обнаружения YOLOv8n. Система достигает точности обнаружения более 97%, а максимальная дальность обнаружения достигает 350 метров, что отвечает требованиям мониторинга дорожного движения на больших расстояниях в сценариях ITS. Результаты испытаний подтверждают стабильность и надежность системы, предлагая большое значение для инженерного применения.