En el futuro, las redes vehiculares con un mayor número de antenas transceptoras y velocidades de vehículos más altas, requieren cambios de haz más frecuentes para garantizar la calidad de la comunicación, lo que plantea desafíos para la velocidad de seguimiento del haz y la eficiencia de los recursos. La integración de sensores y comunicación (ISAC) proporciona una nueva solución para hacer frente a este problema, ya que el eco del radar puede ayudar a predecir la ubicación futura del vehículo y la dirección del haz. Por lo tanto, presentamos un algoritmo de seguimiento de haz asistido por radar basado en el filtrado de Kalman extendido (EKF) y la cooperación de múltiples unidades laterales de carretera (RSU) en este artículo. Cada RSU utiliza EKF y el eco del radar para predecir y seguir la posición del vehículo y cargar la información de predicción en el servidor de borde (ES). Al desplegar múltiples RSUs, el ES utiliza la información de detección distribuida cargada para la estimación conjunta y así mejora la precisión de la predicción de la ubicación del vehículo, que se utiliza para la tarea de seguimiento del haz en el siguiente momento. Teniendo en cuenta las complejas condiciones reales de la carretera, investigamos dos escenarios en los que los vehículos se mueven lineal o curvilíneamente. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto con la cooperación de múltiples estaciones base mejora la eficiencia espectral en un 34% y un 20% en movilidad lineal y curvilínea, respectivamente. Además, en comparación con el seguimiento de haz tradicional basado en el escaneo de haz y la retroalimentación de señalización, el seguimiento de haz asistido por radar reduce significativamente la sobrecarga de comunicación.