自動運転技術で注目されているLiDARと、物や人を検知するToFセンサーは、どちらも似たような技術です。そのため、違いがわかりにくいという方は多いでしょう。
そこで本記事では、LiDARとToFセンサーの違いや両者の原理について、詳しく解説します。また、現場にLiDARやToFセンサーを導入するメリット・デメリットも解説しているため、自社へ導入する際の参考にしてみてください。
本記事でLiDARとToFセンサーの違いを明確にして、疑問を解消しましょう。
LiDARとToFセンサーの違い
本章では、LiDARとToFセンサーの違いについて、以下の3つのポイントを解説します。
・ToFセンサーはLiDARの測定方式のひとつ
・LiDARの原理
・ToFセンサーの原理
ToFセンサーはLiDARの測定方式のひとつ
ToFセンサーは、物体との距離データを取得するための技術であり、ToFセンサーを使った測定機器がLiDARです。
ToF（Time of Flight）方式とは距離計測において、光が対象物に到達して戻ってくるまでの時間を測る技術です。ToFセンサーはToF方式を利用して、距離情報を測定するためのセンサーとして利用されています。そしてLiDARは、複数のToFセンサーを使って広範囲をスキャンし、結果を組み合わせて3Dの点群データを生成する技術です。
特にLiDARは近年、自動運転の分野で注目されています。高精度の3Dマッピングを迅速に行えて、常に環境が変わる自動車走行において適した技術であるためです。
よく似た技術ですが、ToFセンサーがLiDARに内蔵されていると理解しておきましょう。
LiDARの原理
LiDARはレーザー光を対象物に照射し、反射光が戻ってくる時間を計測して、物体までの距離や形状を精密に計測する技術です。反射された光を点のデータ（点群データ）として処理することで、対象物との距離や形の情報を広範囲で取得できます。
LiDARでは点群データを細かく取得するほど、対象物の形状をより正確に表現できます。LiDARを導入する際は、現場に求められる性能をもつ機器を選択することが大切です。
また、LiDARが照射するのは赤外線レーザーであるため、夜間であっても安定した性能を発揮できる特徴があります。ただし、黒い物体や光沢がある物体は、レーザーがうまく反射できずスキャンできない場合があることを理解しておきましょう。
ToFセンサーの原理
ToFセンサーは、レーザー光が物体に反射して戻ってくるまでの時間を計測し、距離を割り出す測定方法です。
ToFセンサーの応用範囲は幅広く、産業用ロボットやドローンなどの分野で活躍しています。ToFセンサーは高速かつ高精度な測定能力により、環境を素早く認識できます。また、小型化とコスト削減により、家電製品やスマートフォンなどの消費者向け製品にも組み込まれるようになりました。
LiDARにおいては、ToFセンサーによって対象物の全体から情報を取得し、点群データとして保存します。取得した点群データによって、3Dモデルの作成が可能になります。
ToFセンサーだけでは再現できない精密な3Dスキャンを、LiDARの活用によって可能にしているのです。
LiDARの測定方式にはToF方式とFMCW方式がある
前章で、LiDARにはToF方式が利用されていると記載しましたが、ToF方式の他にFMCW方式と呼ばれる測定方式もあります。
どちらも取得する情報は同じですが、それぞれ特徴が異なるため、導入する機器のスペックを確認する際の参考にしてみてください。
ToF方式の特徴
ToF方式は、現在LiDARに使用されている一般的な方式です。構造が単純で、低コストで生産できる利点があるため、多くの現場で利用されています。
しかし、ToF方式は周囲の光や対向車が照射するレーザー光の影響を受ける点が課題です。自動運転においては常に周囲の光の影響を受けるため、課題解決のため研究が進められています。
今後、ToF方式のさらなる技術開発が期待されており、自動運転や産業用ロボットなどの分野において、より重要な役割を担う技術になると予想されます。
FMCW方式の特徴
FMCW方式とは、送信するレーザー光の周波数を変化させながら連続的に照射し、対象物に反射して返ってきた受信波の周波数から距離を測る方法です。
