LiDAR技術とは？仕組みや活用事例、課題を徹底解説！(？マーク)LiDARの基礎知識から、自動運転、3Dスキャンへの応用まで

LiDARの課題と他の技術との比較

LiDARは、高精度な計測を可能にする一方で、課題も存在します。

他の技術との比較も重要です。

LiDARとは？

✅ LiDARは、レーザー光を照射して反射光から距離や形状を計測する技術で、自動運転や航空測量などに利用されている。

✅ ミリ波レーダーやステレオカメラの課題を補完し、自動運転における高精度な物体検知に貢献する技術として期待されている。

✅ LiDARにはTOF方式とFMCW方式があり、低コストな簡易型から自動運転向けの高精度型まで、様々な用途で普及が進んでいる。

さらに読む ⇒AIST： 産業技術総合研究所出典/画像元: https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20220928.html

LiDARの課題として、コストや悪天候下での性能低下、特定の物体への検知の難しさがあるんですね。

LiDARの普及には課題も存在します。

高額な導入コスト、悪天候下での検知性能の低下、黒い物体や鏡面など、特定の物体に対する検知の困難さなどが挙げられます。

これらの課題に対し、小型化や低コスト化、検知精度の向上といった技術的な進歩が期待されています。

従来のミリ波レーダーと比較して、LiDARはより高い精度で対象物を識別できます。

LiDARはまた、ドローンを用いた測量、AR（拡張現実）アプリケーション、VR（仮想現実）ヘッドセット、自動運転車、防犯システム、競技の計測など、その応用範囲は拡大しています。

LiDARの今後の発展に期待ですね。技術的な進歩によって、課題が克服されることを願います。

LiDARの精度とその評価

LiDARの精度は、空間データ取得における信頼性を示す重要な指標です。

精度評価について解説します。

LiDARの精度基準：業界テストが証明するもの

公開日:2025/07/10

✅ LiDARの精度は、空間データ取得における信頼性の指標であり、相対精度と絶対精度の2つの分類がある。

✅ LiDARの精度に影響を与える要因には、ハードウェア、較正、環境条件、処理アルゴリズムなどがあり、業界では標準偏差や二乗平均平方根誤差（RMSE）が用いられる。

✅ ASPRSやISO、FGDCなどの規格がLiDARの精度評価基準を定めており、2023年に更新されたASPRSの基準では、チェックポイント数の増加や水平精度の表現方法の変更が行われた。

さらに読む ⇒UAV LiDAR systems for Drone 3D laser mapping出典/画像元: https://www.yellowscan.com/ja/%E7%9F%A5%E8%AD%98/%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%80%E3%83%BC%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E5%9F%BA%E6%BA%96-%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%8C%E8%A8%BC%E6%98%8E%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%82%E3%81%AE/

LiDARの精度評価は、データ活用の信頼性を高める上で非常に重要ですね。

標準偏差やRMSEなど、具体的な指標も役に立ちます。

LiDARの精度は、空間データ取得の信頼性を左右する重要な要素です。

精度は、相対精度と絶対精度の2つに分類され、相対精度はデータセット内の測定値の相互関係を、絶対精度はLiDARデータと地理的真値との一致度を表します。

精度は、標準偏差やRMSE（二乗平均平方根誤差）などの統計的指標を用いて評価されます。

LiDARの精度に影響を与える要因としては、ハードウェア、環境条件、処理アルゴリズムなどが挙げられます。

INS（慣性航法システム）の角度誤差は、距離が長くなるにつれて精度を低下させる可能性があります。

LiDARの精度に影響を与える要因は多岐にわたるのですね。ハードウェア、環境条件、処理アルゴリズム…奥が深いです。

LiDAR技術について、基礎から応用、課題、そして精度評価までを解説しました。

今後の発展に期待です。