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LiDARセンサーのメーカー16社一覧や企業ランキングを掲載中！LiDARセンサー関連企業の2025年7月注目ランキングは1位:株式会社光響、2位:BEAJapan株式会社、3位:北陽電機株式会社となっています。 LiDARセンサーの概要、用途、原理もチェック！
LiDARセンサーとは、レーザー光を照射し反射光や散乱光を検出することで、対象物までの距離や形状を測定する装置の総称です。
LiDARセンサーのうちのLiDARは「Light Detection and Ranging」の頭文字から名づけられた名称で、「ライダー」と読みます。特に、光の検出において飛行時間を計測する場合が多く、TOF (Time-of-flight ) センサーとも呼ばれます。
また、高度な計測にはドップラー効果を活用した周波数連続変調方式も用いられ、こちらの名称はFMCW (Frequency Modulated Continuous Wave)方式です。この様に離れた場所から距離などの測定を行う技術をリモートセンシング技術といいます。
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2025年7月の注目ランキングベスト10
| 順位 | 会社名 | クリックシェア |
|---|---|---|
| 1 | 株式会社光響 |
30.7%
|
| 2 | BEAJapan株式会社 |
17.3%
|
| 3 | 北陽電機株式会社 |
10.0%
|
| 4 | 日本信号株式会社 |
8.7%
|
| 5 | Velodyne Lidar, Inc. |
6.0%
|
| 6 | オプテックス・エフエー株式会社 |
4.7%
|
| 7 | 株式会社小泉測機製作所 |
4.2%
|
| 8 | Autonics Corporation |
3.7%
|
| 9 | 株式会社ジェピコ |
3.4%
|
| 10 | 株式会社日立LGデータストレージ |
3.4%
|
項目別
使用用途
#測量
#SLAM
#マッピング
#障害物検知
#ロボット
#点検調査
#監視
#産業用途
走査方式
メカニカルスキャン型
ソリッドステート型
波長帯域
905ナノメートル型
出力形式
ポイントクラウド型
距離値出力型
スキャン範囲 m
0 - 50
50 - 100
100 - 300
スキャン精度 cm
0 - 3
スキャンレート ポイント/秒
100,000 - 200,000
200,000 - 300,000
300,000 - 400,000
500,000 - 700,000
700,000 - 1,000,000
1,000,000 - 2,000,000
測定距離 m
10 - 50
50 - 100
100 - 200
200 - 300
300 - 500
視野角 °
0 - 30
30 - 80
80 - 130
130 - 250
250 - 370
保護等級
IP54
レーザー波長 nm
800 - 1,000
12 点の製品がみつかりました
12 点の製品
株式会社光響
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低コスト、小型、純粋なソリッドステート ◼︎用途 スーパーマーケットのフロー統計、プライバシー保護監視、セキュリティ検出、屋内 3D ...
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特徴 ◼︎推奨ソリューション ・高さ制限検知アプリケーション ・体積測定アプリケーション ・AGV、ロボットアプリケーション ◼︎顧客ケー...