周波数を変化させながら照射する点と、位相差（照射光と受信光のズレ）で距離を測定する点が、ToF方式との大きな違いです。ToF方式は周囲の光の影響を受けやすい一方、FMCW方式では、自身が照射したレーザーのみを取得できます。
しかし、FMCW方式はToF方式よりも複雑な構造であるためコストが高く、実用化はほとんどされていません。実用化に向けて現在開発が進められています。
LiDARのメリット・デメリット
LiDARはメリットが多い優れた技術ですが、デメリットも存在します。メリット・デメリットの例は以下の通りです。
・メリット1：正確な3Dデータを取得できる
・メリット2：夜間でも測定できる
・デメリット1：雨や霧などによって精度が下がる
・デメリット2：価格が高い
良い面と悪い面を両方理解して、自社への導入を検討してみてください。
メリット1：正確な3Dデータを取得できる
LiDARは精密な3Dデータの収集が可能で、ミリ単位での精度が求められる業界でも役立ちます。
LiDARはレーザー光を対象物に向けて照射して、反射光を点群データとして捉えます。点群とは、レーザーの反射光を点としてデータ化したものです。多くの点群データを集めることで、精緻な3Dスキャンを実現しています。
たとえば自動運転では、複雑な環境下での安全かつ効率的な運行のために、LiDARから得られる3Dデータを用いています。
空間認識の精度が重要なアプリケーションにおいて、LiDARは高い性能を発揮するのです。
メリット2：夜間でも測定できる
夜間の測定能力も、LiDARの大きな利点です。LiDARに使用される赤外線レーザーは、周囲の光量に左右されず、夜間でも安定した測定が可能です。
照明に頼らないため、LiDARは昼夜を問わず機能します。自動運転や暗所での測量、24時間体制などの運用にも適しています。
特に夜間の測定能力は、暗い環境で作業を行う現場において、作業の効率化に大きく貢献するでしょう。
デメリット1：雨や霧などによって精度が下がる
雨や霧などの悪天候時には、LiDARの精度が低下します。性能低下の原因は、大気中の水分がレーザー光を散乱させたり、吸収したりするためです。
たとえば自動運転において、LiDARセンサーが先行車との距離を測定する際に、大雨や濃霧が測定結果に影響を及ぼす可能性があります。
常に安定した性能が要求される業務でLiDARを扱う場合、悪天候による性能低下は理解しておくべきポイントです。
デメリット2：価格が高い
LiDARは高精度レーザーや複雑なデータ処理能力をもつシステムのため、比較的高価格です。導入を検討する際、価格がネックになることもあるでしょう。
しかし、最近ではコストを抑えたLiDARも開発されています。高級モデルと比較して性能面で劣る場合があっても、業務に必要な精度が確保できれば十分に活用可能です。
導入コストと上述した2つのメリットを考慮し、費用対効果を検討しながら導入を検討してみてください。
LiDARが自動運転技術で注目されている理由は？
LiDARは特に自動運転の分野で注目されています。LiDARが話題になっている理由は、以下の3点です。
・理由1：人や物を検知して運転を制御できるため
・理由2：従来のミリ波レーダー方式と異なり3次元を読み込めるため
・理由3：Solid State式によって小型化できるようになったため
LiDARの自動運転技術への適用は、他分野にも良い影響をもたらします。自動車業界以外の方もチェックしておきましょう。
理由1：人や物を検知して運転を制御できるため
LiDARは、自動運転技術において人や物体を正確に検知し、処理したデータにもとづいて運転を制御できます。LiDARは周囲の環境を高精度で3Dマッピングし、動的に変化する状況に迅速な対応が可能です。
たとえば、自動運転では検知した物体が歩行者なのか自動車なのか判別できなければ、適切な対応ができません。LiDARが自動運転の分野で採用されているのは、迅速かつ正確に対象をマッピングできるためです。
自動運転にとって、安全かつ効率的な運行を実現するためには、高精度かつ処理能力の高いセンサーが必要です。そのため、高い精度でデータを取得できるLiDARは、自動運転において必要不可欠な技術として活用されています。
