解説
さらに詳しく解説
LiDARとは
LiDAR（Light Detection and Ranging）は、レーザー光を照射して物体との距離や形状を高精度に測定するセンサー技術です。自動運転やロボティクス、3D地図作成など幅広い分野で活用されています。
基本的な仕組み
レーザー光を対象物に発射し、反射光がセンサーに戻るまでの時間を計測して距離を算出します。多数のレーザー光を周囲にくまなく照射し、反射点のデータを集めることで、3次元の「点群データ」（ポイントクラウド）を生成します。
距離測定方式
ToF（Time of Flight）方式
レーザーパルスの往復時間から距離を計算する方式です。高速な計測が可能で、自動運転で広く採用されています。
FMCW方式
レーザー光の周波数を連続的に変化させ、反射波との周波数差から距離と速度を同時に測定する方式です。
自動運転での活用
LiDARは自動運転の「目」として、他車・歩行者・建物・障害物の距離や形状を3次元で把握します。カメラと異なり光学的な撮影ではないため、暗闇でも安定した検出が可能です。
他のセンサーとの組み合わせ
実際の自動運転では「LiDAR＋ミリ波レーダー＋カメラ」の組み合わせが主流で、各センサーの弱点を補完し合います。
[SLAM](/glossary/slam)との関連
LiDARの点群データはSLAM技術と組み合わせることで、ロボットの自己位置推定と環境地図の作成に活用されます。
メリットと課題
メリット
- 高精度な3D計測（cm単位）
- 暗闇や逆光でも安定動作
- 物体の形状まで把握可能
課題
- 雨や霧で精度が低下
- センサーの価格が比較的高い
- 点群データの処理負荷が大きい
この用語が登場した記事(2件)
【物流2026年問題】投資回収1.1年！補助金で導入する搬送ロボット「Neibo」活用術
2026年から義務化される「荷待ち・荷役2時間以内」ルール。人手不足の中小倉庫が生き残る鍵は、補助金を活用したAMR（自律走行搬送ロボット）導入にあります。既存の台車をそのまま使える「Neibo」を例に、実質負担を半減させ、約1年で投資回収する具体的な戦略を解説します。
【週刊AI】Anthropicが「AIの道徳」を定義、OpenAIは国家規模のインフラ支援へ：2026年1月第4週
今週はAIの「倫理」と「実益」が問われる1週間となりました。AnthropicによるAI憲法の刷新、OpenAIの国家レベルでのインフラ支援計画、そして再燃するAIバブル崩壊論など、業界の重要ニュースを5分で総括します。