LiDARセンサーとは、レーザー光を照射し反射光や散乱光を検出することで、対象物までの距離や形状を測定する装置の総称です。
LiDARセンサーのうちのLiDARは「Light Detection and Ranging」の頭文字から名づけられた名称で、「ライダー」と読みます。特に、光の検出において飛行時間を計測する場合が多く、TOF (Time-of-flight ) センサーとも呼ばれます。
また、高度な計測にはドップラー効果を活用した周波数連続変調方式も用いられ、こちらの名称はFMCW (Frequency Modulated Continuous Wave)方式です。この様に離れた場所から距離などの測定を行う技術をリモートセンシング技術といいます。
LiDARセンサーの現在の代表的な使用用途は、自動車の自動運転技術向けや、スマートフォン向けの画像検出技術向け等ですが、もともとは航空機のレーダーや気象観測に長年用いられて来た歴史ある技術です。
最近ではADASと並んで、自動車において障害物や周辺車両の検出など、自動運転技術を実現するための不可欠な要素となっており、小型化や低コスト化など、積極的に開発が進められています。
さらに工場において、画像処理装置と組み合わせてまた、スマートフォンのカメラなどと組み合わせて写真撮影で効果的にピントをぼかすアシストや、VR (仮想現実) ・AR (拡張現実) のための技術として利用されはじめている状況です。また、Apple製のiPhone12ProとiPhone12ProMaxにも採用されたことは、LiDARセンサーの認知度を飛躍的に高める出来事でした。
LiDARセンサーの原理は、光源であるレーザーと受光素子によって構成され、照射したレーザー光を何らかの物理的な手法で受光することで、対象物までの距離を測定することにあります。例えば、現在最も広く用いられているTOF方式では、対象物にレーザー光を照射し反射や散乱によって戻ってくるまでの時間 (飛行時間:time-of-flight,TOF) を測定し、対象物までの距離を割り出します。
レーザー光の照射の仕方として、広視野で照射する方式と特定の方向に照射しそれをスキャンするスキャン方式があります。
広視野で照射する方式は一般的なカメラと同様に扱えるためTOFカメラとも呼ばれます。TOFカメラは一度の光照射で視野全体の情報を一度に取得可能で、光学系も極めてシンプルなため、装置としては比較的低コストです。
ただし、センサー全体をカバーするようにレーザー光を広げる必要があるため、一画素あたりの光子密度が低下してしまうのが課題で、環境光などの影響を受けやすく、測定距離も短いという短所があります。
一方、スキャン方式はミラーを用いてレーザー光を走査します。一画素ごとに走査を行うポイントスキャン方式と、一列ごとに行うラインスキャン方式があります。前者は高精度ですが、測定時間を要すため、空間解像度が高い必要のない場合には、反対の特徴を有するラインスキャン方式が用いられます。
LiDARセンサーの検出方式には、TOF (飛行時間) 方式とFMCW (周波数連続変調) 方式の2つがありますが、大きな違いはその距離の検出方式に用いる物理量の違いです。TOF方式は対象物にパルス照射したレーザー光が反射して戻ってくる時間量を計測して距離計測を実施しますが、FMCW方式においては、周波数を変化させながら連続波を照射した際の、対象物体からの反射波のドップラー効果を利用して測長が可能です。
TOF方式の方が原理的に簡単であり、LiDARセンサーのコスト抑制ができます。ただし、物体に照射したレーザー光が、自分が出したものか、他から出されたものかの識別が困難なため、現在の自動運転技術用の本命技術とはなりにくく、より高度な計測が可能なFMCW方式が有望視されています。
FMCW方式も計測距離を制限するコヒーレンス問題やコスト低減など、自動運転に向けてのクリアすべき課題がありますが、世界の研究機関を中心にこれらの課題をクリアするための、より高度な研究開発が現在活発に行われている状況です。
LiDARセンサーとカメラは通常別々になっています。しかし、LIDERセンサーとカメラが別々のユニットだと、LiDARセンサーとカメラのデータを合成した際にわずかな視差が発生してしまい、高い精度を出すことができません。そこで、カメラとLiDARセンサーを一つにしてまとめたタイプのセンサーが登場しています。
このタイプのセンサーでは、カメラとLiDARセンサーのデータを組み合わせることで高解像度の3D画像の作成を生成することが可能です。また、視差とひずみ差のない高精度な計測が可能になるので、車載用センサーとしての利用が期待されています。
昨今、トヨタ株式会社を中心に、自動運転技術の研究開発が盛んになっており、それに伴いLiDARセンサーやレーザー業界も熱気を帯びています。
マーケット調査会社である矢野経済研究所は、2030年までにLiDARセンサーやレーザーのマーケット規模が4,959億円まで増加するという予測をしています。また、別のマーケット調査会社のヨール・デベロップメントでは、LiDARセンサーのマーケット規模は2024年までに60億$まで拡大するという予測を(2019年の調査で)発表しています。
先進国を中心にLiDARセンサーの需要は、今後ますます増加していくものと見られています。
参照元:LiDARセンサーの需要予測
参考文献
Royo et al. Appl. Sci. 2019, 9(19), 4093; https://doi.org/10.3390/app9194093
https://www.kyocera.co.jp/tech/other/lidar.html
https://jidounten-lab.com/y_lidar-toha-matome-eye
https://robotstart.info/2020/06/20/livox-tele-15.html
https://eetimes.jp/ee/articles/2004/13/news028.html
https://wired.jp/2019/07/24/lidar-cheap-make-self-driving-reality/