理由2：従来のミリ波レーダー方式と異なり3次元を読み込めるため
従来のミリ波レーダー方式と異なり、LiDARは3次元で空間を捉えられます。ミリ波レーダーとは、電波を使って距離を計測する技術で、障害物の検知が可能です。しかし、ミリ波レーダーでは、検知した物体が歩行者なのか車なのか判別できないため、自動運転には適用できません。
一方、LiDARでは取得したデータを3次元で捉えられるため、AIと組み合わせることで物体を正確に検知できます。
自動運転車はただ前後の距離を測定するだけでなく、周囲の物体の高さや形状まで正確に把握する必要があります。そのため、複雑な道路環境や障害物に対して、正確な測定が可能であるLiDARが使用されているのです。
理由3：Solid State式によって小型化できるようになったため
LiDARの中でも特に、Solid State式が採用されています。
従来の車載LiDARは、モーター付きの回転型が主流であり、サイズが大きく高価である点が課題でした。しかし、Solid State式は回転機構を廃止しているため、小型化されており従来のデメリットを解消しています。
Solid State式を採用したLiDARは小型化されているため、車体への取り付けが容易です。さらに近年では、Solid State式の中でも特に小型化されたMEMS方式が採用されています。
Solid State式（MEMS方式）の採用により、スマートで経済的な自動運転が期待されています。
LiDARの活用事例を紹介
本章では、クモノスコーポレーションが販売している、GeoSLAM社製のハンディ型3Dレーザースキャナ『ZEB Horizon』の活用事例を紹介します。
リオデジャネイロの「キリスト・ザ・リディーマー」の像を修復する前に、全体の構造を把握するため、『ZEB Horizon』をドローンに取り付けて活用した事例です。
事例では、高さ約30mの像にもかかわらず、全体の3Dモデル化に成功しています。LiDARによる3Dモデル化によって、人の手では不可能である像の全体を把握できました。
事例のように大型の構造物を読み取ったり、広範囲のエリアをスキャンしたりする場合では、『ZEB Horizon』が活躍します。
参考：GeoSLAM社製LiDAR SLAM【ZEB Horizon】
LiDARとToFセンサーについてよくある質問
LiDARとToFセンサーについて、よくある質問を2つ用意しました。ここでは、それぞれの質問に対する回答を記載します。
LiDARとレーザースキャナの違いはなんですか？
レーザースキャナは、スキャナから照射されたレーザーによって、対象物の空間位置情報を取得する計測手法です。
LiDARはレーザースキャナのひとつです。その他にも、地上型3Dレーザー（TLS）やUAVレーザー（ULS）、航空レーザー（ALS）などがあります。
ToFカメラの欠点はなんですか？
ToFカメラはToF方式を利用したカメラで、ピッキングロボットとして物体との距離を確認したり、夜間や暗闇での行動監視などに使われています。欠点としては、商品によってはイメージセンサーが太陽光に反応するため、屋外で使用できないことが挙げられます。
LiDARとToFセンサーの特徴を理解して現場で活かそう
LiDARとToFセンサーはよく似た技術ですが、可能な業務範囲に差があります。そのため、現場に求められる精度を考慮して、最適なセンサーを選択することが重要です。
LiDARは自動運転の分野で採用されるほどスキャン精度が高いため、ミリ単位の施工が求められる建設現場においても使用できます。広範囲を高い精度で3Dスキャンでき、対象物を3Dモデル化して、構造物のメンテナンスや図面の作成、測量などの効率化が可能です。
ToFセンサーでは広範囲のスキャンを行えませんが、距離の測定や物体の動きの検知に関しては、LiDARよりも低コストで活用できます。
LiDARは精密な3Dデータが必要な場合に適していますが、対象によってはToFセンサーでコストを抑えつつスキャンを行えます。現場にあったセンサーを選んで、効率的な業務を実現しましょう。
